Escopo definido
Uma decisão ou processo definido, com solução de referência, conjunto de avaliação representativo e critérios de sucesso e parada acordados.
Serviço
Piloto de IA e ML aplicados
Um piloto delimitado e independente de sistema para visão computacional, análise de sensores e séries temporais, recuperação de conhecimento, extração documental, classificação, previsão ou apoio à decisão. Parte do processo real e de uma referência para avaliar qualidade, falhas, responsabilidades e integração.
Quando contar comigo Um caso de uso específico de IA/ML precisa comprovar sua utilidade com dados reais e no trabalho diário.
O que faço Defino a decisão e a referência, preparo casos representativos, desenvolvo ou coordeno um protótipo e documento avaliação, controles humanos, limitações e opções de integração.
O que você recebe Piloto funcional, conjunto de testes representativo, resultados da avaliação, análise dos modos de falha, salvaguardas, recomendação de integração e uma decisão clara: preparar para produção, integrar ou interromper.
Seu trabalho contratado
O que acordamos antes de começar
Como o resultado é aceito
A avaliação acordada é executada em relação à referência, expondo casos difíceis e modos de falha e justificando continuar, reduzir o escopo ou parar. Um resultado negativo também pode cumprir o trabalho do piloto.
Produção e suporte posterior
O resultado é um piloto avaliado, não uma liberação automática para produção. Reforço técnico, integração real, monitoramento operacional e suporte são acordados após a análise das evidências.
Pontos de partida típicos
Situações comuns
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.
Distinguir ciclos normais de bombeamento de padrões de pequenos vazamentos em dados de pressão
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.
Capturar imagens de cascos em um corredor e sinalizar irregularidades para revisão humana
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.
Classificar solicitações e encaminhá-las com limites para revisão
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.
Extrair campos estruturados de documentos de trabalho
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.
Criar um assistente documental controlado que retorne o contexto das fontes
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.
Testar detecção de anomalias ou previsão com históricos representativos
Os históricos são separados no tempo e comparados com uma solução simples de referência. A avaliação cobre deriva, falsos alarmes e antecedência útil antes de considerar valiosas a previsão ou a detecção de anomalias.
Projetos de IA e ML
De sensores e câmeras ao EAM e ao Excel
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
Detecção de pequenos vazamentos pelos ciclos de pressão
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.
- Montagem
- Sensor de pressão → Arduino → minicomputador Linux
- Abordagem de ML
- Variáveis de séries temporais relacionadas ao consumo, ao acionamento da bomba, à recuperação da pressão e a desvios persistentes.
- O que demonstrou
- O modelo conseguia separar os ciclos normais de consumo e recuperação de desvios compatíveis com 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
Triagem de anomalias nos cascos por câmera
Uma câmera instalada próxima ao chão capturava os cascos dos cavalos enquanto eles passavam por um corredor do estábulo. O sistema analisava as regiões dos cascos e sinalizava irregularidades visíveis ou possíveis indícios de lesão para revisão humana.
- Montagem
- Câmera próxima ao chão → sequência de imagens → processamento local
- Abordagem de ML
- Detecção das regiões dos cascos e triagem de características visíveis nas imagens capturadas.
- O que demonstrou
- Uma passagem rotineira pelo estábulo podia se tornar um ponto de triagem repetível que destacava as imagens que mereciam revisão.
Apenas apoio à triagem. Uma imagem sinalizada não é diagnóstico veterinário e sempre exige avaliação profissional.
Ver o primeiro protótipo do projeto dos cascos (abre o YouTube em uma nova janela)
O vídeo mostra o teste inicial, antes da instalação fixa da câmera.
Projeto próprio · continua ativo · hoje em uma versão ligeiramente adaptada
Mais aplicações
Assistência de IA no EAM, no Excel e no planejamento
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
Análise automática de logs do Attune EAM
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
Melhoria de textos diretamente no EAM
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
Agente de IA integrado ao Excel
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
Planejamento automático com pontuações calculadas
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
Escopo e resultados concretos
O escopo se concentra nos sistemas, nos dados e nos fluxos de trabalho que afetam a operação diária.
Foco
Visão computacional para anomalias visíveis e revisão humana
Modelos de sensores e séries temporais para padrões, deriva e anomalias
Extração e classificação documental
Recuperação controlada de conhecimento com fontes rastreáveis
Avaliação representativa e controles humanos
Integração por APIs e com os processos existentes
O que você recebe ao final
Piloto funcional ligado a um processo real
Linha de base e critérios explícitos de avaliação
Resultados em casos representativos e difíceis
Limitações e modos de falha documentados
Supervisão humana e limites de responsabilidade
Recomendação de integração e próxima decisão
Processo
Como trabalhamos
O trabalho avança mais rápido quando a primeira conversa começa com exemplos reais, não apenas com uma descrição geral.
Processo
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
Para quem este serviço é adequado
Limites claros mantêm o trabalho útil para o negócio e facilitam sua transferência.
Quando faz sentido
- Equipes de operações, dados ou automação com um caso de uso definido de IA/ML
- Organizações que precisam de evidências antes de financiar o trabalho de produção
- Parceiros que precisam de uma implementação delimitada de IA/ML dentro de um programa maior
Limites claros
- Não é um chatbot acrescentado a um processo sem objetivo definido
- Não é uma demonstração de modelo apresentada como solução de produção
- Não é manutenção preditiva sem histórico e rótulos adequados
- Não são decisões autônomas de alto risco sem revisão responsável
- Não é treinamento de modelos como fim em si mesmo
Serviços relacionados
Serviços complementares
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.
Qualidade de dados e prontidão para IA Relatórios ou dados mestres não são confiáveis, ou a base de dados necessária para uma análise ou aplicação de IA/ML não está clara. Aplicativos operacionais e automação de processos Processos manuais do Office atrasam o trabalho, ou um processo operacional bem delimitado precisa de uma ferramenta leve sem substituir o sistema central. Sprint de engenharia de interfaces Um fluxo existente exige correções repetidas, ou uma nova conexão precisa de regras claras e processamento confiável.
Este serviço faz sentido para o seu caso?
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.