O Asset Performance, com Insights Hub e Senseye Predictive Maintenance, monitora a condição do ativo, detecta anomalias e estima a vida útil remanescente — levando a manutenção do calendário para a condição real. Implementado pela engenharia da TDi.

O Asset Performance reúne monitoramento de condição e manutenção preditiva sobre o Insights Hub. Com o Senseye, algoritmos analisam o comportamento do ativo, identificam o desvio antes da quebra e estimam a vida útil remanescente (RUL).
O resultado é a intervenção no momento certo — nem cedo demais (custo), nem tarde demais (parada não planejada) — com priorização por criticidade e integração ao fluxo de manutenção.

Vibração, temperatura, corrente e demais variáveis acompanhadas em tempo real.
Modelos que aprendem o comportamento normal e sinalizam o desvio precoce.
Predição de falha por machine learning, vida útil remanescente (RUL) e janela ótima — comprovada em escala de milhares de máquinas (10.000+) e dezenas de tipos.
Foco da equipe de manutenção no ativo de maior risco e impacto.
Alertas que viram ordem de manutenção, conectando predição e execução.
Saúde de ativos consolidada na nuvem industrial Siemens, multi-planta.

Risco e janela de intervenção por ativo.

Variáveis de condição em tempo real.

Histórico e degradação ao longo do tempo.
Imagens oficiais · Siemens Insights Hub / Senseye (Siemens DISW)
Na Cargill, a TDi consolidou dados de múltiplas plantas no Insights Hub com Asset Health, em painel BI numa sala COI única — a condição dos ativos passou a ser acompanhada de forma centralizada e comparável.



Imagens oficiais · Siemens Senseye Predictive Maintenance
Em um diagnóstico com a engenharia da TDi conectamos seus ativos críticos ao Insights Hub e mostramos onde a manutenção preditiva paga a conta.