Conectamos dados de fontes diversas em uma única Plataforma, entregando uma visão completa de seu contexto. Machine Learning aplicado à análise, prescrição e tomada de decisões para a melhor gestão de seus ativos físicos.
Empresas industriais têm muitos dados, mas eles estão fragmentados e sem vocabulário comum. O ERP sabe uma parte, o sistema de manutenção sabe outra, o SCADA sabe outra, as câmeras veem outra, os manuais explicam outra, e muito conhecimento tácito ainda está na cabeça das equipes de campo.
Integração conecta fontes. A Datamint conecta significados.
Seus dados ganham contexto
Um mapa de conhecimento operacional que conecta seus dados ao redor de cada ativo com significado, não só integração. O ativo deixa de ser item de cadastro e vira uma entidade viva no sistema, com relações, estados e consequências.
IA aplicada onde dói
Machine learning, computer vision e modelos preditivos aplicados a problemas reais: risco de falha, inspeção visual, manutenção, compliance, impacto em cascata e priorização.
Da reação à previsão
Saímos da reação e do ciclo periódico para uma lógica preditiva que antecipa riscos antes que virem realidade, com autonomia gradual e IA verificável: dados com origem determinável.
A Datamint não é mais um dashboard, mais um sensor ou mais um sistema de manutenção. É a camada semântica e decisória, sustentada por modelo semântico de ativos, que ganha forma em dois produtos complementares: um para antecipar, outro para auditar.
O ativo deixa de ser item de cadastro e vira entidade física, operacional, financeira e normativa. Seu conhecimento tácito vira grafo de conhecimento computável.
Os intelligence kernels combinam machine learning, computer vision, regras e contexto operacional para resolver problemas concretos, não modelos genéricos.
Sinais fracos viram alertas acionáveis com IA explicável. Autonomia gradual: desde sugerir ações até executá-las de forma segura e auditável.
Monitoramento · Predição · Decisão
datamint predict · track · respond
Antecipe falhas antes que aconteçam. Visão total de cada ativo, do sensor à decisão.
Governança · Rastreabilidade · Conformidade
datamint audit · comply · trace
Cada decisão registrada, rastreada e auditável, conformidade sem esforço.
Módulos que combinam machine learning, computer vision, mapa de significados e regras operacionais para resolver problemas concretos, não modelos genéricos de IA.
Computer vision identifica vazamentos, corrosão, EPI e válvulas. A câmera vira sensor operacional.
Computer VisionModelos preditivos de machine learning estimam degradação com causa provável e feature importance.
Machine LearningO grafo de conhecimento mostra o que acontece quando um ativo muda de estado e quem é afetado em sequência.
Grafo de conhecimentoDecida pela criticidade, risco e impacto produtivo, não pela ordem de chegada.
Priority ScoringRecomendações de peças por risco real, não só consumo histórico. Menos urgência, menos imobilizado.
Risk-based InventoryA norma sai do PDF e fica conectada ao ativo, à operação e à decisão, com rastreabilidade auditável.
ComplianceAnomalia de vibração e temperatura com impacto provável em linha crítica.
O valor não é só responder mais rápido. É evitar que o problema aconteça. Sinais fracos viram alertas acionáveis via IA explicável. Cruzamos seus dados para identificar riscos antes da falha e oferecemos autonomia gradual, desde sugerir ações até executá-las de forma segura e auditável.
Comece por uma dor clara, uma classe de ativos ou uma unidade. A base criada vira infraestrutura reutilizável para novos módulos.
Integre sensores, SCADA, ERP, CMMS, câmeras, manuais e histórico de manutenção.
Crie contexto: localização, criticidade, dependências, procedimentos, riscos e permissões.
Rode modelos de IA, visão computacional, regras e kernels de decisão sobre a operação.
Priorize manutenção, acione equipes, registre evidências e acompanhe execução.
Os números por setor mostram onde a dor está. Esses três benchmarks amplos mostram a ordem de grandeza do problema em qualquer operação intensiva em ativos.
Um turno de 8 horas pode chegar a US$ 1 milhão em perda operacional.
Fonte: ABB Value of Reliability Survey, 2023.Faixa estimada para programas de manutenção preditiva bem implementados.
Fonte: U.S. Department of Energy · O&M Best Practices.Downtime não planejado equivalente a fatia relevante da receita anual.
Fonte: Siemens · The True Cost of Downtime 2024.O ROI não vem só de gastar menos com manutenção. Vem de produzir mais, parar menos e usar melhor o capital investido. Os indicadores são referências de mercado, o impacto real depende da maturidade, criticidade e dados de cada operação.
Sua operação não precisa de mais um sensor ou dashboard. O problema não é falta de dados, é falta de contexto. Nascemos para fechar essa lacuna entre o que sua empresa já gera e o que ela consegue decidir.
A diferença entre uma demo e a produção é o entendimento profundo da sua operação real, não promessas. É nisso que trabalhamos.
Respostas diretas para operações, manutenção, engenharia, transformação digital e liderança industrial.
Uma fundação semântica (ou modelo semântico) é uma estrutura que define o que as coisas significam dentro de um sistema, não apenas o que elas são, mas como se relacionam entre si e o que implicam.
A Datamint conecta dados industriais, sensores, sistemas, câmeras, documentos e ativos físicos para transformar operações industriais em decisões inteligentes, explicáveis e auditáveis.
Ontologia é o modelo formal que descreve o que cada coisa significa na sua operação: o que é um ativo, como ele se relaciona com outros, quais sinais indicam risco, quais procedimentos se aplicam, quem é responsável por agir. É o vocabulário comum que faz ERP, SCADA, câmeras, manuais e equipes "falarem a mesma língua" sobre um mesmo ativo.
Por que importa: sem ontologia, dados ficam apenas conectados, mas sem significado. Com ontologia, decisões ficam contextualizadas, rastreáveis e auditáveis. É a diferença entre "ter informação" e "saber o que fazer com ela".
Não. A plataforma atua como camada semântica e decisória sobre sistemas existentes. Ela conecta fontes, entende o significado operacional e orienta a ação.
Sim. A Datamint pode consumir telemetria, histórico de manutenção, registros operacionais e imagens já disponíveis. Quando novos sensores fizerem sentido, eles entram como mais uma fonte.
Não. Existe ativação assistida porque ambiente industrial é complexo, mas a proposta é produto: plataforma, conectores, modelos semânticos de referência e módulos reutilizáveis.
A autonomia é configurável. A plataforma pode observar, explicar, recomendar, abrir ordens ou acionar workflows. A execução depende de permissões, criticidade, procedimento e aprovação do cliente.
Comece por uma dor concreta: uma classe de ativos, uma planta, uma unidade ou um tipo de falha recorrente. O primeiro módulo prova valor e cria base para expansão.
Conte qual é a dor, a classe de ativos ou a unidade. Em 30 minutos, mostramos como a camada semântica da Datamint se aplica à sua operação e onde está o ganho mais rápido, sem compromisso.
Não precisa começar grande. Começamos por uma dor clara e expandimos a partir dos resultados.
