Ed
há 5 dias
Vamos analisar as opções apresentadas uma a uma, considerando o contexto da empresa que busca antecipar falhas e otimizar a manutenção: a. Business Intelligence Tradicional – Essa ferramenta foca na análise de dados históricos, mas não tem a capacidade de prever falhas futuras ou atuar de forma proativa. Portanto, não atende à necessidade da empresa. b. Automação Robótica de Processos (RPA) – Embora ajude a automatizar tarefas repetitivas, não possui a capacidade de análise preditiva necessária para antecipar falhas em equipamentos. Assim, não é a solução adequada. c. ERP (Enterprise Resource Planning) – Embora integre processos empresariais, não oferece recursos avançados de análise preditiva para manutenção de produtos. Portanto, não resolve o problema específico da empresa. d. Big Data Analytics para Relatórios Operacionais – Essa abordagem analisa grandes volumes de dados, mas não se concentra em modelos preditivos específicos para antecipar falhas em equipamentos. Assim, não é a melhor opção. e. Machine Learning para Manutenção Preditiva – Esta é a opção mais adequada, pois permite analisar dados coletados por sensores, identificar padrões de desgaste e prever falhas antes que ocorram. Isso otimiza a manutenção e reduz custos, atendendo diretamente às necessidades da empresa. Portanto, a alternativa correta é: e. Machine Learning para Manutenção Preditiva.
Mais perguntas desse material