A manutenção hoje é baseada em planos corretivos e preventivos fixos, sem considerar as condições reais dos ativos. Isso eleva os custos, reduz a disponibilidade de máquinas e aumenta os riscos de falhas críticas durante a safra.

A — Alvo de negócio (Business)
Aumentar a disponibilidade operacional das colhedoras, evitando falhas críticas que comprometem a safra e reduzindo os custos de manutenção.

T — Técnica de IA (Função/Verbo)
Otimizar planos de manutenção, utilizando dados de sensores e telemetria para prever falhas e recomendar intervenções no momento ideal.

V — Valor & Métrica-norte
Elevar o tempo médio entre falhas (MTBF), reduzir o tempo médio de reparo (MTTR) e diminuir o custo por hora parada. Indicadores: disponibilidade operacional das colhedoras, redução de custos anuais de manutenção e previsibilidade das intervenções.

O — Origem dos Dados
Fontes de telemetria (horas de uso, rotações, consumo de combustível), sensores de vibração, temperatura, pressão e óleo, histórico de falhas, custos de manutenção e dados externos (clima, solo, regime de safra).

S — Sucesso & Segurança
Usuário principal: equipe de manutenção e operações agrícolas. O sucesso depende da capacidade de intervir preventivamente antes de falhas críticas, garantindo segurança operacional, maior eficiência da safra e redução de custos emergenciais.

Clique e veja o desafio na íntegra!