A Siemens anunciou a expansão do seu portfólio na área de manutenção preditiva e inteligência de gestão de ativos com a aquisição da Senseye. A empresa global de software de análise industrial está sediada em Southampton, no Reino Unido. A Senseye é uma fornecedora líder de soluções de manutenção preditiva orientadas para resultados para empresas industriais e de manufatura. A solução de manutenção preditiva da Senseye permite uma redução de paradas não planejadas de máquinas em até 50%, aumento da produtividade da equipe de manutenção em até 30%.
Além disso, as soluções Senseye suportam uma melhoria na sustentabilidade corporativa por meio do aumento da vida útil dos ativos e da redução de resíduos. Desde 1º de junho de 2022, a Senseye é 100% subsidiária da Siemens Holdings plc no Reino Unido. A empresa é atribuída organizacionalmente à Siemens Digital Industries e faz parte da Unidade de Negócios de Atendimento ao Cliente.
“As soluções baseadas em IA da Senseye complementam nosso portfólio de serviços digitais, gerando manutenção preditiva eficiente e escalável. Isso nos permitirá oferecer soluções altamente flexíveis para ajudar nossos clientes em muitos setores a determinar a condição futura de suas máquinas e, portanto, aumentar a eficácia geral de seus equipamentos”, diz Margherita Adragna, CEO de Serviços ao Cliente para Indústrias Digitais, Siemens AG.
“Juntos podemos multiplicar todo o potencial da inovadora tecnologia preditiva e profunda experiência da Senseye. A presença global e o amplo conhecimento industrial da Siemens garantirão que nossos clientes atuais e futuros se beneficiem de soluções inovadoras e perfeitamente integradas da Indústria 4.0 para gerar resultados de negócios mensuráveis”, acrescenta Simon Kampa, CEO da Senseye.
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Desde a sua criação em 2014, a Senseye se concentrou em soluções de software como serviço (“SaaS”) de inteligência de ativos escaláveis e sustentáveis. A Senseye usa machine learning de última geração e inteligência artificial para fornecer uma solução escalável globalmente que permite a manutenção preditiva, ajudando a reduzir o tempo de inatividade não planejado e melhorar a sustentabilidade. Ele se integra perfeitamente a investimentos em infraestrutura novos e existentes, usando dados de máquina, manutenção e comportamento do operador de manutenção para entender a saúde futura do maquinário e o que requer atenção humana. A solução foi projetada para operadores de manutenção e não requer conhecimento prévio em ciência de dados ou monitoramento tradicional de condições.
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