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8 horas → 30 segundos.

Aviação · prova de conceito · manutenção preditiva

Uma operação do setor de aviação precisava prever falha de motor a partir de dados de sensor. A IA de mercado não conseguiu replicar o resultado. A Nodus conseguiu, numa prova de conceito.

A face de uma turbina de avião, as pás em espiral em torno do cone central.

Os resultados.

  • 30 s

    por análise, que antes ocupava a equipe por cerca de 8 horas

  • Mesma base

    comparada com a que a equipe já tinha analisado por outros meios

  • Replicado

    o resultado que a IA de mercado não conseguiu replicar

  • Prova de conceito

    o estágio atual, sem identificação por confidencialidade

Resultado reportado pela própria empresa, sobre a mesma base que ela já tinha analisado por outros meios.

O objetivo: saber que o motor
vai falhar antes que ele falhe.

Em engenharia de ativo, parar um motor sem necessidade custa caro, e deixar de parar o que precisava custa mais. A equipe precisava de uma matriz de confusão sobre os dados de sensor: o método que mede a precisão de um sistema de classificação, separando acertos, falhas perdidas e alarmes falsos.

  • Uma análise lenta

    Cada rodada ocupava a equipe por cerca de oito horas, o que limitava quantas hipóteses dava para testar.

  • Uma IA que inventava

    A equipe tentou com uma IA de mercado e não conseguiu replicar o resultado, por alucinação recorrente.

  • Um erro que não pode passar

    Seguir um padrão de falha inventado é parar o que não precisava, ou deixar de parar o que precisava.

A solução: uma análise que só
afirma o que consegue provar.

Tela da análise preditiva: a matriz de confusão com falhas acertadas, falhas perdidas, alarmes falsos e normais acertados, ao lado da precisão, do recall e do tempo da análise.
Tela ilustrativa, com dados de exemplo. Os dados do projeto são confidenciais.

Matriz de confusão · sensores de motor

Os quatro quadrantes, em trinta segundos.

A análise lê as leituras de sensor e separa o que foi previsto certo do que foi previsto errado, com a precisão de cada lado. Onde a IA de mercado inventava padrões de falha, a Nodus replicou o resultado que a equipe já conhecia, e passou a entregá-lo em trinta segundos.

O mesmo trabalho,
na sua operação.

Esta prova de conceito não virou produto de prateleira: é o tipo de problema que entra como software sob medida, construído em torno dos dados que a sua operação já tem.

O próximo passo é ver
funcionando.

Uma demonstração ao vivo, conduzida pelo time técnico, em cerca de quarenta minutos.

Se ainda não souber, tudo bem: é por aí que o Discovery começa. 280

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