O S.A.M. é alimentado por quatro tecnologias de IA:
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.
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.
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.
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.
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).
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.)
Estes quatro pilares não funcionam de forma isolada. Funcionam em conjunto como um sistema:
A IA de documentos alimenta o seu sistema com dados limpos e exactos provenientes de várias fontes
A deteção de anomalias monitoriza continuamente estes dados para detetar problemas atempadamente
O chatbot facilita a comunicação de problemas e o pedido de ajuda por qualquer pessoa
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.
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.
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
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:
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.