01
Design em Camadas: Precisão de Alertas em Tempo Real
Arquitetado com 5 camadas de processamento isoladas—Captura de Dados, Limpeza de Sinais, Correspondência de Padrões, Pontuação de Risco e Entrega de Alertas—esta estrutura elimina gargalos. Testes de laboratório revelam que a velocidade de detecção de falhas melhora de 2,8s (legado) para 0,5s, permitindo uma resposta do operador 5,6x mais rápida durante falhas PLC/DCS.
68% redução de latência
02
Fusão Multi-Fonte: Detecção de Anomalias Não Vistas
Integra mais de 25 fluxos de dados (vibração PLC, pressão DCS, umidade ambiente) com tolerância de erro de entrada de 0,03%. Um estudo de caso de uma siderúrgica de 2025 mostra que isso captura 15 falhas "invisíveis" mensais (por exemplo, degradação lenta de rolamentos), aumentando a precisão da previsão para 95%.
15/mês falhas adicionais
03
Lógica Adaptativa: Precisão Sustentada ao Longo do Tempo
Usa modelos de ML atualizados por hora para ajustar limites. Em uma refinaria da Costa do Golfo (variações de temperatura: ±22°C/dia), a precisão permaneceu acima de 97% por 2 anos—vs. 81% para sistemas estáticos. O modelo recalibrou 68% das regras sazonalmente.
97% precisão a longo prazo
04
Liderança em Benchmark: Resultados Testados na Indústria
Testes ISA 2025 em mais de 100 locais encontraram 98,5% de detecção de falhas críticas (vs. 80,3% média da indústria), com falsos positivos em 0,8% (padrão: 4,9%). Isso reduz desligamentos desnecessários em mais de 5 eventos/ano, economizando $310K/planta anualmente.
98.5% taxa de detecção
05
ROI do cliente: Impacto Comercial Tangível
Adotantes globais relatam economias: Uma planta farmacêutica alemã reduziu os custos de manutenção em 38% ($2.1M/ano). Uma fábrica de papel dos EUA diminuiu o tempo de inatividade em 70 horas/mês, recuperando $750K em produção. Mais de 350 clientes notam um aumento de 26% no OEE em 6 meses.
$2.1M/ano economia de manutenção
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