![A previsão de falhas é uma abordagem proativa para operações e manutenção (O&M) que visa reduzir os custos de reparo. O objetivo principal é aproveitar dados históricos e informações de status em tempo real para identificar com antecedência potenciais vulnerabilidades e fraquezas do sistema, prever tipos de falha e seu impacto, e reduzir falhas inesperadas por meio de manutenção preventiva, diminuindo assim os custos de O&M e perdas de negócios. A O&M tradicional carece dos meios para identificar riscos ocultos e depende de manutenção periódica, que é dispendiosa e tem eficácia limitada.
A lógica operacional central desta abordagem é "aquisição de dados - extração de características - previsão do modelo - notificação de alerta precoce - otimização e melhoria". As fontes de dados incluem registros históricos de falhas e dados de operação do equipamento. O pessoal da linha de frente é responsável pela solução de problemas e retificação, o pessoal da segunda linha é responsável pela otimização do modelo e o pessoal da terceira linha é responsável pelo desenvolvimento da estratégia. As principais restrições incluem precisão da previsão, tempo de antecedência do alerta precoce e cobertura da identificação de vulnerabilidades. A aplicação desta abordagem pode reduzir significativamente as taxas de falha e os custos de reparo, fornecendo suporte para a extração de características do sistema do status dos recursos de hardware e indicadores relacionados à perda do sistema. [Um diagrama de exemplo ilustrando a arquitetura técnica de previsão de falhas e o fluxo de dados é necessário aqui, mostrando a entrada de dados, o processo de previsão e o caminho de notificação de alerta precoce.]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2F1ZTkLr9wnS8yOD4Z1E5d541uOweuBOYR%2Fa3327f31-a7b8-4292-82c1-f7358bbb823b%2F0a318ab0-05a8-40ba-9f8f-8d36ee6fb2ff.png&w=3840&q=75)
Descrição do Prompt
A previsão de falhas é uma abordagem proativa para operações e manutenção (O&M) que visa reduzir os custos de reparo. O objetivo principal é aproveitar dados históricos e informações de status em tempo real para identificar com antecedência potenciais vulnerabilidades e fraquezas do sistema, prever tipos de falha e seu impacto, e reduzir falhas inesperadas por meio de manutenção preventiva, diminuindo assim os custos de O&M e perdas de negócios. A O&M tradicional carece dos meios para identificar riscos ocultos e depende de manutenção periódica, que é dispendiosa e tem eficácia limitada. A lógica operacional central desta abordagem é "aquisição de dados - extração de características - previsão do modelo - notificação de alerta precoce - otimização e melhoria". As fontes de dados incluem registros históricos de falhas e dados de operação do equipamento. O pessoal da linha de frente é responsável pela solução de problemas e retificação, o pessoal da segunda linha é responsável pela otimização do modelo e o pessoal da terceira linha é responsável pelo desenvolvimento da estratégia. As principais restrições incluem precisão da previsão, tempo de antecedência do alerta precoce e cobertura da identificação de vulnerabilidades. A aplicação desta abordagem pode reduzir significativamente as taxas de falha e os custos de reparo, fornecendo suporte para a extração de características do sistema do status dos recursos de hardware e indicadores relacionados à perda do sistema. [Um diagrama de exemplo ilustrando a arquitetura técnica de previsão de falhas e o fluxo de dados é necessário aqui, mostrando a entrada de dados, o processo de previsão e o caminho de notificação de alerta precoce.]
