Viking Analytics MultiViz

Plataforma de IA que transforma dados de vibração e monitoramento de condição em alertas antecipados de falha.

Software de manutenção preditiva com IAPriorização de alertas por IAAprende o comportamento de cada máquina
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Produto

Descrição técnica

O MultiViz 2.0, da sueca Viking Analytics, usa inteligência artificial para analisar vibração e monitoramento de condição, priorizar o que precisa de atenção e antecipar falhas. Ao abrir o painel, o analista vê primeiro os ativos críticos, sem precisar vasculhar gráficos.

O sistema aprende sozinho o comportamento normal de cada máquina, sem limites manuais nem bibliotecas de falhas, e alerta quando esse comportamento muda. Cada alerta é explicável: mostra o que mudou no espectro, o padrão fora do normal e o nível de confiança.

Por ser agnóstico em relação ao sensor, o MultiViz trabalha com mais de 50 marcas de sensores com fio e sem fio, coletores portáteis e protocolos como MQTT, aproveitando o investimento que o cliente já fez em hardware.

Priorização de alertas por IAAprende o comportamento de cada máquinaCompatível com mais de 50 marcas de sensoresRelatórios automáticos e colaboração em equipe
Recursos do fabricante

Vantagens do Viking Analytics MultiViz

Menos alarmes falsos

Segundo a fabricante, reduz em média 95% dos alarmes sem sentido, deixando a equipe com uma lista curta do que realmente importa.

Tempo do analista

A fabricante informa economia de 2 a 3 horas por analista por dia, com mais tempo para análise e menos para triagem.

Aviso antecipado

Sinais precoces são transformados em ações com 1 a 2 meses de antecedência, segundo a fabricante.

Detecção autodidata

Aprende o comportamento de cada ponto de medição sem limites manuais nem bibliotecas de falhas, e distingue os modos de operação da máquina.

Alertas explicáveis

Cada notificação traz o contexto: mudança no espectro, desvio de padrão e nível de confiança, inclusive sintomas como modulação, aumento de curtose e deslocamento de harmônicas.

Análise profunda do sinal

Espectro, forma de onda e tendências com RMS, fator de crista, envelope e curtose, para investigar a causa raiz.

Colaboração e relatórios

Marcação de pontos na forma de onda, atribuição de tarefas e relatórios simples ou detalhados, com a marca do prestador de serviço, compartilháveis por e-mail, CMMS ou portal.

Agnóstico de sensor

Mais de 50 marcas de sensores, sem dependência de fornecedor. A configuração pode ficar pronta em poucas horas.

Preveja as falhas antes que aconteçam. Evite a parada antes que ela comece.

Configurar limites e alarmes isoladamente não escala. O MultiViz usa IA para identificar anomalias de vibração e aprender o comportamento da máquina, e avisa quando ele muda.

A maioria dos sistemas de manutenção preventiva depende de limites pré-definidos, o que gera excesso de falsos alarmes ou cegueira para problemas sutis. O MultiViz aprende como é o "normal" de cada máquina, sensor e sinal, para que você detecte alertas precoces que outros perdem. Aja com confiança e elimine falhas evitáveis.

Status de vibração (V, H e A) sobre a foto de uma máquina com o sensor instalado
Status de vibração (V, H e A) sobre a foto de uma planta industrial
Status de vibração (V, H e A) sobre a foto de um motor em campo
Na prática

Conheça os recursos do Viking Analytics MultiViz

Visão do ativo e dos sensores

Visão do ativo e dos sensores

A árvore de ativos organiza máquinas, pontos de medição e status de cada sensor, para ver de relance onde há alerta.

Sintomas e mudanças registrados

Sintomas e mudanças registrados

O MultiViz registra automaticamente sintomas e mudanças de comportamento, com as possíveis causas e a data de cada ocorrência.

Relatórios de condição

Relatórios de condição

Relatórios com resumo por status, tendência ao longo do tempo e recomendações por máquina, que podem levar a marca do prestador de serviço.

Características

Configurações e fichas técnicas

Características

Detecção e análise

  • IA não supervisionada, com modelo explicável por sensor.
  • Aprendizado do comportamento normal sem limites manuais nem bibliotecas de falhas.
  • Modos de operação: impressão digital do comportamento da máquina.
  • Indicadores: RMS, fator de crista, envelope e curtose.
  • Espectro, forma de onda e tendência.

Conectividade

  • Mais de 50 marcas de sensores com e sem fio, analisadores portáteis e acelerômetros.
  • Protocolo MQTT.
  • Integração entre nuvens, gateway de borda, upload de rotas de coletores portáteis, importação em lote CSV/JSON e API segura.
  • Exportação de dados para ferramentas de trabalho e CMMS.

Segurança e dados

  • Os dados do cliente ficam acessíveis só a ele e não são usados para treinar sistemas fora da organização, segundo a fabricante.
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