[PERSONAGEM: Ohno™ — arte de herói pendente, decisão de marca do Rafael]
O agente que lê o MES da sua fábrica e avisa antes da falha
Série histórica por máquina, correlação de ação com resultado, e um diagnóstico com a ação sugerida citando o precedente — não um painel bonito parado.
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A leitura entra
Exportação do MES (CSV) por máquina, mês a mês — o Ohno historia sozinho.
[PERSONAGEM: Ohno™ — pose 1]
Leitura recebidaSérie historiada ✓A análise roda sozinha
Controle estatístico de processo, correlação ação→OEE e um modelo de risco — tudo local, sem esperar ninguém perguntar.
[PERSONAGEM: Ohno™ — pose 2]
Vigília a cada 6hPadrão detectado ✓O diagnóstico sai com a evidência
Degradação, oportunidade ou risco — cada um com o número exato que o gerou, e a confiança à vista.
[PERSONAGEM: Ohno™ — pose 3]
Diagnóstico pronto ✓A ação sugerida é citada
Se algo parecido já foi resolvido antes na sua fábrica, o Ohno™ aponta — com a fonte. Sem precedente, ele diz isso, nunca inventa.
[PERSONAGEM: Ohno™ — pose 4]
Sem invenção ✓A planilha de OEE fica bonita no relatório mensal e muda de forma toda semana. O Ohno™ historia a série de verdade, mês a mês, por máquina — e avisa quando o padrão foge do que a sua fábrica já viveu, antes de virar parada.
Como o Ohno™ entra na sua rotina
[PENDENTE: print real da tela de diagnóstico no celular]
Suba a leitura do MES
CSV mensal por máquina: OEE, performance, disponibilidade, produtividade.
O Ohno™ historia por máquina
Leitura fora da faixa física (0-100%) entra marcada como suspeita — nunca descartada, nunca aceita como boa.
O motor roda, sozinho ou sob pedido
Controle estatístico de processo, correlação com as ações concluídas, e um modelo de risco treinado com o seu próprio histórico.
O diagnóstico chega com a ação sugerida
Citando o precedente da sua própria fábrica — ou avisando que não achou nenhum parecido.
Tudo o que ele lê pela sua equipe
[PENDENTE: print real do diagnóstico com evidência e ação sugerida]
Da planilha parada para o aviso antes da falha
A série sai do relatório mensal e vira vigília contínua: o Ohno™ compara o mês atual com a linha de base da sua própria máquina, e avisa quando ela foge do padrão.
[PENDENTE: print real da série de OEE com o desvio marcado]
[PENDENTE: número medido] máquinas monitoradas
[PENDENTE: número medido] diagnósticos gerados
[PENDENTE: número medido] com ação sugerida citada
[PERSONAGEM: Ohno™ — full-image 16:9, pendente]
Cada diagnóstico nasce rastreável
[PENDENTE: número medido] máquinas monitoradas
[PENDENTE: número medido] diagnósticos gerados
[PENDENTE: número medido] com ação sugerida citada
Ele conhece a sua máquina, o seu histórico e a sua régua de risco
A operação da sua fábrica
[PENDENTE: print real — máquinas e diagnósticos da conta]
O modelo aprende com o seu histórico, não com o de outra fábrica
Cada conta treina o próprio modelo de risco, sobre os próprios dados — e a confiança de cada diagnóstico cresce com o tempo, nunca é inflada de propósito.
O dado da operação é seu
Séries, ações e diagnósticos exportáveis a qualquer momento, isolados por conta.
Ohno™ contra a planilha mensal
[PENDENTE: logos reais de clientes]
[logo]
[logo]
[logo]
[logo]
Coloque a série da sua fábrica para avisar antes da falha
[PERSONAGEM: Ohno™ — pointing, pendente]
Dúvidas sobre o Ohno™
O que mais perguntam antes de começar
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Começar agoraCSV mensal por máquina — o mesmo tipo de exportação que a maioria dos MES já gera (Ano, Mês, código da máquina, OEE, performance, disponibilidade, produtividade, peças). Não é conexão ao vivo (OPC-UA/SCADA é evolução futura, não v1).
Não. É motor estatístico local — controle de processo, correlação e regressão logística — sobre os dados da sua própria conta. Nenhum dado sai para um modelo de linguagem de terceiro nessa análise.
Não. Leitura fisicamente impossível (OEE ou performance fora de 0-100%) entra marcada como suspeita e fica fora da linha de base — sem sumir do histórico e sem ser tratada como boa.
De um agente de engenharia de manufatura que rodou dentro de uma metalúrgica. O nome homenageia Taiichi Ohno, criador do Sistema Toyota de Produção.
Não. Série, ações e diagnóstico são por conta e isolados por construção — só a sua organização consulta os seus dados, e o modelo de risco é treinado só com o seu próprio histórico.
Kata™
Senso™
Vision™