Inovação Digital para Manutenção Preditiva de Ativos Offshore: Inteligência Artificial e Machine Learning para Sustentabilidade e Eficiência Operacional
Confira o Pitch desenvolvido para este projeto, que propõe uma solução digital avançada para otimizar a manutenção de ativos offshore, utilizando Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Internet das Coisas (IoT). O objetivo é substituir práticas corretivas e preventivas por estratégias preditivas baseadas em condições reais dos equipamentos. As atividades incluem a implementação de sensores IoT para monitorar variáveis críticas (vibração, temperatura, pressão, etc.), desenvolvimento de algoritmos de ML para análise preditiva e criação de uma plataforma digital para monitoramento em tempo real e insights acionáveis. O sistema será validado em operações offshore, com ajustes para maximizar a precisão dos modelos preditivos. Espera-se reduzir manutenções corretivas em até 30%, aumentar a confiabilidade dos ativos, minimizar paradas não planejadas e otimizar o ciclo de vida dos equipamentos. Com nosso protótipo já no TRL 5 (protótipo validado em ambiente relevante), o projeto atingirá o TRL 8 (sistema qualificado e finalizado para operações offshore) em 12 meses.
Objetivo Geral:
- Desenvolver e implementar uma solução digital para otimizar a manutenção de ativos offshore, substituindo práticas corretivas e preventivas por estratégias preditivas baseadas em condições reais.
Objetivos Específicos:
- Validar o sistema em ambiente operacional offshore, ajustando os modelos para máxima precisão.
- Integrar sensores IoT em ativos críticos para monitoramento contínuo de variáveis.
- Desenvolver algoritmos de Machine Learning para prever falhas e otimizar decisões.
- Criar uma plataforma digital para monitoramento em tempo real e geração de insights.
Centro Brasileiro de Inovação em Conformação Mecânica 