Manutenção Preditiva com Python

Manutenção preditiva com Python, do dado bruto ao alerta na mão da equipe.

Este não é mais um material teórico. São dois ebooks práticos e um laboratório completo em Python que roda no seu computador, sem sensores, sem PI System e sem nuvem. Você lê, executa o código, vê o resultado e entende a decisão de engenharia por trás de cada etapa.

O que você recebe:

📘 Manutenção Preditiva em Tempo Real (57 páginas, 10 capítulos)

Coleta de dados do PI Web API de forma sequencial e segura, com checkpoint

Tratamento de qualidade: motor parado, falha de comunicação e sensor congelado

Referência contextual: quanto o motor deveria consumir para a carga atual

Detecção de eventos com limiar robusto, persistência e CUSUM

Health Score, fila de prioridade e alertas que chegam em quem resolve

Painel em Streamlit e rotina pronta para rodar em produção

📊 Visualização de Dados que Decide (34 páginas, 7 capítulos)

Gráficos industriais claros, precisos e rápidos de ler

Exemplos de antes e depois com dados de chão de fábrica

Como evitar eixo truncado, média que esconde pico e lacuna desenhada como dado

Cores acessíveis para daltonismo

Auditor automático que aponta erros nos seus gráficos

💻 Laboratório completo em Python

Mais de 15 scripts comentados, prontos para executar e adaptar à sua planta

Uma planta simulada com 5 motores e 5 problemas escondidos para você encontrar

Testes automatizados e estrutura de tabelas para BigQuery

Para quem é:

Profissionais de manutenção, automação, engenharia e análise de dados industriais que já têm noções de Python e querem aplicar monitoramento de condição e visualização de dados na rotina real da fábrica.

Escrito por Fabiano Castro, com mais de 18 anos de experiência na indústria em siderurgia, refino de petróleo e papel e celulose, e especialista em Automação e Indústria 4.0.

Acesso imediato aos dois ebooks e ao código-fonte completo.