Corelab Labs

Indústria

IA para Indústrias

Inteligência artificial aplicada ao chão de fábrica e à gestão industrial.

A indústria gera volumes massivos de dados que raramente se transformam em decisão. A Corelab aplica IA industrial para manutenção preditiva, controle de qualidade, otimização de produção e automação de processos — conectando sensores, máquinas e gestão em uma camada inteligente.

Para Indústrias de médio e grande porte, manufatura, metalurgia, automotivo e alimentos

Problemas que resolvemos

Desafios reais que essa solução endereça.

Paradas não planejadas por falhas em equipamentos

Controle de qualidade reativo e baseado em amostragem

Dados de sensores e máquinas sem análise ou ação

Planejamento de produção baseado em intuição

Desperdício de insumos e energia sem otimização

O que a solução entrega

Manutenção preditiva

Modelos de IA que preveem falhas em equipamentos com base em dados de sensores, reduzindo paradas.

Visão computacional

Inspeção de qualidade automatizada com câmeras e IA, detectando defeitos em tempo real.

Otimização de produção

Algoritmos que otimizam sequenciamento, alocação de recursos e parâmetros de processo.

Digital twin

Representação digital da operação para simulação e teste de cenários antes de implementar.

Alertas inteligentes

Notificações proativas baseadas em anomalias detectadas por IA, antes que virem problemas.

Dashboards operacionais

OEE, disponibilidade, qualidade e performance em tempo real com drill-down por linha e máquina.

Resultados esperados

O impacto concreto na operação.

  • Redução de paradas não planejadas com predição de falhas
  • Aumento de qualidade com inspeção automatizada
  • Otimização de recursos e redução de desperdício
  • Decisões baseadas em dados em tempo real
  • ROI mensurável em eficiência operacional

Essa solução faz sentido para você?

Converse com a Corelab para entender como essa solução se aplica à sua operação. Sem compromisso.

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Perguntas frequentes

Tudo sobre a Corelab

Dados de sensores (vibração, temperatura, pressão), dados de produção (OEE, ciclos, paradas), imagens de câmeras e dados de qualidade. Quanto mais dados, melhor a predição.