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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.
LinkedIn
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, preparação dos dados e pilotos de IA/ML orientados por evidências.
Abrir BlogDo blog
Experiência operacional em artigos completos
Artigos em inglês sobre responsabilidade, interfaces, qualidade de dados, plataformas de trabalho e as consequências de decisões técnicas em produção.
EAM operations
↗Closing a Work Order Is a Data Quality Decision
5 min read Inglês
Closing a work order establishes the maintenance history that planning, reliability, costing and future decisions will treat as evidence.
- EAM
- Maintenance
- Operations
Reporting
↗Why Reports Become Shadow Systems
5 min read Inglês
Reports are useful for visibility. They become risky when they start replacing process ownership, exception handling and operational control.
- Enterprise Systems
- Operations
- Reporting
Data quality
↗Why Master Data Is Not a Cleanup Project
5 min read Inglês
Master data is not a one-time cleanup project. In production, it is an operating responsibility that shapes workflows, interfaces and reports.
- EAM
- Operations
- Ownership
Work platforms
↗Why Workflow Changes Are Never Local
5 min read Inglês
A workflow change may be made in one screen, but it affects roles, interfaces, reports, open records and recovery paths across the platform.
- Automation
- EAM
- Enterprise Systems
Operations
↗Why Exceptions Are Not Edge Cases in Production
5 min read Inglês
In production, exceptions are not rare edge cases. Reliable automation needs visible exception states, clear ownership and a defined recovery path.
- Operations
- Production
- Reliability
Interface reliability
↗Why Monitoring Is Not the Same as Reconciliation
5 min read Inglês
Monitoring shows whether a process ran. Reconciliation shows whether the business state is still correct. Reliable systems need both.
- Integration
- Operations
- Reliability
Architecture
↗Why Compatibility Is Not the Same as Replaceability
4 min read Inglês
Compatibility can reduce migration effort, but it is not replaceability. Systems become hard to substitute when hidden behaviour accumulates around them.
- Architecture
- Enterprise Systems
- Integration
Interface engineering
↗The Right Structure for an Unreliable Interface
5 min read Inglês
How to choose between stabilising the existing interface, introducing middleware and building a deliberately narrow custom integration.
- Interfaces
- Middleware
- Reliability
Automation
↗Why Automation Fails at the Interfaces, Not the Logic
5 min read Inglês
Why automation often fails at interfaces—not logic—and what teams should check before go-live in real production environments.
- Automation
- Interfaces
- Production
Production readiness
↗The Minimal Guardrails for AI and Automation in Production
5 min read Inglês
A minimal set of guardrails for moving AI and automation from prototype to production without turning quick wins into maintenance debt.
- AI
- Automation
- IT Governance
Maintenance
↗Why ‘Just a Script’ Becomes Long-Term Maintenance
5 min read Inglês
Why a small script often becomes long-term maintenance debt—and how to decide early when automation needs ownership and a lifecycle.
- Automation
- Maintenance
- Ownership
AI ownership
↗Why AI Needs Ownership More Than Intelligence
4 min read Inglês
Why AI initiatives fail not because of intelligence, but because no one clearly owns what happens once the system reaches production.
- AI
- IT Governance
- Ownership
Applied AI
↗ChatGPT Is the New ‘Doctor Google’ – Why DIY AI Fails in Real Projects
4 min read Inglês
Why AI-generated solutions often work in demos but fail in real projects—and how to use AI without creating future technical debt.
- AI
- Automation
- ChatGPT
Temas
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.