Os quatro pilares da IA do S.A.M.: da previsão à decisão

O S.A.M. é alimentado por quatro tecnologias de IA:

1. A IA documental extrai automaticamente dados de facturas e relatórios,
2. A deteção de anomalias prevê falhas de equipamento antes de estas ocorrerem,
3. O chatbot de IA generativa permite aos utilizadores comunicar problemas em linguagem natural,
4. A pesquisa cognitiva encontra activos e informações instantaneamente.

Em conjunto, reduzem o tempo de inatividade em 30-40%, diminuem o tempo administrativo em 50% e melhoram a tomada de decisões através de dados em tempo real.

Os quatro pilares de IA da gestão inteligente de activos: Da previsão à decisão

A Gestão Inteligente de Activos parece poderosa em teoria. Mas o que é que faz exatamente e como é que funciona na prática?

O S.A.M. da Nextbitt assenta em quatro pilares de IA que trabalham em conjunto para transformar as operações de activos. Compreender cada pilar irá mostrar-lhe exatamente como o S.A.M. pode resolver os maiores desafios operacionais da sua organização.

Pilar 1 - IA de documentos: extração automática de dados

Todos os dias, a sua organização recebe documentos: facturas de energia, relatórios de manutenção, listas de verificação de inspeção, contratos de garantia, formulários de conformidade. Atualmente, alguém tem de ler manualmente estes documentos e introduzir os dados no seu sistema.

A IA de documentos automatiza totalmente este processo.

O S.A.M. lê os documentos utilizando o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e a aprendizagem automática, extrai automaticamente os dados relevantes e introdu-los na sua base de dados de gestão de activos. Por exemplo:

• Fatura de energia → extrai automaticamente dados de consumo, custo e detalhes da instalação

• Relatório de manutenção → captura o trabalho efectuado, notas do técnico, peças utilizadas e tempo despendido

• Formulário de inspeção → regista o estado de conformidade, os defeitos encontrados e as medidas de correção necessárias

O impacto: uma equipa que gasta 2 horas por dia na introdução manual de dados pode recuperar esse tempo para trabalho mais estratégico. Ao longo de um ano, são mais de 500 horas de custos laborais poupados.

Pilar 2 - Deteção de anomalias: Aprendizagem automática que faz previsões

A gestão tradicional de activos é reactiva: responde-se às falhas depois de elas acontecerem. A deteção de anomalias inverte este modelo.

Os modelos de aprendizagem automática analisam continuamente os dados dos seus activos para detetar padrões anormais:

• Anomalias de consumo: Uma instalação está a consumir mais 20% de água ou energia do que a sua média histórica → alerta acionado

• Anomalias de comportamento: Uma unidade HVAC está a funcionar 30% mais tempo do que o normal → possível problema de eficiência ou falha iminente

• Anomalias de desempenho: Uma linha de produção está a funcionar mais lentamente do que o seu valor de referência → é necessária manutenção ou calibração

Estes modelos tornam-se mais inteligentes com o tempo, à medida que aprendem os seus padrões de funcionamento específicos. Um aumento de 3% no consumo pode ser normal no verão, mas o mesmo aumento no inverno é um sinal de alerta.

A deteção precoce poupa dinheiro. Detetar uma falha num rolamento antes de este destruir um motor de 50 000 euros é a diferença entre uma reparação de 500 euros e uma substituição de 25 000 euros, mais os custos de inatividade.

Pilar 3 - Chatbot com IA generativa: Pedidos em linguagem natural

Uma das maiores fontes de fricção na gestão de activos é o processo de pedido de serviço. Os técnicos têm de preencher formulários, classificar corretamente os pedidos, anexar ficheiros e atribuir prioridades. É entediante e propenso a erros.

O chatbot do S.A.M. muda isso. Qualquer utilizador pode comunicar um problema em linguagem simples através dos canais que já utiliza:

• WhatsApp: "As luzes da arrecadação estão a piscar"

• Microsoft Teams: "Precisamos de um canalizador para a casa de banho do piso 2"

• Email: "A fechadura da porta da entrada não está a funcionar"

• Aplicação móvel Nextbitt: Mensagem de voz a descrever o problema

O S.A.M. processa a mensagem, faz perguntas de esclarecimento se necessário, identifica o ativo, verifica o histórico de manutenção e cria automaticamente uma ordem de trabalho completa com:

• Ativo e localização corretos

• Prioridade adequada (com base no contexto e nas regras de negócio)

• Atribuição correta do departamento ou do técnico

• Anexos (fotografias, documentos, notas de voz)

Sem formulários. Sem idas e vindas. Apenas resultados.

O chatbot funciona em mais de 40 idiomas e compreende o contexto de diferentes tipos de empresas (banca, saúde, retalho, indústria, logística, sector público).

Pilar 4 - Pesquisa Cognitiva: Encontre qualquer coisa instantaneamente

Imagine que está a gerir um grande inventário de activos em vários locais. Alguém pergunta: "Qual das nossas instalações consumiu mais energia no mês passado?" ou "Mostre-me todos os alertas críticos dos últimos 30 dias" ou "Encontre todo o equipamento que deve ser calibrado".

Com um sistema tradicional, passaria 20 minutos a criar relatórios e filtros. Com a pesquisa cognitiva do S.A.M. (alimentada pela IA do Azure), obtém resultados instantâneos e classificados.

Os utilizadores podem pesquisar utilizando:

• Termos específicos: "ATM na sucursal 5" ou "HVAC no edifício 3"

• Descrições vagas: "aquele equipamento no segundo andar que faz barulho"

• Questões comerciais: "Que instalações estão a consumir mais do que o orçamento?" ou "Mostrar todas as ordens de trabalho em atraso"

• Questões históricas: "Fale-me de todas as reparações deste ativo"

Os resultados são:

• Classificados por relevância para a sua função e contexto

• Ligados a dados relacionados (histórico do ativo, registos de manutenção, documentos)

• Acionáveis (ligados diretamente para criar ordens de trabalho, programar a manutenção, etc.)

Como é que os quatro pilares funcionam em conjunto

Estes quatro pilares não funcionam de forma isolada. Funcionam em conjunto como um sistema:

1. A IA de documentos alimenta o seu sistema com dados limpos e exactos provenientes de várias fontes

2. A deteção de anomalias monitoriza continuamente estes dados para detetar problemas atempadamente

3. O chatbot facilita a comunicação de problemas e o pedido de ajuda por qualquer pessoa

4. A pesquisa cognitiva ajuda os decisores a encontrar padrões e a fazer escolhas mais inteligentes

Juntos, eles criam um sistema de auto-aperfeiçoamento que se torna mais inteligente, mais rápido e mais valioso a cada dia.

Exemplos do mundo real

Exemplo 1 - Cuidados de saúde

Um hospital que utiliza os quatro pilares:

• A IA de documentos extrai automaticamente registos de serviço de equipamento de e-mails de fornecedores

• A deteção de anomalias detecta que o desempenho de uma máquina de diagnóstico está a degradar-se

• Um técnico utiliza o chatbot para solicitar uma chamada de serviço ("Ressonância magnética com problemas de alinhamento")

• A pesquisa cognitiva confirma a última calibração e o estado da garantia

• Resultado: Manutenção preventiva programada antes que os cuidados ao paciente sejam afectados

Exemplo 2 - Retalho

Uma cadeia de retalho com 200 lojas:

• A IA de documentos obtém dados de consumo de energia das facturas

• A deteção de anomalias assinala três lojas que consomem 15% acima da linha de base

• Os gerentes das lojas utilizam o chatbot para comunicar problemas de AVAC

• A pesquisa cognitiva mostra que 5 lojas têm padrões semelhantes

• Resultado: A equipa de instalações dá prioridade à manutenção das lojas com maior potencial de poupança.

O que é que isto significa para a sua organização

Os quatro pilares de IA do S.A.M. oferecem:

• Rapidez: Os problemas são tratados mais rapidamente porque a introdução de dados é automática e os pedidos são simples

• Precisão: As previsões são mais inteligentes porque se baseiam em dados históricos completos e limpos

• Poupança de custos: A manutenção preventiva é mais barata do que a reactiva e a otimização energética reduz os gastos

• Segurança: Melhor visibilidade e alertas preditivos reduzem os riscos em ambientes de alta criticidade

• Conformidade: A documentação automatizada e a deteção de anomalias ajudam a cumprir os requisitos regulamentares e de auditoria

Pronto para experimentar a gestão inteligente de ativos?

Os quatro pilares da S.A.M. trabalham em conjunto para resolver desafios de gestão de activos que os sistemas tradicionais simplesmente não conseguem resolver. Para os ver em ação:

• Marque uma demonstração ao vivo adaptada à sua indústria e tipos de activos
  
  
• Agende uma consulta para discutir como o S.A.M. se aplica às suas operações específicas

O futuro da gestão de activos é inteligente, preditivo e surpreendentemente simples de utilizar. Vamos falar sobre como o S.A.M. pode transformar as suas operações.