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Demonstrações práticas
Demonstrações curtas sobre EAM, interfaces, fluxos de dados e casos realistas de IA/ML aplicada.
Abrir YouTubeNotas práticas
Notas práticas sobre EAM, interfaces e IA aplicada
Os temas mostram três áreas independentes: experiência prática e profunda em EAM, fluxos confiáveis entre sistemas e pilotos de IA/ML testados com dados reais e critérios claros.
Publicações
Vídeos, publicações e artigos mais completos
O material publicado está no YouTube, no LinkedIn e no blog externo. Esta página organiza os temas de EAM, interfaces, dados e IA/ML aplicada e os relaciona aos serviços correspondentes.
Piloto e validação
A validação deve acompanhar de perto o processo operacional
Um piloto útil mostra o que funciona, onde falha e quais lacunas de dados ou de processo precisam ser corrigidas antes de preparar a automação para produção.
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Notas de campo e aprendizados
Observações de projetos EAM, engenharia de interfaces independente, qualidade de dados e implementação de IA e ML aplicados.
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Critérios para produção
Textos mais completos sobre implementação EAM, confiabilidade de interfaces, bases de dados e pilotos de IA/ML orientados por evidências.
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Temas do meu trabalho
Estes são temas vinculados a serviços, não artigos publicados. Use-os para entender a área do problema e escolher o serviço mais adequado quando fizer sentido.
Nota prática sobre EAM
A última milha costuma encarecer projetos EAM
Por que a lógica das ordens de trabalho, os relatórios, os fluxos de status, as interfaces e as rotinas dos usuários determinam se o EAM funciona no dia a dia.
Ler sobre o temaConfiabilidade de interfaces
Uma chamada de API bem-sucedida ainda pode ser uma falha operacional
A confiabilidade depende do significado dos dados, dos prazos e da sequência das transferências, da validação, das retentativas, das responsabilidades e do resultado no sistema de destino — não apenas de uma resposta HTTP bem-sucedida.
Ler sobre o temaProntidão para IA
Antes de um piloto de IA, defina qual decisão ele deve melhorar
Um caso útil de IA/ML começa com um fluxo de trabalho real, uma linha de base, dados representativos e critérios claros de aceitação e interrupção.
Ler sobre o temaProtótipo próprio de ML aplicado
Detectar pequenos vazamentos em dados de pressão com ciclos da bomba
Um protótipo de iniciativa própria usou um sensor de pressão, um Arduino e um minicomputador Linux para diferenciar as quedas normais de pressão durante o consumo e a posterior partida da bomba de padrões persistentes compatíveis com pequenos vazamentos.
Ler sobre o temaProtótipo próprio de ML aplicado
Visão computacional para revisar cascos de cavalos no corredor do estábulo
Um protótipo de iniciativa própria capturou imagens dos cascos enquanto os cavalos passavam diante de uma câmera e sinalizou irregularidades visíveis para revisão humana, não como diagnóstico veterinário.
Ler sobre o temaAplicativos operacionais
Às vezes a ferramenta útil não é outro módulo EAM
Pequenos aplicativos operacionais podem facilitar solicitações, listas de verificação, passagens de turno e relatórios quando o sistema central precisa permanecer estável.
Ler sobre o temaVocê tem um problema concreto de EAM, interfaces ou IA/ML?
Envie o exemplo real. O trabalho é mais útil quando está ligado a uma ordem, um registro de interface, um conjunto de documentos, uma amostra de dados ou uma decisão concreta.