Indústria: Cada máquina, monitorada em operação.
Sistemas que convertem dados de sensores, câmeras e produção em decisões no chão de fábrica.
O que construímos
Monitoramento de máquinas
Vibração, temperatura, corrente e pressão, coletadas de CLPs, historians e gateways via OPC UA ou MQTT e comparadas ao comportamento normal de cada máquina.
Inspeção visual de qualidade
Câmeras na linha e modelos de visão que apontam defeitos à medida que as peças passam. Imagens e decisões ficam armazenadas, para que uma pessoa possa revisar qualquer resultado.
Manutenção preditiva
Sinais precoces de falha, encontrados no histórico dos sensores e nos registros de manutenção, que viram ordens de serviço com as evidências anexadas.
Previsão de produção
Previsões de volume e rendimento por linha e por turno, a partir do histórico de produção, dos pedidos e dos dados de suprimentos, atualizadas conforme as condições mudam.
Assistentes para o chão de fábrica
Respostas para operadores e técnicos a partir de manuais, procedimentos e histórico de manutenção, cada uma com a sua fonte.
Borda, planta ou nuvem
Os modelos rodam onde os dados estão: em um servidor de borda ao lado da linha, no data center da planta ou na sua nuvem, gerenciados de um só lugar.
Defeitos detectados na velocidade da linha.
Como funciona
Sensores e câmeras alimentam um servidor de borda ao lado da linha, onde rodam os modelos de inspeção e de manutenção. Os eventos seguem para o historian da planta, e os problemas encontrados viram ordens de serviço ou entram na fila de operações.
Reparo planejado, não emergencial.
Por que funciona em escala
Processado na borda
Sinais com alta taxa de amostragem são reduzidos junto à máquina, e só features e eventos seguem adiante. As amostras brutas ficam no local para investigação.
Funciona offline
Os nós de borda continuam inspecionando e avaliando quando a rede da planta ou o link com a nuvem cai, e sincronizam quando a conexão volta.
Dentro do tempo de ciclo
A inspeção cabe no tempo de ciclo da linha, com uma ação definida (reter, rejeitar ou liberar) quando o modelo não tem certeza.
Implantado linha a linha
Os modelos são versionados, implantados uma linha por vez e revertidos em um só passo, com desvios acompanhados unidade por unidade.
O que medimos
- Taxa de escape de defeitos
- Taxa de falsas rejeições
- Paradas não programadas
- Tempo médio de reparo
- Eficiência global dos equipamentos (OEE)
- Erro de previsão
Perguntas frequentes
O que a Stelcorp constrói para empresas industriais?
A Stelcorp constrói sistemas que convertem dados de sensores, câmeras e produção em decisões no chão de fábrica, para fabricantes e operadores industriais: monitoramento de máquinas, inspeção visual de qualidade, manutenção preditiva, previsão de produção e assistentes que respondem a operadores e técnicos a partir de manuais, procedimentos e histórico de manutenção.
Quais dados de máquina os sistemas usam?
Vibração, temperatura, corrente e pressão, coletadas de CLPs, historians e gateways via OPC UA ou MQTT e comparadas ao comportamento normal de cada máquina. Câmeras na linha alimentam a inspeção visual, e as previsões usam o histórico de produção, os pedidos e os dados de suprimentos.
Os modelos rodam on-premises, na borda ou na nuvem?
Onde os dados estão: em um servidor de borda ao lado da linha, no data center da planta ou na sua nuvem, gerenciados de um só lugar. Os nós de borda continuam inspecionando e avaliando quando a rede da planta ou o link com a nuvem cai, e sincronizam quando a conexão volta.
A inspeção visual acompanha a velocidade da linha?
A inspeção cabe no tempo de ciclo da linha, com uma ação definida (reter, rejeitar ou liberar) quando o modelo não tem certeza. Imagens e decisões ficam armazenadas, para que uma pessoa possa revisar qualquer resultado.
Como começa um projeto industrial?
Com uma linha de produção ou um tipo de máquina. A Stelcorp parte dos dados e da linha de base, e fecha o diagnóstico de três semanas com um protótipo funcional. Depois, os modelos são implantados linha a linha: versionados, revertidos em um só passo, com desvios acompanhados unidade por unidade.
Comece com uma linha.
Uma linha de produção ou um tipo de máquina. Partimos dos dados e da linha de base, e fechamos as três semanas com um protótipo funcional.
Conte-nos sobre a linha