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Como Ajudamos

Ciência de Dados

O rápido e constante crescimento do volume de dados tem servido de combustível para a transformação digital das empresas e para o avanço de tecnologias disruptivas.

Entretanto, mesmo com grande potencial, surge o desafio da coleta, exploração e estudo dos dados.

O pipeline de ponta a ponta Dados > Análise exploratória > Modelagem > Operacionalização do modelo, quando integrado e aplicado em contexto de decisão de negócios específicos, impacta diretamente na receita e/ou no custo.

Nosso objetivo com a Ciência de Dados é garantir valores mensuráveis para o negócio.

Nossa Abordagem

A maioria dos problemas de ciência de dados pode ser dividida em três fases sequenciais: definição do problema e exploração dos dados, modelagem e aplicação no negócio.
Nosso conhecimento em diferentes ferramentas combinado ao entendimento do negócio auxilia a garantir a geração de valor comercial.

FASE 1
Definição do problema
Entendimento do negócio
Preparação dos dados
Exploração dos dados

FASE 2
Feature Engineering
Desenvolvimento do modelo
Validação do modelo

FASE 3
Operacionalização do modelo
Monitoramento e manutenção
Visualização dos resultados

Machine Learning

Com o aumento exponencial no número de dados gerados pelas empresas, a análise de tais dados se torna exaustiva e inviável de ser feita por um ser humano. Nesse contexto, a automação da análise é crucial, pois diminui o tempo de estudo do caso, gera insights mais assertivos e pode implicar na economia de recursos.

Essa automação do processamento dos dados é feita a partir de Machine Learning, um ramo da Inteligência Artificial que permite o computador aprender, através de um modelo, sem ser explicitamente programado.

A partir dos resultados do modelo, pode-se extrair informações relevantes e gerar indicadores sobre o problema de negócio, que podem auxiliar na tomada de decisão e na elaboração da estratégia da empresa.

Independência e produtividade para a equipe

Casos de uso

Conheça alguns exemplos de como Data Science e Machine Learning podem agregar valor a seu negócio:

  • Modelos inteligentes para detecção de anomalias em dados de séries temporais em equipamentos eletromecânicos. Anomalias como picos e quedas, tendências positivas e negativas podem ser detectadas usando algoritmos de Machine Learning (ML).
  • Machine Learning para manutenção preditiva: a capacidade dos algoritmos de ML de prever diversas possibilidades de falhas em dispositivos, a vida útil restante de um equipamento e as causas de falha, podem permitir que as empresas otimizem os custos operacionais, reduzindo significativamente o tempo de manutenção.
  • Métodos de otimização computacional para minimizar custos operacionais e maximizar a qualidade de processos industriais.
  • Modelos preditivos para controle de diversos processos industriais, com a finalidade de auxiliar engenheiros e operadores na tomada de decisão

Como podemos te ajudar

Manutenção Preditiva

Reduza o custo e o tempo de reparos de máquinas..

Previsão de Demanda

Estime vendas, pedidos e entregas para eliminar imprevistos.

Eficiência Energética

Melhor aproveitamento de energia, água e materiais, diminuindo custo.

Segmentação de Usuários

Direcionamento eficaz da sua campanha de marketing, aumentando o ROI.

Reconhecimento de Imagem

Interpretação de imagens para controle de qualidade e reconhecimento de objetos de interesse de forma automatizada.

Cases

Artigos

Casos de Uso

Conheça alguns exemplos de como Data Science e Machine Learning podem agregar valor a seu negócio.

  • Modelos inteligentes para detecção de anomalias em dados de séries temporais em equipamentos eletromecânicos. Anomalias como picos e quedas, tendências positivas e negativas podem ser detectadas usando algoritmos de Machine Learning (ML);
  • Machine Learning para manutenção preditiva: a manutenção preditiva afeta diretamente os custos de uma organização. Nesse sentido, a capacidade dos algoritmos de ML para prever diversas possibilidades de falha em dispositivos, prever a vida útil restante de um equipamento e as causas de falha, podem permitir que as empresas otimizem os custos operacionais, reduzindo significativamente o tempo de manutenção;
  • Métodos de otimização computacional para minimizar custos operacionais e maximizar a qualidade de processos industriais;
  • Modelos preditivos para controle de diversos processos industriais, com a finalidade de auxiliar engenheiros e operadores na tomada de decisão.