IA para indústria
Chão de fábrica gera mais dado do que qualquer outra área — e quase nenhum vira decisão. A Axis constrói software industrial sob medida com IA no núcleo: conecta sensores, integra ERPs, detecta padrões e coloca na mão do gestor uma interface que mostra o que fazer, não só o que aconteceu.
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Parada não planejada que custa hora de produção
Quando a máquina para sem aviso, a fábrica inteira ajusta ritmo, cliente atrasa, OEE desaba. O dado de manutenção geralmente já está lá — mas em Excel do encarregado, não em modelo preditivo.
Controle de qualidade dependente de inspeção visual
Inspeção feita só por amostragem humana deixa passar defeito sutil. Reclamação de cliente vira custo de garantia e problema de marca.
ERP cheio de dado, gestor sem visibilidade
Totvs, SAP, Senior — o ERP registra tudo. Mas o gestor não abre o ERP pra decidir: ele abre um painel que alguém monta toda segunda-feira.
Planejamento de produção feito na intuição
Decisão de quanto e quando produzir ainda sai de reunião com planilha. A demanda real, o lead time dos insumos e o histórico ficam fora da conta.
A abordagem da Axis.
Conexão ao que já existe
Não substituímos ERP, CLP ou MES. Plugamos por cima — via APIs, OPC-UA, MQTT, banco do ERP — e trazemos os dados pra uma camada unificada que a IA consegue ler.
Modelos de previsão treinados no seu histórico
Manutenção preditiva, previsão de demanda, estimativa de defeito. Cada modelo é treinado no dado da sua operação, não num benchmark genérico. Reajustamos conforme a fábrica muda.
Visão computacional quando faz sentido
Inspeção automatizada em linha, contagem, leitura de etiqueta, detecção de anomalia visual. Câmera comum, processamento local ou em edge, sem latência.
Interface pra quem decide, não pra quem admira
O painel do gestor mostra três coisas: o que tá acontecendo agora, o que provavelmente vai acontecer, e o que ele deveria fazer. Alerta que dá, ação sugerida embutida.
Fábrica que avisa antes do problema, não depois.
Paradas caem, OEE sobe, planejamento deixa de ser aposta. O mesmo time que antes apagava incêndio passa a operar em modo preventivo. O chão de fábrica e a gestão passam a falar a mesma língua — o sistema é o intermediário.
- Menos paradas não planejadas
- Qualidade consistente sem dobrar turno de inspeção
- Planejamento baseado em dado real, não intuição
- Gestão com visibilidade em tempo real, de qualquer dispositivo
Indústria de médio porte com paradas recorrentes
Uma indústria brasileira de componentes registrava paradas não planejadas frequentes numa linha crítica. Construímos um sistema que lê dados dos CLPs, cruza com o histórico de manutenção e prevê falha com janela útil de ação. O gestor de manutenção passou a ser avisado antes da parada acontecer, não depois.
Dúvidas comuns.
Precisamos trocar o ERP ou o MES?
Não. A gente conecta no que já existe. Totvs, SAP, Senior, sistemas legados caseiros — todos têm caminho. A ideia é amplificar o que já roda, não substituir.
E se a fábrica não tiver sensores?
Mapeamos juntos o que faz sentido instrumentar e o que pode vir do próprio CLP/SCADA. Começamos pelo que dá maior retorno com menor investimento — geralmente o que já existe é suficiente pra gerar os primeiros ganhos.
Funciona mesmo sem nuvem? Nossa política proíbe.
Sim. Arquitetura on-premise ou híbrida é comum em indústria brasileira. Processamento de visão computacional pode rodar em edge (dentro da fábrica), e o modelo preditivo pode ficar num servidor interno sem sair da rede.
Quanto tempo até ver resultado?
Os primeiros alertas preditivos costumam ficar bons em 4–8 semanas — depende do volume e qualidade do histórico. A partir daí, o modelo melhora sozinho com o uso.
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