Straight answers for maintenance and reliability engineers evaluating Electrical Signature Analysis. The Ultronline reads the current and voltage your motor already produces, then our proprietary AI infers the mechanical and electrical health of the asset and the process. No extra sensors on the machine.
Talk to 2NeuronThis group explains what Electrical Signature Analysis (ESA) is and why 2Neuron pairs it with proprietary AI. The short version: ESA monitors a machine by analyzing the electrical signals of its own motor or drive, and our proprietary AI turns those raw signals into a diagnosis of mechanical and electrical condition. Below we cover what ESA can see, how it differs from vibration, and the role of the Ultronline hardware.
ESA (Electrical Signature Analysis) is a predictive maintenance technique that diagnoses the health of motors and rotating assets by analyzing the electrical signals the motor already produces, its current and voltage, instead of adding mechanical sensors to the machine. It reads the motor like a sensor that is already there. 2Neuron applies ESA combined with its proprietary AI to detect mechanical, electrical, and process anomalies early.
Every motor continuously modulates its current and voltage in response to what is happening mechanically inside it and downstream in the process. ESA captures and decodes those electrical signatures to infer the condition of bearings, alignment, load, and the driven process itself. With the Ultronline, 2Neuron captures these signals, and its proprietary AI plus statistical methods translate the raw electrical patterns into actionable diagnostics, so teams can act weeks of advance notice before a failure escalates.
You can monitor motor and rotating-asset health without adding sensors by reading the electrical signals the motor already generates, its current and voltage, instead of installing any sensors on the machine. The motor itself becomes the sensor. This is exactly how 2Neuron works: ESA plus proprietary AI, with nothing extra installed on the asset.
Because every mechanical and process event leaves a fingerprint in the motor's electrical behavior, capturing those signals at the drive or panel is enough to infer the condition of the whole driveline, no machine intervention, no shutdown to install hardware, and access to assets that are hard or unsafe to reach. The Ultronline connects to the electrical signals and 2Neuron's proprietary AI converts those signatures into early diagnostics. The result is continuous, non-intrusive condition monitoring that scales across a fleet without a sensor-installation project.
ESA and vibration analysis answer the same need, early fault detection, but ESA does it without touching the machine. Vibration analysis requires accelerometers physically mounted on each asset and reads movement only at that single point; ESA reads the motor's own current and voltage, so it needs no sensors on the equipment and sees the entire electromechanical chain at once. For industrial fleets, ESA is the more scalable and lower-cost path, and 2Neuron's proprietary AI extends it to faults a point-mounted vibration sensor never sees.
The practical gap is large. Vibration depends on sensor placement, physical access, cabling and a sensor per measurement point, which makes broad coverage expensive, intrusive and slow to deploy, and it stays blind to electrical and process problems. ESA taps a single electrical access point and detects mechanical issues (bearings, misalignment, imbalance), electrical issues and process anomalies such as cavitation, because all of them modulate the motor current. The Ultronline captures these signals and 2Neuron's proprietary AI separates real fault signatures from noise, delivering early, prioritized diagnostics with no hardware installed on the asset.
Predictive maintenance is the practice of acting on equipment based on its actual measured condition, fixing assets before they fail rather than on a fixed calendar or after a breakdown. AI changes the game by learning the normal behavior of each asset and flagging deviations early, far beyond what fixed thresholds can catch. 2Neuron delivers this through ESA plus its own proprietary AI, reading the motor's electrical signals with no added sensors.
Traditional condition monitoring relies on static limits and human interpretation, which detect problems late and generate noise. 2Neuron's proprietary AI and statistical methods model each motor's electrical signature, distinguish a developing fault from normal operating variation, and prioritize what truly needs attention, giving maintenance and reliability teams weeks of advance notice. Captured by the Ultronline, this approach turns raw electrical data into early, actionable decisions, reducing unplanned downtime and reactive costs.
No, they are related but not the same. MCSA (Motor Current Signature Analysis) analyzes only the motor's current; ESA (Electrical Signature Analysis) is broader and analyzes both current and voltage together, giving a more complete picture of the asset's electrical and mechanical condition. 2Neuron's approach is ESA-based and powered by proprietary AI, not single-variable current analysis alone.
MCSA is essentially a subset of the wider ESA discipline: useful, but limited to current signatures, which constrains the range of faults it can confidently separate. By reading current and voltage simultaneously, ESA captures richer electrical context and disambiguates fault types that current alone can blur. The Ultronline acquires both signals and 2Neuron's proprietary AI fuses them with statistical methods to deliver early, prioritized diagnostics across mechanical, electrical, and process problems.
Electrical signal analysis can detect a wide range of mechanical, electrical, and process failures, including bearing degradation, misalignment, imbalance, pump cavitation, and abnormal load or process conditions, all from the motor's own current and voltage. Because every fault modulates the electrical signal, one access point covers the whole driveline. 2Neuron does this with ESA and proprietary AI, with no sensors added to the machine.
Mechanical faults (bearings, alignment, looseness, imbalance), electrical faults, and process anomalies such as cavitation, flow restriction, or load changes each leave a distinct fingerprint in the motor's electrical behavior. The Ultronline captures current and voltage and 2Neuron's proprietary AI plus statistical methods separate these signatures, classify the likely fault, and flag it weeks of advance notice, so reliability teams can plan interventions before failures cascade into downtime.
This group answers the practical questions an evaluation team asks before committing: how the Ultronline is installed, what a pilot looks like, how data and security are handled, and how results are delivered. Because ESA needs no sensor on the machine, installation is light and fast, and 2Neuron's proprietary AI starts learning each asset's baseline as soon as it sees the electrical signature.
Not installing sensors means there is nothing to mount, wire, or maintain on the asset itself. 2Neuron's Ultronline connects at the motor's electrical signals (current and voltage) instead, so you avoid downtime to install hardware, eliminate sensor calibration and replacement cycles, and reach motors in hazardous or hard-to-access locations. The result is faster deployment and lower long-term cost of ownership.
This is possible because 2Neuron's approach is built on ESA (Electrical Signature Analysis) combined with proprietary AI. ESA reads the electrical signature the motor already produces, then the AI and statistical models infer the mechanical and electrical condition of both the asset and the process. There are no added sensors to fail, no recalibration drift, and no need to open or stop the machine to add instrumentation. For reliability teams managing large fleets, that translates into a deployment that scales without the field labor and spare-parts burden of traditional sensor-based monitoring.
ESA works on virtually any asset driven by an electric motor, including pumps, fans, compressors, conveyors, and the motors themselves. Because 2Neuron analyzes the electrical signals of the motor or drive, any machine powered by an electric motor becomes observable, regardless of where the fault originates along the driven equipment.
The Ultronline reads current and voltage at the motor and applies 2Neuron's proprietary AI and statistical models to infer the condition of the full motor-driven system. This means faults in the motor (bearings, windings, rotor bars, electrical imbalance) and faults transmitted through the coupled load (pump cavitation, impeller wear, fan imbalance, compressor anomalies, transmission issues) can be detected from the same electrical signature, without sensors on each component. The Ultronline covers a broad range of industrial motor-driven assets.
Predictive maintenance reduces unplanned downtime by detecting developing faults early, while the asset is still running, so repairs can be scheduled instead of forced by a breakdown. Instead of reacting to a failure after it stops production, teams act on a warning weeks of lead time in advance and plan the intervention during a planned window.
With 2Neuron, this early warning comes from ESA plus proprietary AI. The Ultronline continuously reads the motor's electrical signature, and the AI and statistical models detect the subtle changes that precede mechanical and electrical degradation. Because the analysis tracks both the asset and the process, anomalies are flagged before they cascade into a stoppage. This shifts maintenance from reactive and time-based to condition-based: parts, labor, and downtime windows are arranged ahead of time, secondary damage is avoided, and the unplanned stops that hurt OEE the most are converted into planned, controlled interventions.
A software-first (SaaS) approach typically has a lower total cost than buying and maintaining a sensor network, because it removes the recurring spend on sensor hardware, installation, calibration, and replacement. With 2Neuron, you pay for continuous monitoring and intelligence rather than for a growing inventory of physical sensors that must be installed and serviced on every asset.
The difference comes from the architecture. Traditional sensor-based programs carry total cost across multiple layers: the sensors themselves, field labor to mount and wire them, downtime to install, periodic recalibration, spare parts, and eventual failure of the sensors. 2Neuron's model uses ESA and proprietary AI, reading the motor's existing current and voltage signals, so the hardware footprint per asset is minimal and there are no per-component sensors to buy or maintain over time. As a SaaS, the analysis improves continuously and the cost scales with monitoring rather than with hardware procurement, which lowers the long-run total cost of ownership for large fleets.
2Neuron is designed to detect developing faults weeks of lead time before a breakdown, giving reliability teams enough time to plan and schedule the intervention. The exact lead time depends on the asset, the failure mode, and the operating profile, but the goal is always to flag degradation early enough to avoid an unplanned stop.
This early detection is driven by ESA combined with 2Neuron's proprietary AI. The Ultronline continuously reads the motor's electrical signature (current and voltage), and the AI and statistical models identify the subtle, progressive patterns that precede mechanical and electrical failure. Because monitoring is continuous rather than periodic, the trend is captured from its early stages, so the warning arrives while there is still time to act. We recommend validating expected lead time per failure mode for your specific assets during evaluation, since different faults develop at different rates.
ESA serves asset-intensive industries that rely on electric-motor-driven equipment, including water and sanitation, mining, steel, pulp and paper, and utilities. Any sector that runs large fleets of pumps, fans, compressors, and motors benefits from monitoring based on the electrical signature, and these are the core markets 2Neuron operates in across Brazil and Latin America, with expansion into the United States and Europe.
2Neuron's fit in these sectors comes from the ESA plus proprietary AI approach. In water and sanitation, the focus is on pumping systems; in mining, on heavy rotating equipment; in steel and pulp and paper, on continuous-process critical motors; and in utilities, on assets where availability is essential. Because the Ultronline reads the motor's existing current and voltage signals instead of relying on added sensors, it deploys across these demanding industrial environments without installing instrumentation on each machine, which is decisive in remote, hazardous, or hard-to-access sites common to these sectors.
This group helps maintenance leaders and plant managers build the business case. Predictive maintenance with ESA targets the costliest problems in a plant: unplanned downtime, secondary damage from late detection, and over-maintenance. Because 2Neuron delivers a continuous SaaS service built on ESA and proprietary AI, the value compounds over time rather than ending at a single inspection. Below we frame how to think about ROI, commercial model and where ESA fits versus alternatives.
The cost of industrial predictive maintenance with 2Neuron is a predictable monthly subscription, not a heavy upfront investment. Because the Ultronline reads the motor's own electrical signals (ESA) and requires no additional sensors on the machine, you avoid the sensor hardware, cabling, and installation costs that drive up traditional condition-monitoring projects. Pricing scales with the number of assets monitored, and the discount grows exponentially: the more assets you monitor, the lower the price per asset.
In practice, total cost of ownership is built from three things: the monitored asset count, the Ultronline hardware that taps the existing motor circuit, and the software subscription that runs 2Neuron's proprietary AI and statistical analysis on the captured current and voltage signals. A single Ultronline unit covers a wide range of industrial drives without custom engineering. Most clients start with a pilot on a defined set of critical assets, which keeps the initial commitment small and lets you size the rollout against real results before scaling plant-wide. Talk to our team for asset-based pricing.
A 2Neuron pilot is a proof of concept on a defined set of your critical assets, designed to prove value before any plant-wide commitment. We install the Ultronline on the selected motors, start capturing the electrical signals (current and voltage), and run our proprietary ESA-plus-AI analysis to detect emerging mechanical and electrical faults. You see real diagnostics on your own equipment, not a generic demo.
The pilot follows a clear sequence: we agree on the asset list and success criteria with your reliability team, connect the Ultronline to the existing motor circuit (no extra sensors on the machine), and begin monitoring. Because the analysis is signal-based and AI-driven, the system characterizes each asset and surfaces anomalies as condition data accumulates, giving your team advance warning of developing issues. At the end of the pilot you have evidence from your own plant to decide on scaling. Pilots are scoped to keep the entry low-risk, and during the pilot the client benefits from differentiated commercial conditions. Contact us to define a pilot scope.
Predictive maintenance reduces operational costs by replacing unplanned downtime and fixed-calendar interventions with action based on the actual condition of each asset. Instead of repairing on a schedule or reacting after a failure, your team intervenes only when 2Neuron's analysis detects a developing fault, which cuts emergency repairs, secondary damage, and lost production. The Ultronline enables this without adding sensors to the machine.
The savings come from how the technology works: by analyzing the motor's own electrical signals with 2Neuron's proprietary ESA and AI, the system detects mechanical and electrical degradation weeks of advance notice before it becomes a breakdown. That lets maintenance teams plan parts, labor, and shutdown windows instead of paying premium costs for emergency response. It also avoids the capital and installation cost of extra sensors, extends asset life by catching problems early, and reduces unnecessary preventive interventions on healthy equipment. The net effect is lower maintenance spend and higher availability across the plant.
The ROI of predictive maintenance using electrical signature analysis comes from avoiding the high cost of unplanned failures while keeping monitoring costs low. With 2Neuron, the return is driven by fewer breakdowns, less production loss, and the elimination of extra sensor hardware, since the Ultronline uses the motor's existing electrical signals (ESA) analyzed by our proprietary AI. On average, 2Neuron deployments deliver a 14.5x ROI, and a single avoided failure on a critical asset can already outweigh the full cost of the subscription.
Electrical signature analysis is particularly cost-effective because there is no sensor installation on the machine, lowering both the upfront investment and the denominator in the ROI calculation. On the return side, detecting mechanical and electrical faults weeks of advance notice lets teams avoid emergency repairs, secondary damage to coupled equipment, and unplanned downtime, the largest cost drivers in industrial maintenance. ROI scales with asset criticality: the more costly a stoppage, the faster the payback. The clearest way to quantify your specific return is a pilot on your own critical assets, where the value shows up in your real operating data. See our results.
Yes, 2Neuron is designed to fit into your existing operation alongside your current CMMS and SCADA systems. The Ultronline monitors assets through the motor's electrical signals and delivers diagnostics and alerts that your team can act on within established maintenance and operations workflows. 2Neuron provides an API so its condition data and fault alerts integrate directly with your CMMS, SCADA and other systems, and the integration scope is defined with your team based on your specific systems.
Because the solution does not require additional sensors on the machine, it adds a layer of ESA and proprietary AI analysis without disrupting your control architecture. Condition insights and fault alerts from 2Neuron can feed the work-order and planning processes you already run in your CMMS, so detected issues turn into planned interventions rather than living in a separate silo. The Ultronline connects to the existing motor circuit, keeping the footprint minimal. To confirm exactly how it maps to your CMMS or SCADA environment, talk to our engineering team.
Getting started with 2Neuron is straightforward: contact our team, define a set of critical assets, and run a pilot. We install the Ultronline on the selected motors, begin capturing the electrical signals, and our proprietary ESA-plus-AI analysis starts detecting mechanical and electrical conditions on your equipment. No additional sensors are added to the machine.
The path from first contact to live monitoring is short. After an initial conversation about your assets and priorities, we scope a pilot with clear success criteria, connect the Ultronline to the existing motor circuits, and begin analyzing real signals. From there you get condition diagnostics and advance fault warnings your reliability team can act on, and you use the pilot results to decide how to scale across the plant. Reach out through our contact page to begin.
Predictive technique that diagnoses motor and driven-asset health by analyzing the motor's own current and voltage signals, with no sensor mounted on the machine.
Maintenance strategy that uses asset condition data to predict failures and intervene before breakdown, instead of fixed calendar schedules or run-to-failure.
2Neuron's own AI models, trained on industrial electrical signatures and combined with statistical methods, that turn raw ESA signals into actionable condition diagnostics.
A focused form of electrical analysis that examines motor current to detect rotor, stator and load-related faults; one component within the broader ESA approach.
2Neuron's hardware that acquires the motor's electrical signals (current and voltage) for ESA.
How many times per second a device captures the electrical signal. Higher rates resolve finer detail in the signature.
The normal electrical-signature profile the proprietary AI learns for each specific asset, used as the reference to detect deviations that signal a developing fault.
The advance warning between when a developing fault is detected and when it would cause failure. ESA aims to provide weeks of lead time, varying by asset and fault mode.
Average operating time between failures of a repairable asset. Effective predictive maintenance extends MTBF by catching faults before breakdown.
Production stoppage caused by an unexpected failure. It is typically the largest cost predictive maintenance targets, through avoided stoppages and secondary damage.
Validate ESA on your own critical assets. Start a pilot with 2Neuron: we connect the Ultronline with no sensors on the machine, and our proprietary AI begins diagnosing condition on your real failure modes.
Talk to 2NeuronRespostas diretas para engenheiros de manutenção e confiabilidade que avaliam Análise de Assinatura Elétrica. O Ultronline lê a corrente e a tensão que o seu motor já produz, e a nossa IA proprietária infere a saúde mecânica e elétrica do ativo e do processo. Sem sensores adicionais na máquina.
Falar com a 2NeuronEste grupo explica o que é a Análise de Assinatura Elétrica (ESA) e por que a 2Neuron a combina com IA proprietária. Em resumo: a ESA monitora uma máquina analisando os sinais elétricos do próprio motor ou acionamento, e a nossa IA proprietária transforma esses sinais brutos em um diagnóstico de condição mecânica e elétrica. A seguir cobrimos o que a ESA enxerga, como ela difere de vibração e o papel do hardware Ultronline.
ESA (Electrical Signature Analysis, ou análise de assinatura elétrica) é uma técnica de manutenção preditiva que diagnostica a saúde de motores e ativos rotativos analisando os sinais elétricos que o próprio motor já produz, sua corrente e tensão, em vez de instalar sensores mecânicos na máquina. Ela lê o motor como um sensor que já está lá. A 2Neuron aplica ESA combinada com IA proprietária para detectar anomalias mecânicas, elétricas e de processo de forma antecipada.
Todo motor modula continuamente sua corrente e tensão em resposta ao que acontece mecanicamente dentro dele e no processo a jusante. A ESA capta e decodifica essas assinaturas elétricas para inferir o estado de rolamentos, alinhamento, carga e do próprio processo acionado. Com o Ultronline, a 2Neuron capta esses sinais, e sua IA proprietária, somada a métodos estatísticos, traduz os padrões elétricos brutos em diagnósticos acionáveis, permitindo que as equipes atuem com semanas de antecedência antes que a falha evolua.
Para monitorar a saúde de motores e ativos rotativos sem instalar sensores, basta ler os sinais elétricos que o próprio motor já gera, sua corrente e tensão, em vez de instalar qualquer sensor na máquina. O próprio motor vira o sensor. É exatamente assim que a 2Neuron funciona: ESA mais IA proprietária, sem nada adicional instalado no ativo.
Como todo evento mecânico e de processo deixa uma assinatura no comportamento elétrico do motor, captar esses sinais no acionamento ou no painel já basta para inferir a condição de toda a linha de transmissão, sem intervenção na máquina, sem parada para instalar hardware e com acesso a ativos difíceis ou perigosos de alcançar. O Ultronline conecta-se aos sinais elétricos e a IA proprietária da 2Neuron converte essas assinaturas em diagnósticos antecipados. O resultado é um monitoramento de condição contínuo, não intrusivo e que escala por toda a frota sem um projeto de instalação de sensores.
A ESA e a análise de vibração atendem à mesma necessidade, a detecção precoce de falhas, mas a ESA faz isso sem tocar na máquina. A análise de vibração exige acelerômetros fixados fisicamente em cada ativo e lê apenas o movimento naquele único ponto; a ESA lê a própria corrente e tensão do motor, portanto não precisa de sensores no equipamento e enxerga toda a cadeia eletromecânica de uma vez. Para frotas industriais, a ESA é o caminho mais escalável e de menor custo, e a IA proprietária da 2Neuron a estende a falhas que um sensor de vibração pontual nunca enxerga.
A diferença prática é grande. A vibração depende de posicionamento de sensor, acesso físico, cabeamento e um sensor por ponto de medição, o que torna a cobertura ampla cara, intrusiva e lenta de implantar, e permanece cega a problemas elétricos e de processo. A ESA usa um único ponto de acesso elétrico e detecta problemas mecânicos (rolamentos, desalinhamento, desbalanceamento), problemas elétricos e anomalias de processo como cavitação, porque todos eles modulam a corrente do motor. O Ultronline capta esses sinais e a IA proprietária da 2Neuron separa as assinaturas reais de falha do ruído, entregando diagnósticos antecipados e priorizados sem nenhum hardware instalado no ativo.
Manutenção preditiva é a prática de atuar nos equipamentos com base na sua condição real medida, corrigindo ativos antes que falhem, em vez de seguir um calendário fixo ou agir após a quebra. A IA muda o jogo ao aprender o comportamento normal de cada ativo e sinalizar desvios de forma antecipada, muito além do que limites fixos conseguem captar. A 2Neuron entrega isso por meio de ESA mais sua IA proprietária, lendo os sinais elétricos do motor sem sensores adicionais.
O monitoramento de condição tradicional depende de limites estáticos e interpretação humana, o que detecta problemas tarde e gera ruído. A IA proprietária e os métodos estatísticos da 2Neuron modelam a assinatura elétrica de cada motor, distinguem uma falha em desenvolvimento da variação normal de operação e priorizam o que realmente precisa de atenção, dando as equipes de manutenção e confiabilidade semanas de antecedência. Captados pelo Ultronline, essa abordagem transforma dados elétricos brutos em decisões antecipadas e acionáveis, reduzindo paradas não planejadas e custos reativos.
Não, são técnicas relacionadas, mas não iguais. A MCSA (Motor Current Signature Analysis) analisa apenas a corrente do motor; a ESA (análise de assinatura elétrica) é mais ampla e analisa corrente e tensão em conjunto, oferecendo uma visão mais completa da condição elétrica e mecânica do ativo. A abordagem da 2Neuron é baseada em ESA e potencializada por IA proprietária, não apenas na análise de corrente isolada.
A MCSA é essencialmente um subconjunto da disciplina mais ampla da ESA: útil, porém limitada as assinaturas de corrente, o que restringe a gama de falhas que ela consegue separar com confiança. Ao ler corrente e tensão simultaneamente, a ESA capta um contexto elétrico mais rico e diferencia tipos de falha que só a corrente pode confundir. O Ultronline adquire os dois sinais e a IA proprietária da 2Neuron os funde com métodos estatísticos para entregar diagnósticos antecipados e priorizados em problemas mecânicos, elétricos e de processo.
A análise de sinais elétricos consegue detectar uma ampla gama de falhas mecânicas, elétricas e de processo, incluindo degradação de rolamento, desalinhamento, desbalanceamento, cavitação em bombas e condições anormais de carga ou processo, tudo a partir da própria corrente e tensão do motor. Como toda falha modula o sinal elétrico, um único ponto de acesso cobre toda a linha de transmissão. A 2Neuron faz isso com ESA e IA proprietária, sem sensores adicionados a máquina.
Falhas mecânicas (rolamentos, alinhamento, folgas, desbalanceamento), falhas elétricas e anomalias de processo como cavitação, restrição de fluxo ou mudanças de carga deixam, cada uma, uma assinatura distinta no comportamento elétrico do motor. O Ultronline capta corrente e tensão e a IA proprietária da 2Neuron, somada a métodos estatísticos, separa essas assinaturas, classifica a falha provável e a sinaliza com semanas de antecedência, para que as equipes de confiabilidade planejem intervenções antes que as falhas evoluam para parada.
Este grupo responde as perguntas práticas que uma equipe de avaliação faz antes de decidir: como o Ultronline é instalado, como é um piloto, como dados e segurança são tratados e como os resultados são entregues. Como a ESA não precisa de sensor na máquina, a instalação é leve e rápida, e a IA proprietária da 2Neuron começa a aprender a linha de base de cada ativo assim que vê a assinatura elétrica.
Não instalar sensores significa que não há nada para montar, cabear ou manter no próprio ativo. O Ultronline da 2Neuron se conecta aos sinais elétricos do motor (corrente e tensão), então você evita parada para instalar hardware, elimina ciclos de calibração e troca de sensores e alcança motores em locais perigosos ou de difícil acesso. O resultado é implantação mais rápida e menor custo total de propriedade no longo prazo.
Isso é possível porque a abordagem da 2Neuron é baseada em ESA (Electrical Signature Analysis, análise de assinatura elétrica) combinada com IA proprietária. A ESA lê a assinatura elétrica que o motor já produz, e então a IA e os métodos estatísticos inferem a condição mecânica e elétrica tanto do ativo quanto do processo. Não há sensores adicionais para falhar, não há desvio de recalibração e não é preciso abrir ou parar a máquina para adicionar instrumentação. Para equipes de confiabilidade que gerenciam grandes frotas, isso se traduz em uma implantação que escala sem o trabalho de campo e o consumo de peças de reposição do monitoramento tradicional baseado em sensores.
A ESA funciona em praticamente qualquer ativo acionado por motor elétrico, incluindo bombas, ventiladores, compressores, correias transportadoras e os próprios motores. Como a 2Neuron analisa os sinais elétricos do motor ou do acionamento, qualquer máquina movida por motor elétrico se torna observável, independentemente de onde a falha se origina ao longo do equipamento acionado.
O Ultronline lê corrente e tensão no motor e aplica a IA proprietária e os métodos estatísticos da 2Neuron para inferir a condição de todo o sistema acionado pelo motor. Isso significa que falhas no motor (rolamentos, enrolamentos, barras do rotor, desequilíbrio elétrico) e falhas transmitidas pela carga acoplada (cavitação em bombas, desgaste de rotor, desbalanceamento de ventilador, anomalias em compressores, problemas de transmissão) podem ser detectadas a partir da mesma assinatura elétrica, sem sensores em cada componente. O Ultronline cobre uma ampla faixa de ativos industriais acionados por motor.
A manutenção preditiva reduz paradas não planejadas detectando falhas em desenvolvimento de forma precoce, enquanto o ativo ainda está operando, para que os reparos possam ser agendados em vez de impostos por uma quebra. Em vez de reagir a uma falha depois que ela para a produção, as equipes agem com semanas de antecedência a partir de um alerta e planejam a intervenção em uma janela programada.
Com a 2Neuron, esse alerta antecipado vem da ESA mais a IA proprietária. O Ultronline lê continuamente a assinatura elétrica do motor, e a IA e os métodos estatísticos detectam as mudanças sutis que antecedem a degradação mecânica e elétrica. Como a análise acompanha tanto o ativo quanto o processo, as anomalias são sinalizadas antes de se transformarem em uma parada. Isso desloca a manutenção do modelo reativo e baseado em tempo para o modelo baseado em condição: peças, mão de obra e janelas de parada são organizadas com antecedência, danos secundários são evitados e as paradas não planejadas que mais prejudicam o OEE são convertidas em intervenções planejadas e controladas.
Uma abordagem baseada em software (SaaS) normalmente tem um custo total menor do que comprar e manter uma rede de sensores, porque elimina o gasto recorrente com hardware de sensores, instalação, calibração e troca. Com a 2Neuron, você paga por monitoramento e inteligência contínuos, e não por um estoque crescente de sensores físicos que precisam ser instalados e mantidos em cada ativo.
A diferença vem da arquitetura. Programas tradicionais baseados em sensores carregam custo total em várias camadas: os próprios sensores, a mão de obra de campo para montá-los e cabeá-los, a parada para instalação, a recalibração periódica, as peças de reposição e a eventual falha dos sensores. O modelo da 2Neuron usa ESA e IA proprietária, lendo os sinais de corrente e tensão que o motor já produz, então a pegada de hardware por ativo é mínima e não há sensores por componente para comprar ou manter ao longo do tempo. Como SaaS, a análise melhora continuamente e o custo escala com o monitoramento, e não com a aquisição de hardware, o que reduz o custo total de propriedade no longo prazo para grandes frotas.
A 2Neuron foi projetada para detectar falhas em desenvolvimento com semanas de antecedência antes da quebra, dando as equipes de confiabilidade tempo suficiente para planejar e agendar a intervenção. O tempo exato de antecedência depende do ativo, do modo de falha e do perfil de operação, mas o objetivo é sempre sinalizar a degradação cedo o bastante para evitar uma parada não planejada.
Essa detecção precoce é impulsionada pela ESA combinada com a IA proprietária da 2Neuron. O Ultronline lê continuamente a assinatura elétrica do motor (corrente e tensão), e a IA e os métodos estatísticos identificam os padrões sutis e progressivos que antecedem a falha mecânica e elétrica. Como o monitoramento é contínuo e não periódico, a tendência é capturada desde seus estágios iniciais, então o alerta chega enquanto ainda há tempo para agir. Recomendamos validar o tempo de antecedência esperado por modo de falha para os seus ativos específicos durante a avaliação, já que falhas diferentes se desenvolvem em ritmos diferentes.
A ESA serve indústrias intensivas em ativos que dependem de equipamentos acionados por motor elétrico, incluindo saneamento, mineração, siderurgia, papel e celulose e utilities. Qualquer setor que opere grandes frotas de bombas, ventiladores, compressores e motores se beneficia do monitoramento baseado na assinatura elétrica, e esses são os mercados centrais em que a 2Neuron atua no Brasil e na América Latina, com expansão para os Estados Unidos e a Europa.
O encaixe da 2Neuron nesses setores vem da abordagem de ESA mais IA proprietária. No saneamento, o foco está nos sistemas de bombeamento; na mineração, nos equipamentos rotativos pesados; na siderurgia e em papel e celulose, nos motores críticos de processo contínuo; e em utilities, nos ativos em que a disponibilidade é essencial. Como o Ultronline lê os sinais de corrente e tensão que o motor já produz em vez de depender de sensores adicionais, ele se implanta nesses ambientes industriais exigentes sem instalar instrumentação em cada máquina, o que é decisivo em locais remotos, perigosos ou de difícil acesso comuns a esses setores.
Este grupo ajuda líderes de manutenção e gestores industriais a montar o caso de negócio. A manutenção preditiva com ESA ataca os problemas mais caros de uma planta: paradas não planejadas, danos secundários por detecção tardia e excesso de manutenção. Como a 2Neuron entrega um serviço SaaS contínuo construído sobre ESA e IA proprietária, o valor se acumula ao longo do tempo em vez de terminar em uma inspeção pontual. A seguir enquadramos como pensar o ROI, o modelo comercial e onde a ESA se encaixa frente a alternativas.
O custo da manutenção preditiva industrial com a 2Neuron é uma assinatura mensal previsível, não um investimento inicial pesado. Como o Ultronline lê os próprios sinais elétricos do motor (ESA) e dispensa sensores adicionais na máquina, você evita os custos de hardware de sensores, cabeamento e instalação que encarecem os projetos tradicionais de monitoramento de condição. O preço escala conforme o número de ativos monitorados, e o desconto cresce de forma exponencial: quanto mais ativos você monitora, menor o preço por ativo.
Na prática, o custo total de propriedade vem de três componentes: a quantidade de ativos monitorados, o hardware Ultronline que se conecta ao circuito existente do motor e a assinatura de software que roda a IA proprietária e os métodos estatísticos da 2Neuron sobre os sinais de corrente e tensão captados. Uma única unidade Ultronline cobre uma ampla faixa de acionamentos industriais sem engenharia sob medida. A maioria dos clientes começa com um piloto em um conjunto definido de ativos críticos, o que mantém o compromisso inicial pequeno e permite dimensionar a expansão com base em resultados reais antes de escalar para a planta inteira. Fale com nosso time para precificação por ativo.
Um piloto da 2Neuron é uma prova de conceito em um conjunto definido dos seus ativos críticos, pensada para comprovar valor antes de qualquer compromisso com a planta inteira. Instalamos o Ultronline nos motores selecionados, começamos a captar os sinais elétricos (corrente e tensão) e rodamos nossa análise proprietária de ESA com IA para detectar falhas mecânicas e elétricas em formação. Você vê diagnósticos reais no seu próprio equipamento, não uma demonstração genérica.
O piloto segue uma sequência clara: definimos a lista de ativos e os critérios de sucesso junto com o seu time de confiabilidade, conectamos o Ultronline ao circuito existente do motor (sem sensores adicionais na máquina) e iniciamos o monitoramento. Como a análise é baseada em sinais e conduzida por IA, o sistema caracteriza cada ativo e revela anomalias a medida que os dados de condição se acumulam, dando ao seu time aviso antecipado sobre problemas em desenvolvimento. Ao final do piloto você tem evidências da sua própria planta para decidir sobre a expansão. Os pilotos têm escopo definido para manter a entrada de baixo risco, e durante o piloto o cliente conta com condições comerciais diferenciadas. Entre em contato para definir o escopo de um piloto.
A manutenção preditiva reduz custos operacionais ao substituir paradas não planejadas e intervenções de calendário fixo por ações baseadas na condição real de cada ativo. Em vez de reparar por cronograma ou reagir após uma falha, seu time intervem apenas quando a análise da 2Neuron detecta uma falha em formação, o que reduz reparos emergenciais, danos secundários e produção perdida. O Ultronline viabiliza isso sem adicionar sensores a máquina.
A economia vem da forma como a tecnologia funciona: ao analisar os próprios sinais elétricos do motor com o ESA e a IA proprietária da 2Neuron, o sistema detecta degradação mecânica e elétrica com semanas de antecedência antes que se torne uma quebra. Isso permite que as equipes de manutenção planejem peças, mão de obra e janelas de parada, em vez de pagar custos premium por resposta emergencial. Também evita o custo de capital e instalação de sensores adicionais, prolonga a vida do ativo ao identificar problemas cedo e reduz intervenções preventivas desnecessárias em equipamentos saudáveis. O efeito líquido é menor gasto com manutenção e maior disponibilidade em toda a planta.
O ROI da manutenção preditiva por análise de sinais elétricos vem de evitar o alto custo das falhas não planejadas mantendo o custo de monitoramento baixo. Com a 2Neuron, o retorno é impulsionado por menos quebras, menor perda de produção e a eliminação de hardware de sensores adicionais, já que o Ultronline usa os sinais elétricos existentes do motor (ESA) analisados pela nossa IA proprietária. Em média, as implantações da 2Neuron entregam um ROI de 14,5x, e uma única falha evitada em um ativo crítico já pode superar todo o custo da assinatura.
A análise de sinais elétricos é especialmente vantajosa em custo porque não há instalação de sensores na máquina, o que reduz tanto o investimento inicial quanto o denominador no cálculo de ROI. Do lado do retorno, detectar falhas mecânicas e elétricas com semanas de antecedência permite que as equipes evitem reparos emergenciais, danos secundários a equipamentos acoplados e paradas não planejadas, os maiores geradores de custo na manutenção industrial. O ROI escala com a criticidade do ativo: quanto mais cara a parada, mais rápido o retorno. A forma mais clara de quantificar o seu retorno específico é um piloto nos seus próprios ativos críticos, onde o valor aparece nos seus dados operacionais reais. Veja nossos resultados.
Sim, a 2Neuron foi pensada para se encaixar na sua operação existente, junto com os seus sistemas atuais de CMMS e SCADA. O Ultronline monitora os ativos pelos sinais elétricos do motor e entrega diagnósticos e alertas sobre os quais o seu time pode agir dentro dos fluxos já estabelecidos de manutenção e operação. A 2Neuron disponibiliza uma API para que os dados de condição e os alertas de falha se integrem diretamente ao seu CMMS, SCADA e demais sistemas, e o escopo de integração é definido com o seu time conforme os seus sistemas específicos.
Como a solução não exige sensores adicionais na máquina, ela adiciona uma camada de análise por ESA e IA proprietária sem perturbar a sua arquitetura de controle. As informações de condição e os alertas de falha da 2Neuron podem alimentar os processos de ordem de serviço e planejamento que você já roda no seu CMMS, de modo que os problemas detectados se transformam em intervenções planejadas, em vez de ficarem isolados em um silo separado. O Ultronline se conecta ao circuito existente do motor, mantendo a pegada mínima. Para confirmar exatamente como ele se mapeia no seu ambiente de CMMS ou SCADA, fale com nosso time de engenharia.
Começar com a 2Neuron é simples: entre em contato com nosso time, defina um conjunto de ativos críticos e rode um piloto. Instalamos o Ultronline nos motores selecionados, começamos a captar os sinais elétricos e nossa análise proprietária de ESA com IA passa a detectar condições mecânicas e elétricas no seu equipamento. Nenhum sensor adicional é colocado na máquina.
O caminho do primeiro contato ao monitoramento ativo é curto. Após uma conversa inicial sobre os seus ativos e prioridades, definimos o escopo de um piloto com critérios claros de sucesso, conectamos o Ultronline aos circuitos existentes dos motores e começamos a analisar sinais reais. A partir daí você recebe diagnósticos de condição e avisos antecipados de falha sobre os quais o seu time de confiabilidade pode agir, e usa os resultados do piloto para decidir como escalar pela planta. Entre em contato pela nossa página de contato para começar.
Técnica preditiva que diagnostica a saúde do motor e do ativo acionado analisando os próprios sinais de corrente e tensão do motor, sem sensor instalado na máquina.
Estratégia de manutenção que usa dados de condição do ativo para prever falhas e intervir antes da quebra, em vez de cronogramas fixos de calendário ou rodar até falhar.
Modelos de IA próprios da 2Neuron, treinados em assinaturas elétricas industriais e combinados com métodos estatísticos, que transformam sinais brutos de ESA em diagnósticos de condição acionáveis.
Forma focada de análise elétrica que examina a corrente do motor para detectar falhas de rotor, estator e relacionadas a carga; um componente dentro da abordagem mais ampla de ESA.
Hardware da 2Neuron que adquire os sinais elétricos do motor (corrente e tensão) para a ESA.
Quantas vezes por segundo um dispositivo capta o sinal elétrico. Taxas maiores resolvem detalhes mais finos da assinatura.
O perfil normal de assinatura elétrica que a IA proprietária aprende para cada ativo específico, usado como referência para detectar desvios que indicam uma falha em desenvolvimento.
O aviso prévio entre o momento em que uma falha em desenvolvimento é detectada e quando ela causaria a falha. A ESA busca oferecer semanas de antecedência, variando por ativo e modo de falha.
Tempo médio de operação entre falhas de um ativo reparável. A manutenção preditiva eficaz estende o MTBF ao pegar falhas antes da quebra.
Parada de produção causada por uma falha inesperada. Costuma ser o maior custo que a manutenção preditiva ataca, por meio de paradas evitadas e danos secundários.
Valide a ESA nos seus próprios ativos críticos. Comece um piloto com a 2Neuron: conectamos o Ultronline sem sensores na máquina, e a nossa IA proprietária começa a diagnosticar a condição nos seus modos de falha reais.
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© Copyright 2023 2Neuron - All rights reserved.
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