Serviço
Um piloto bem delimitado e independente de plataforma para recuperação de informações, extração de documentos, classificação, resumo, detecção de anomalias, previsão ou apoio à decisão. O trabalho parte do processo real e de uma linha de base mensurável; depois avalia qualidade, modos de falha, responsabilidades e integração, não apenas uma demonstração vistosa.
Pontos de partida típicos
O serviço gera valor quando o problema é específico o bastante para ser analisado em sistemas reais, relatórios, amostras de dados ou fluxos de trabalho diários.
Solicitações representativas medem a qualidade do roteamento por categoria, idioma e caso-limite. Itens com baixa confiança seguem para uma fila de revisão em vez de serem encaminhados automaticamente.
Um esquema de destino claro e evidências por campo tornam a extração testável. Layouts difíceis, valores ausentes e conteúdos conflitantes são incluídos para que resultados incertos sejam sinalizados.
A recuperação é testada quanto à cobertura das fontes, permissões, contexto rastreável e capacidade de não responder. O assistente deve apoiar uma decisão sem apresentar texto sem fundamento como fato operacional.
Relatórios recorrentes são comparados com uma estrutura de referência estável. Diferenças, informações ausentes e resumos incertos permanecem visíveis para aprovação humana.
Históricos de pressão rotulados estabelecem o consumo normal e os acionamentos da bomba. O piloto mede se pequenos desvios persistentes podem ser detectados cedo sem gerar uma taxa de falsos alarmes impraticável.
Antes da avaliação são definidas posições de câmera, qualidade de imagem e critérios visíveis de revisão. Achados incertos ou relacionados à segurança permanecem sob revisão humana qualificada.
Projetos de IA e ML
Os exemplos abrangem dados de pressão e imagens, análise de logs do EAM, assistência de texto, Excel e planejamento baseado em pontuações. Os dois projetos físicos são apresentados em mais detalhes.
Machine learning para séries temporais
O consumo normal fazia a pressão da tubulação cair até a bomba entrar em funcionamento e restabelecê-la. O desafio era distinguir esse ciclo esperado de padrões de pressão mais lentos e persistentes associados a pequenos vazamentos.
Uma indicação do modelo acionaria uma inspeção, mas nunca substituiria a verificação da tubulação.
Projeto próprio · continua ativo · hoje em uma versão ligeiramente adaptada
Visão computacional
Uma câmera instalada próxima ao chão capturava os cascos dos cavalos enquanto eles passavam por um corredor do estábulo. O sistema comparava as regiões dos cascos e sinalizava irregularidades visíveis ou possíveis indícios de lesão para revisão humana.
Apenas apoio à triagem. Uma imagem sinalizada não é diagnóstico veterinário e sempre exige avaliação profissional.
O vídeo mostra o teste inicial, antes da instalação fixa da câmera.
Projeto próprio · continua ativo · hoje em uma versão ligeiramente adaptada
Mais aplicações
Estes projetos mostram como integrar IA e recomendações baseadas em dados às ferramentas existentes sem criar uma nova plataforma para cada caso.
EAM · análise de logs com IA
Os logs do Attune EAM são lidos automaticamente e as entradas relevantes são apresentadas em um painel como orientações para continuar a investigação.
EAM · assistência de texto
Um assistente leve de IA melhora descrições curtas e observações diretamente no EAM e devolve uma sugestão de redação mais clara.
Excel · agente de IA
O agente de IA está integrado ao painel lateral do Excel e oferece assistência sem sair da planilha. Ele continua em uso e é aprimorado continuamente.
Em uso · aprimoramento contínuo
Ver a demonstração do agente de IA no Excel (abre o YouTube em uma nova janela)EAM · apoio à decisão
O sistema calcula pontuações para possíveis alocações de pessoas e tarefas com base em critérios definidos e recomenda uma opção adequada no HxGN EAM.
Foco
O escopo se concentra nos sistemas, nos dados e nos fluxos de trabalho que afetam a operação diária.
Processo
O trabalho avança mais rápido quando a primeira conversa começa com exemplos reais, não apenas com uma descrição geral.
Definir o processo, a decisão, a linha de base e os critérios de interrupção
Preparar dados ou documentos representativos e um conjunto de testes
Construir o menor piloto útil
Avaliar casos normais, difíceis e com falha
Documentar as salvaguardas, as responsabilidades e as opções de integração
Decidir se o piloto deve ser preparado para produção, integrado, reformulado ou interrompido
Quando faz sentido
Limites claros mantêm o trabalho útil para o negócio e facilitam sua transferência.
Serviços relacionados
EAM, interfaces e IA/ML aplicada podem ser contratados separadamente. Quando um processo real conecta várias áreas, os serviços podem ser combinados de forma útil.
Compartilhe o gargalo atual, alguns exemplos e o contexto de negócio. O primeiro passo é decidir o que vale a pena corrigir e o que deve permanecer como está.