Sobre nós
Software e consultoria para uma visão clara da produção.
Juntamos o conhecimento de processos industriais e software AI-driven para empresas têxteis, do metal, do plástico e de outras indústrias transformadoras — e começamos sempre por perceber como a fábrica funciona na realidade.
A nossa origem
Nascemos de uma lacuna que encontrámos no chão de fábrica.
Ao conversar com diferentes indústrias, percebemos que faltava algo simples de dizer e difícil de fazer: uma visão da produção linear e objetiva — o que está a ser feito, onde, e o que a está a atrasar.
Foi daí que nasceu o FabVitals MES, pensado desde o início com a inteligência artificial no centro: planeamento, registo no posto e indicadores lidos dos dados reais da fábrica, e não de folhas preenchidas ao fim do dia.
Os nossos consultores conhecem processos de diferentes indústrias — têxtil, metal, plástico e outras transformadoras. Por isso cada projeto começa pelo chão de fábrica, e não pelo software.
Estamos agora a escolher as primeiras fábricas para começar o FabVitals connosco. Se a sua puder ser uma delas, fale connosco. Em breve, mais novidades.
O que fazemos
Perceber o fluxo, escrever o processo e só depois entregar o software que lhe serve.
O nosso objetivo não é vender-lhe uma licença. É perceber o seu fluxo de trabalho ao ponto de o conseguirmos descrever com rigor e, depois, entregar — juntamente com o nosso software — algo que torne a fábrica mensuravelmente melhor.
Mapeamos o fluxo de trabalho
Não o que está documentado. Seguimos ordens de fabrico reais pela fábrica e registamos como a informação, os materiais e as decisões circulam na prática.
Escrevemos o processo
O mapa transforma-se num processo escrito que passa a ser da sua equipa. Esse documento é útil por si só, decida o que decidir a seguir.
Entregamos o software
Quando o diagnóstico pede um sistema, construímo-lo e integramo-lo — e damos-lhe suporte depois, porque fomos nós que o escrevemos.
Medimos o resultado
Uma melhoria que não se vê nos números é uma melhoria que ninguém vai defender daqui a seis meses.
Onde nos focamos
Indústrias cujos processos conhecemos.
Indústria do metal
Corte, conformação, maquinação e montagem, onde as ordens de fabrico se dividem e voltam a juntar-se e o trabalho em curso é genuinamente difícil de acompanhar.
Têxtil — vestuário e têxtil-lar
Processamento em várias fases com operações subcontratadas, em que um lote sai das instalações várias vezes antes de ser expedido — e em que a rastreabilidade do produto é cada vez mais uma exigência regulamentar, e não um extra.
Plástico e outras indústrias transformadoras
Operações de transformação em que o rendimento, o refugo e o retrabalho decidem a margem, e em que os dados que os explicariam são normalmente registados tarde demais para se poder agir sobre eles.
Os nossos consultores conhecem estes processos por dentro. É isso que explica as perguntas que fazemos — e o ceticismo perante respostas que chegam antes das perguntas.
Como pensamos
Quatro posições que defendemos, incluindo as incómodas.
A tecnologia é um meio, nunca o objetivo
O objetivo é um processo melhor e decisões melhores. Software, IoT e inteligência artificial são meios. Se mudar uma rotina resolve o problema, essa é a resposta certa e é isso que lhe vamos dizer.
Não se digitaliza o que não se compreende
Um processo mapeado a partir de um manual de procedimentos descreve o que deveria acontecer. Nós mapeamos o que acontece, que é normalmente diferente e sempre mais útil.
A maioria dos projetos de IA falha nos dados, não nos modelos
A modelação raramente é a parte difícil. A parte difícil são registos consistentes, detalhados e fiáveis do que aconteceu na fábrica — e a maioria das fábricas nunca foi construída para os produzir.
Às vezes o melhor resultado é não haver projeto
Preferimos dizer-lhe que faltam as fundações a vender-lhe um sistema que não vai sobreviver ao contacto com a sua fábrica. Pior para este trimestre, melhor para a relação.
Como usamos IA no nosso trabalho
Como instrumento de análise, não como produto.
Usamos métodos assistidos por IA no nosso próprio trabalho de diagnóstico — para encontrar padrões em dados de produção, registos de paragens e descrições de processos mais depressa do que conseguiríamos à mão.
Isto interessa por uma razão honesta: permite que uma equipa pequena analise uma fábrica a fundo em menos tempo, e é isso que torna um diagnóstico sério comportável para uma pequena ou média empresa. É uma ferramenta que melhora o nosso trabalho, da mesma forma que um instrumento de medição melhora o trabalho de um engenheiro.
Não é dizer que um algoritmo decide o que a sua fábrica deve fazer. Todas as conclusões que apresentamos são conclusões que sabemos explicar, defender e fazer remontar a algo que observámos na sua fábrica. Se não conseguirmos explicar porquê, não o escrevemos no relatório.
Engenharia + Indústria + Tecnologia
Três disciplinas que têm de estar à mesma mesa.
Cada uma sozinha produz um tipo de falha previsível. Ter as três é a razão de ser da forma como trabalhamos.
Engenharia
Rigor na relação de causa e efeito. Medir antes de concluir e ser específico quanto ao que se espera de cada alteração. Sem isto, a melhoria passa a ser opinião.
Indústria
Respeito por como uma fábrica funciona de facto — turnos, mudanças de série, encomendas urgentes, conhecimento informal e as razões por que existe cada contorno. Sem isto, desenha-se um sistema para uma fábrica que não existe.
Tecnologia
Saber o que é realmente construível, integrável e mantível — e o que só fica bem numa demonstração. Sem isto, criam-se expectativas que nenhuma implementação consegue cumprir.
Mostre-nos como funciona a sua fábrica.
Deixe-nos olhar para os seus processos, identificar onde se está a perder valor e determinar onde a tecnologia pode realmente ajudar.