A Fortlev tem dois desafios para que você
possa propor soluções criativas e inovadoras!
Desafio 1: Machine Learning Industrial
A Fortlev possui um parque fabril que ao todo utiliza em torno de 300 máquinas de produção distribuídas em injetoras, roto-moldadoras e extrusor distribuídas em todo o Brasil, todas as máquinas já possuem comunicação com rede, usam CLPs e transferem para os nossos sistemas inúmeras informações do chão de fábrica. Mesmo assim, entendemos que podemos capturar ainda mais informações e que somadas com as atuais podem prover recursos adicionais para a inteligência Industrial. Pensando nisso, temos como necessidade receber das Startups uma solução que permita usar as informações aplicadas às técnicas de machine learning.
A solução deve ser robusta, segura e atender nossas necessidades levando em consideração:
– Captura do máximo de informações técnicas necessárias de cada máquina fabril;
– Captura de informações das máquinas para melhoria das ações dedicadas ao chão de fábrica.
– Aplicação de algoritmos de machine learning que permitam aprendizados com os dados capturados indicando tendências de comportamento que nos possibilita antever problemas e agir com manutenções preventivas direcionadas;
– Disparar sugestões de ações de manutenção por máquina cadastrada;
– Correlacionar eventos com os modelos de máquinas para aprimoramento das ações de manutenção preditiva;
– Historizar todas as informações com chave de procura mínima contendo registro de tempo, localização e máquina.
Industrial, administrativo, tecnologia.
Desafio 2: Analytics e Construção Civil.
A Fortlev está presente em todo território nacional e nosso principal cliente está diretamente ligado ao mercado de construção civil. Nosso objetivo é conseguir implementar uma solução que permita capturar todas as informações disponíveis a respeito dos movimentos, negócios, indicadores e tendências do mercado de construção civil. Estas informações estão disponíveis nos conselhos regionais, sindicatos patronais, sindicatos profissionais, Sebrae, Sistema Findes e Senai, órgãos de classe, órgãos governamentais, etc.
São características esperadas:
– Ferramenta de conexão e coleta das informações;
– Base de dados de armazenamento indexado e historizado;
– Consumo analítico dos dados provendo resultados a partir de aplicação de inteligência artificial para descoberta de tendências;
– Organizar os dados coletados e implantar um modelo de análise preditiva para aumento potencial de vendas;
– Software front-end para apresentação dos gráficos e dados legíveis.
Geoprocessamento e qualidade das informações, operação e planejamento da manutenção.