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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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.
