O Proficy CSense é um software de análise industrial e otimização de processos que permite a engenheiros e analistas de dados analisar dados de operações, desenvolver modelos preditivos e aplicar análises avançadas para melhorar os resultados de produção. Projetado para engenheiros de processo e produção, o Proficy CSense ajuda a descobrir ineficiências de processo, detectar problemas de equipamentos mais cedo e otimizar o desempenho operacional aplicando técnicas de ciência de dados a dados de séries temporais de historiadores, sistemas de controle e outras fontes industriais. O software suporta fluxos de trabalho de análises guiadas e avançadas, tornando-o acessível a usuários com diferentes níveis de expertise em ciência de dados. Os casos de uso típicos incluem análise de causa raiz, desenvolvimento de sensores virtuais, manutenção preditiva e melhoria de desempenho de malhas de controle. O CSense é frequentemente usado em indústrias de processo, como químicas, alimentos e bebidas, e celulose e papel, onde a variabilidade do processo pode impactar significativamente a qualidade, eficiência e saúde dos ativos. As principais capacidades incluem: • Ferramentas de manipulação e limpeza de dados para preparar dados industriais para análise • Modelagem estatística e de aprendizado de máquina embutida para identificar tendências e prever resultados • Capacidades de implantação de modelos para integração com sistemas de controle e monitoramento • Ferramentas de diagnóstico e visualização para explorar relações e comportamento de processos • Ambiente de desenvolvimento de arrastar e soltar que acelera o uso de análises sem exigir código O Proficy CSense permite que as equipes construam, validem e operacionalizem modelos que podem ser monitorados continuamente e aplicados em plantas ou sistemas. O software suporta implantação no local ou na nuvem, proporcionando flexibilidade para alinhar com a infraestrutura de TI existente e estratégias de dados. Ao incorporar análises nos fluxos de trabalho de produção, as organizações podem reduzir a variabilidade do processo, melhorar a qualidade e aumentar a eficiência por meio de decisões baseadas em dados.