KAIROS é uma plataforma digital para predição de falha, perda de performance e otimização de processos.

Capaz de processar dados de sensores em tempo real, utilizando algoritmos de MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING para melhorar continuamente as predições de falha, otimizando a performance industrial.

menos custos, mais segurança

com kairos você evita:

MÁQUINA PARADA
MANUTENÇÕES NÃO PROGRAMADAS
INEFICIÊNCIA OPERACIONAL
INDISPONIBILIDADE DE PEÇAS DE REPOSIÇÃO
DESPERDÍCIO DE ENERGIA

MÓDULOS

Hoje KAIROS é aplicado em quatro módulos principais:
Machinery, Process, Subsea e IoT.

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Por meio de dados meta-oceanográficos e do MRU de unidades flutuantes offshore, avalia em tempo real a integridade e vida útil remanescente de estruturas submarinas. É conectado diretamente aos sistemas de aquisição de dados existentes da unidade offshore.

  • Risers rígidos e flexíveis
  • Linhas de ancoragem
  • Risers de perfuração
  • Umbilicais STU
  • Tendões de TLP
  • Bracers de Jaqueta
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Equivalente aos Condition Based Monitoring Systems convencionais, mas com a adição da avaliação em tempo real da performance e predição de falha de máquinas rotativas.

  • Motores (case)
  • Redutoras (case)
  • Turbogeradores
  • Linhas de eixo de embarcações offshore
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Avalia em tempo real a performance de equipamentos industriais, prevê falhas e condições anormais de operação por meio de variáveis de processo.

É conectado diretamente aos sistemas de automação e supervisórios existentes na indústria.

  • Bombas (case)
  • Válvulas
  • Trocadores de calor
  • Turbinas eólicas (case)
  • Turbogeradores
  • Extrusoras (case)
  • Dentre outros
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Por meio de sensores sem fio de baixo custo, monitora e avalia em tempo real a performance de equipamentos industriais.

É implementado como solução do tipo turn-key, incluindo: hardware de baixo custo, conectivavidade sem fio, acesso via cloud da plataforma KAIROS.

  • Caminhões de carga (case)
  • Válvulas e bombas industriais
  • Embarcações de apoio offhsore (case)
  • Veículos de transporte de passageiros