AMI
A camada de IA dentro do SmartWorker. Faça uma pergunta aos seus dados de produção. Obtenha uma resposta específica e baseada em evidências.
Supervisores experientes possuem um conhecimento institucional que leva anos para ser construído: qual máquina causa paradas a jusante, qual SKU desestabiliza uma enchedora específica, qual equipe se recupera consistentemente mais rápido após uma falha. A AMI torna esse conhecimento disponível para todos os membros da equipe, de forma sistemática e em tempo real.
Não é um assistente de IA genérico. Cada resposta é baseada nos dados de produção do Navigator, eventos de linha em tempo real, padrões históricos de perda, ações anteriores e seus resultados. Quando a AMI diz que o paletizador é o principal gargalo, ela apresenta os 4,44% de dados de perda que comprovam isso.






































Chat com IA — Perguntas e Respostas Instantâneas sobre Produção
Faça qualquer pergunta operacional. A AMI analisa dados de perda em tempo real, histórico de eventos e documentos conectados para fornecer uma resposta fundamentada.
Interpretação de Padrões de Perda
A AMI analisa cadeias causais, não apenas eventos individuais. Quando uma enchedora apresenta falha, ela identifica se a causa é a própria máquina, um problema de alimentação a montante ou um padrão recorrente em uma equipe específica.
Consistência de Turno
Cada supervisor recebe a mesma explicação gerada por IA e as ações recomendadas para um determinado padrão de perda. Isso reduz a lacuna de conhecimento entre os membros mais experientes da sua equipe e os recém-chegados.
Base de Conhecimento e Recuperação de Documentos
O AMI conecta-se aos seus documentos de produção, histórico de ações e dados do Navigator. As equipes recuperam o POP relevante ou a última vez que essa falha foi investigada, sem precisar pesquisar em vários sistemas.
O AMI em ação
O assistente de IA analisa o status da linha em tempo real e identifica o principal gargalo com evidências

Inteligência Automatizada
Muito além de responder perguntas, o AMI monitora proativamente os dados de produção e destaca pontos que as equipes podem deixar passar.
Detecção de Perdas Crônicas
O AMI identifica perdas que se repetem ao longo de dias ou semanas, de forma lenta o suficiente para passar despercebidas em uma visão de turno único, mas significativas o bastante para impactar o mês. Revela esses problemas antes que se tornem questões estruturais de desempenho.
Ações Recomendadas com Base no MTBF
Monitora o Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) de cada máquina. Quando o MTBF de um equipamento crítico começa a cair, o AMI gera uma recomendação de manutenção proativa antes da próxima quebra.
Integridade de Dados e Validação de Sinais
O AMI monitora sinais de CLP em busca de anomalias, períodos de dados ausentes, padrões de eventos suspeitos, códigos de SKU inválidos e incompatibilidades de configuração. Identifica problemas de qualidade de dados antes que eles comprometam os relatórios.
Priorização de Melhorias Focadas
Analisa padrões de perda entre unidades e períodos de tempo para identificar os problemas crônicos que mais valem a pena atacar. Cria automaticamente a base de evidências para projetos de melhoria focada, para que a decisão de onde focar a seguir seja baseada em dados, e não em intuição.
Agentes de IA
O AMI inclui um conjunto crescente de agentes de IA especializados, cada um focado em uma tarefa analítica específica.
Agente de Análise de Máquina
Obtenha o histórico completo de falhas, tendências de MTBF, frequência de perdas causais e ações de manutenção recomendadas para qualquer máquina — com um único comando.
Agente de Análise de Unidade
Gere um resumo estruturado de desempenho para qualquer unidade: principais causas de perdas, comparação entre equipes, análise de tendências e as três oportunidades de melhoria mais impactantes.
Agente de Melhoria Focada
Conecta dados históricos de desempenho, ações anteriores e benchmarks do setor para estruturar um projeto de melhoria focado, desde a identificação do problema até o acompanhamento dos resultados.
