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A Maxion Componentes Estruturais, uma divisão da Iochpe-Maxion que completa 100 anos de empreendedorismo em 2018, escolheu a Birmind, startup com foco na indústria 4.0, como parceiro para implementar projeto de Machine Learning (inteligência artificial) na planta de Cruzeiro, onde são produzidos Chassis, longarinas e componentes estruturais. Com a parceria, será implementado o B-Wise, um software que tem como objetivo coletar todos os dados gerados em uma planta industrial, modelar automaticamente os processos e apresentar um ranking dos potenciais pontos de redução de desperdícios.

“A indústria tem tentado se aproximar das startups de várias maneiras. Nós decidimos ir direto para a prática. Escolhemos um projeto piloto que, depois de testado, pode ser replicado em outras etapas do nosso processo produtivo”, afirma Renato Brighenti, gerente geral da planta de Cruzeiro. “Dessa maneira passamos direto para a etapa de prototipagem e testes. O aprendizado é imediato.”, complementa.

O software será implementado como projeto piloto na ETE (Estação de Tratamento de Efluentes) da unidade de Cruzeiro.  O objetivo é controlar o uso de cal, por meio do software que analisa os dados de entrada e os compara com os dados de saída, encontrando sempre a melhor relação entre eles. A cada interação, o software “aprende” (machine learning), garantindo que a relação entre as variáveis será cada vez melhor, gerando cada vez mais economia de cal. A expectativa é reduzir 25% o uso de cal.

A tecnologia é capaz de verificar padrões de emissões de alarmes dos sistemas para prever um problema, antes que ele ocorra. O termo utilizado para descrever esse tipo de abordagem de manutenção é “manutenção prescritiva”. Assim como um médico que, após um diagnóstico, receita remédios para um paciente, o software recomendará ações para que um problema deixe de ocorrer e para que ele seja identificado antes de uma ocorrência. O software é capaz de melhorar sua performance, conforme o tempo de utilização por meio da tecnologia conhecida como self learning ou machine learning.

O objetivo é implementar o mesmo software nos processos de pintura e lavagem de peças, que são mais complexos e envolvem mais riscos.

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