MindSIM Maintenance Tool

Inteligência Artificial para Ajudar Gerentes de Manutenção à Alocar Melhor seus Recursos

O aumento da complexidade de equipamentos combinado com recursos escassos (humano e material, por exemplo) para a execução de manutenções aumenta a quantidade de ordens de serviço (OS) vencidas ou postergadas, preocupando gestores, já que segurança operacional e confiabilidade são fatores decisivos na avaliação de um serviço/processo. Além disso, a alocação de recursos para a execução das OS é também dependente de janelas que se abrem por conta de paradas de equipamentos (programadas ou não).

Em muitos casos, porém, essas janelas não são aproveitadas por conta da falta momentânea de recursos disponíveis. Para mitigar esse problema, é comum traçar um plano de manutenção. Planos detalhistas podem demandar bastante tempo do gestor, porém, planos simplórios podem não ser suficientes para cumprir com o seu objetivo, dependendo da experiência do operador. Neste caso, além do plano adquirir um caráter subjetivo, a automatização da priorização de OS é prejudicada.

 




PROBLEMAS POSSÍVEIS




Plano não otimizado


Tarefa de priorização não automatizada


Subjetividade ao alocar recursos


Ordens do backlog não são reavaliadas



 

Por Isso...

 
 

O MindSIM Maintenance Tool (MMT) foi criado para auxiliar gestores de manutenção de indústrias de médio e grande porte a alocar melhor o tempo da sua equipe em OS mais críticas, reduzindo custos com manutenção e aumentando a segurança operacional.

Para isso, o MMT usa uma abordagem inovadora ao utilizar Inteligência Artificial (IA) para otimizar o plano de manutenção, criando, melhorando e/ou automatizando estratégias de priorização. O MMT se alimenta de dados armazenados em ferramentas de ERP comuns de mercado e possui integração com aparelhos celulares permitindo a coleta de dados remota para medição da performance da equipe de manutenção.

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Com IA, MMT é capaz de adaptar-se rapidamente à experiência do usuário, entendendo os parâmetros principais considerados na sua tomada de decisão. Por conta disso o MMT torna-se altamente escalável