Software de Inteligência de Dados para CBM

Na Manutenção Baseada em Condição (CBM), os softwares de inteligência de dados são fundamentais para transformar informações coletadas por sensores em insights práticos e decisões eficientes. Esses sistemas automatizam processos, monitoram condições em tempo real e ajudam a prever falhas, tornando-os indispensáveis para o setor de supermercados.

Importância de Softwares na Automação de CBM

Os softwares de inteligência de dados desempenham um papel essencial na implementação eficaz do CBM:

1. Automatização do Monitoramento:
   • Os softwares analisam continuamente os dados capturados pelos sensores, identificando anomalias ou tendências que indicam possíveis falhas. Num supermercado médio o NEO capta cerca de 3 milhões de dados por mês para se ter uma ideia. 
   • A automação elimina a necessidade de inspeções manuais frequentes, reduzindo custos operacionais.
2. Centralização de Dados:
   • Dados de diferentes sistemas, como refrigeração, ar-condicionado e energia, são integrados em uma única plataforma, o NEO360 já centraliza 6 tipos de ativos, além dos citados temos gerador, água e sistemas de combate a incêndio.
   • Isso facilita a análise comparativa e a identificação de melhorias potenciais.
3. Suporte à Decisão:
   • Por meio de dashboards intuitivos e relatórios gerenciais como o NEO360 Insights, gestores têm acesso a KPIs críticos, como consumo energético e desempenho de equipamentos.
   • Relatórios gerados automaticamente auxiliam na tomada de decisões estratégicas.

Funcionalidades Essenciais para o Setor de Supermercados

Para atender às demandas específicas de supermercados, os softwares de inteligência de dados devem incluir:

1. Monitoramento em Tempo Real:
   • Análise de variáveis como temperatura, pressão, vibração e consumo energético.
   • Alertas automáticos em caso de desvios.
2. Integração com IoT e Automações existentes:
   • Compatibilidade com sensores IoT para coleta de dados precisa e atualizada.
3. Previsão de Falhas:
   • Algoritmos baseados em Machine Learning que utilizam dados históricos para prever falhas iminentes. Hoje no NEO desenvolvemos o NEO coolsense, que detecta falhas usando esta técnica
4. Relatórios Personalizados:
   • Geração de relatórios adaptados às necessidades operacionais e regulatórias do setor de supermercados.
5. Análise de Eficiência Energética:
   • Identifica oportunidades de economia e compara o desempenho dos equipamentos com benchmarks do setor.
6. Gestão de Múltiplas Unidades:
   • Capacidade de monitorar e comparar dados de diversas lojas ou unidades operacionais.

Exemplos de Soluções de Inteligência de Dados para Monitoramento

1. Plataformas Baseadas em Nuvem:
   • Oferecem acessibilidade remota e armazenamento centralizado para dados de sensores.
2. Soluções Personalizadas:
   • Softwares adaptados às necessidades específicas do cliente, como monitoramento de equipamentos de refrigeração de alta criticidade.
3. Integração com API:
   • Sistemas que conectam os dados de manutenção às plataformas de gestão de manutenção, facilitando o planejamento de recursos.
4. Inteligência Artificial Aplicada:
   • Ferramentas que utilizam aprendizado de máquina para melhorar continuamente a precisão das previsões e otimizar operações.

Conclusão

Os softwares de inteligência de dados para CBM representam uma evolução indispensável para supermercados que desejam otimizar seus sistemas de refrigeração e ar-condicionado. Com funcionalidades voltadas para a automação, monitoramento e eficiência energética, eles permitem uma gestão mais proativa e eficaz.

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