A transformação digital se tornou um movimento obrigatório para toda e qualquer empresa ao redor do mundo, principalmente, nas últimas duas décadas. Companhias do setor de energia e utilities estão nessa cesta e têm uma longa lista de oportunidades para gerar mais valor aos seus clientes, além de tornar as margens mais altas e dar melhores retornos aos seus acionistas, se estiverem na vanguarda da inovação.
Uma das principais dores que a transformação digital ajuda a resolver é, entre outras, a fragmentação dos sistemas dessas empresas. Durante o boom do ‘Enterprise Resource Planning – ERP’, ou planejamento de recursos empresariais, na década de 1990, muitas organizações dos setores de energia e utilities fizeram melhorias significativas implementando sistemas de registro que davam suporte aos processos de finanças, recursos humanos, produção, cadeia de suprimentos, serviços e forneciam alguma automação.
Passados mais de 30 anos, as necessidades mudaram e as ferramentas também precisaram acompanhar a evolução digital para seguirem suprindo exigências e expectativas.
O Machine Learning – ML (aprendizado de máquina) e a Inteligência Artificial – IA vêm aperfeiçoando esses sistemas de gestão e potencializando os recursos oferecidos pelos softwares. A seguir, vamos entender exatamente como eles podem ajudar empresas de energia e utilities.
Busca por eficiência
Com a crescente demanda por energia, o aumento dos custos e a necessidade de cumprir regulamentações ambientais, as companhias de energia buscam formas de se tornarem mais eficientes e efetivas. Nesse sentido, a inteligência artificial e o machine learning têm o potencial de transformar a forma como as empresas de energia operam.
Monitoramento e controle de energia
As duas principais aplicações da IA e do ML em energia são monitoramento e controle, pois ambas possibilitam não só uma melhor quantificação das necessidades, mas também colaboram com a prevenção de falhas em equipamentos e a identificar áreas que precisam de manutenção – reduzindo tempo de inatividade e aumentando a efetividade do sistema.
Previsão de demanda
Outra aplicação está na previsão de demanda, com base em dados históricos e outros fatores, como o clima, fazendo com que as empresas planejem melhor a produção de energia e possam reduzir custos. Também é possível prever demandas futuras de energia com base em tendências e padrões históricos.
Monitoramento de redes inteligentes
Redes inteligentes usam sensores e tecnologia de comunicação para monitorar e gerenciar o fluxo de energia. A inteligência artificial e o machine learning podem ser usados para analisar dados de sensores em tempo real e prever problemas antes que eles ocorram, potencializando a confiabilidade do sistema e derrubando custos de manutenção.
Melhoria da experiência do cliente
Ao analisar dados de clientes e fornecer recomendações personalizadas também estamos melhorando a satisfação, fidelidade e eficiência operacional. Além disso, a inteligência artificial e o machine learning também podem ser usados para personalizar as ofertas de produtos e serviços com base em preferências, melhorando a experiência global.
Previsão de preços de energia
Poder se valer da IA para analisar dados históricos de preços de energia e, ainda, identificar padrões e tendências que possam afetar os valores no futuro, são vantagens do uso desta tecnologia nos setores de energia e utilities. É possível também desenvolver modelos de preços considerando itens como: risco de flutuações dos valores, condições de mercado, políticas governamentais, oferta e produção, entre outros fatores. Por outro lado, o machine learning pode ser usado para otimizar portfólios, identificar melhores oportunidades de investimento e gerenciar riscos.
Previsão de disponibilidade de energia renovável
Companhias geradoras de energia renovável, como a solar e eólica, vêm adotando machine learning na previsibilidade de disponibilidade dessas com mais assertividade, fazendo uso de dados climáticos e históricos de geração de energia, por exemplo, para treinar modelos que possam fazer previsões mais precisas a respeito da disponibilidade de energia renovável.
Prognóstico de eventos climáticos extremos
Poder prever com mais exatidão eventos climáticos extremos, tais como tempestades e ondas de calor, ajuda as empresas a se prepararem melhor para estas condições adversas e, assim, garantirem que a rede seja capaz de lidar com tal cenário.
Manutenção preventiva
Por outro lado, o refino da análise de dados climáticos pela IA permite, ao identificar áreas em que as condições climáticas podem afetar a disponibilidade de energia, uma melhor manutenção preventiva em equipamentos críticos para que não ocorram interrupções no fornecimento.
Manutenção preditiva
Aplicativos de manutenção preditiva, criados para determinar quando um equipamento precisa de manutenção, proporcionam grande economia de custos, afinal os operadores podem ser mais proativos com os reparos e não mais agir apenas quando uma peça quebra ou máquina para de funcionar, eliminando o tempo de inatividade, permitindo um melhor agendamento de medidas corretivas e ainda evitando falhas inesperadas.
Otimização de operações
É por meio do machine learning que muitas companhias ao redor do mundo estão otimizando suas operações, fazendo arranjos em tempo real para se adaptar às condições climáticas em curso.
Nuvem, Machine Learning e Inteligência Artificial nas gigantes
Existem muitas empresas de energia e utilities usando inteligência artificial e machine learning para melhorar suas operações e aumentar a eficiência.
Uma delas é a Southern Company, empresa americana especializada na geração, transmissão e distribuição de energia elétrica, atuante também no setor de gás natural, uma das maiores prestadoras de serviços públicos dos Estados Unidos, com 9 milhões de clientes em seis estados: Alabama, Geórgia, Flórida, Mississipi, Tennessee e Virgínia.
Com amplo portfólio de usinas de energia, incluindo movidas a carvão, gás natural, energia nuclear, hidrelétrica e solar, a Southern Company afirma publicamente seu compromisso com ações de sustentabilidade e busca reduzir suas emissões de gases de efeito estufa, a meta é baixar 50% até 2030 e alcançar a neutralidade de carbono até 2050.
Ela é um exemplo de organização do setor de energia e utilities que têm obtido sucesso usando machine learning e inteligência artificial para melhorar suas operações e tomar decisões mais precisas.
A Southern Company adotou a combinação de dados históricos e climáticos para desenvolver um modelo preditivo que pode prever a demanda com uma precisão de até 99%.
Ela coleta dados de suas redes de distribuição de energia, como informações sobre consumo, temperatura ambiente e dados meteorológicos, para alimentar seus modelos de aprendizado de máquina. Modelo este que é treinado para reconhecer padrões nos dados históricos e para prever a demanda futura com base nas tendências observadas, colaborando para que a companhia possa planejar melhor a produção de energia e evitar surpresas, como picos inesperados na demanda ou excesso de capacidade.
Além disso, ela também está usando o machine learning para otimizar a eficiência de seus ativos de geração de energia, por meio da coleta de dados de sensores em tempo real de suas turbinas e outras máquinas.
A Southern Company usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar anomalias e prever falhas antes que elas ocorram, para bloquear interrupções no fornecimento e inatividade dos ativos.
Juntos, ML e a IA trouxeram mais eficiência operacional e reduziram custos da empresa, além de levar maior confiabilidade para os clientes.
BP Energy
Outro exemplo de gigante mundial que nos últimos anos investiu pesado em transformação digital é a inglesa BP Energy. Entre as maiores empresas de energia do mundo, com sede em Londres, Inglaterra, está envolvida em várias áreas de negócios, incluindo exploração e produção de petróleo e gás, refino, marketing e distribuição de produtos petrolíferos e energias renováveis.
Ela usa Amazon Web Service – AWS para melhorar suas operações e aumentar sua eficiência; aprimorar seus sistemas de gerenciamento de dados e análise em tempo real; coleta dados de suas operações em todo o mundo e usa tais informações para tomar decisões mais acertadas sobre produção, distribuição e gerenciamento de seus ativos de geração de energia.
A BP também está usando a AWS para desenvolver soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina, que ajudam a empresa a prever melhor a demanda, otimizar a produção e distribuição e melhorar a eficiência de seus ativos de geração. Assim como para aumentar a segurança cibernética e proteger seus dados contra ameaças externas.
Comerc Energia e a Triple S
No Brasil, a tecnologia de nuvem, o ML e a IA vêm ganhando destaque no mercado de energia e utilities. Um excelente exemplo é o caso de sucesso de migração para a nuvem AWS desenvolvido pela Triple S para o Grupo Comerc.
Líder no mercado brasileiro de energia livre, com mais de 20 anos de fundação, o Grupo, após a criação do seu Data Lake suportado pela AWS, começou a adotar uma cultura Data Driven para uma tomada de decisão mais ágil e efetiva. Com o avanço do uso de tecnologia como driver de crescimento da companhia, o número de aplicações aumentou significativamente.
Além desse aumento, centralizar os dados de sistemas também era uma necessidade, pois os dados eram vistos isoladamente, dificultando com que a companhia fizesse uma análise integrada. Outro desafio era suportar a operação em home office mantendo o mesmo nível de disponibilidade da operação provido antes no cenário corporate office.
A Triple S atuou nesse cenário e foi fundamental para o sucesso nos resultados alcançados: centralização dos dados críticos da companhia; possibilidade de análises preditivas; suporte às necessidades de análise de dados das áreas de negócios; criação de ambiente favorável para o desenvolvimento da cultura Data Driven; redução do tempo e aumento da abrangência das análises e automatização e redução do uso de planilhas.
Como escolher o parceiro ideal?
Especializada no desenvolvimento de infraestruturas para ambientes de missão crítica, a Triple S atua no mercado de tecnologia há 23 anos, soma 2.300 projetos, mais de 500 certificações e caminha para se tornar uma das maiores empresas provedoras de serviços gerenciados do Brasil.
Principal associada da VMware no Brasil, a mais antiga no território nacional, a empresa planeja, implementa e sustenta ambientes VMware desde 2002. É também reconhecida e premiada pelo fabricante em diversas ocasiões. Em 2021, conquistou o prêmio de melhor parceiro da América Latina de Lifecycle Services, por conquistar e manter clientes pela qualidade de seus serviços.
Como parceira AWS (Amazon Web Services), a Triple S atende o mercado brasileiro como provedora de soluções e serviços gerenciados nas disciplinas de infraestrutura de datacenter, como disponibilidade, continuidade, segurança, escalabilidade, gerenciabilidade, conectividade e governança, AWS IaaS, DevOps, VMware (full stack) e soluções Veeam, bem como terceiros que se interconectam com eles.
A Triple S faz parte da comunidade AWS que conta com mais de 100 mil parceiros em mais de 150 países. Essa rede ajuda empresas de todo planeta a encontrar fornecedores de qualidade que possam, por meio de tecnologia, gerar maior valor para os seus negócios, aumentar a agilidade e reduzir os custos.
No Brasil, a Triple S se destaca ao oferecer soluções ponta a ponta da AWS para clientes em qualquer estágio da jornada para a nuvem, da consulta no design da solução inicial até a modernização de aplicações, otimização e suporte. E pode ser a parceira ideal para o desenvolvimento de projetos de nuvem, ML ou IA para empresas de energia e utilities.
Quer conhecer as soluções e serviços da Triple S? Consulte nosso time de especialistas, eles podem te ajudar. Chame pelo link de contato ou pelo telefone (11) 2135-8383.
(Com informações do Fórum Econômico Mundial, The Europe Sting, Grant Thorton, Forbes e Amazon)
Publicado em 12 de maio de 2023