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Da manutenção corretiva à manutenção preditiva: conheça os benefícios para a indústria farmacêutica

A indústria farmacêutica é um setor altamente regulado. E se outras indústrias dão o melhor de si para garantir a qualidade de seus produtos, a indústria farmacêutica é obrigada a garantir a segurança de seus produtos ao consumidor final. Nesse contexto, uma estratégia bem-sucedida de manutenção de equipamentos é o passo mais importante para uma planta de produção atingir o nível necessário de confiabilidade.

A manutenção é de importância crítica para a competitividade de uma organização. Embora as fábricas farmacêuticas sejam equipadas com máquinas e ferramentas de ponta, muitos trabalhadores ainda podem ter algo a aprender com seus colegas em termos de melhorar sua cultura de fabricação.

Um plano de manutenção eficaz garante o funcionamento contínuo de todo o ciclo de produção e reduz significativamente os custos operacionais.

Tradicionalmente, a manutenção está consertando algo que está quebrado – a chamada manutenção corretiva. Desde a correção do que está quebrado (corretivo), a manutenção foi desenvolvida para substituir as peças usáveis antes que elas falhem (preventivas), para medir o desempenho específico indicando uma possível falha futura (preditiva) e a substituição oportuna das peças usáveis.

As etapas da manutenção

Uma estratégia de manutenção é composta por 4 tipos de atividades cujo objetivo é manter cada ativo em um estado confiável, compatível e operacional: inspeção periódica, manutenção preventiva (rotina), manutenção preditiva (confiabilidade) e corretiva / reativa (quebra). Essas definições definem o modelo e a estrutura para uma função de manutenção completa, abrangente e compatível em um ambiente altamente regulamentado.

1. Inspeção Periódica

As inspeções fornecem os dados necessários para conhecer o estado do equipamento, o que nos permite fazer escolhas. A otimização do intervalo de tempo entre as inspeções de manutenção pode minimizar o custo das inspeções preventivas e da manutenção reativa. A frequência de inspeção deve ser definida de acordo com o período de desenvolvimento de falhas (Failure Developing Period – FDP), estimando o FDP e configurando a frequência de inspeção. Como exemplo, se estimarmos um PDE de quatro meses, definiremos a frequência de inspeção inicial em dois meses. Dados históricos precisos e precisos na fábrica são uma excelente primeira indicação para o FDP.

2. Manutenção preventiva

A manutenção preventiva implanta medidas preventivas e proativas contra o tempo de inatividade não programado do equipamento e outras falhas evitáveis. A manutenção preventiva evita quebras inesperadas na linha de produção.

3. Manutenção preditiva

A manutenção preditiva é um processo baseado em condições que prevê quando uma falha do equipamento pode ocorrer e fornece um aviso avançado sobre isso. Isso é realizado monitorando a condição do equipamento e executando a manutenção antes que a falha seja esperada.

Exemplos de métodos de monitoramento de equipamentos incluem: análise de vibração, termografia de temperatura / infravermelho, análise / audição acústica / acústica, inspeção visual, análise de fluidos (óleo), diferencial de pressão e sensores de movimento.

4. Manutenção corretiva / reativa

A manutenção corretiva e reativa é feita para que o equipamento possa executar a função pretendida. A manutenção corretiva é feita depois que uma falha é encontrada, enquanto a manutenção reativa é feita depois que ocorre uma falha. Quando usada, essa estratégia é recomendada apenas em equipamentos que não afetam a qualidade do produto.

Manutenção preditiva e redução de custos

A empresa que deseja aumentar a vida útil do seu equipamento e reduzir custos, precisa estar atualizada com a manutenção preditiva de suas máquinas. A avaliação das condições desses equipamentos requer um trabalho detalhado de coleta e análise dos dados do equipamento monitorado, inserindo neste contexto a manutenção preditiva como uma ferramenta essencial.

O foco da manutenção preditiva está sempre na redução de custos e no aumento da disponibilidade de equipamentos. As ferramentas que compõem o processo de manutenção preditiva, como análise de óleo. Eles ajudam a detectar anomalias no equipamento, como seu estado de atrito, além de informar a presença de qualquer substância contaminante em vários componentes. Dessa maneira, a previsão permite que algo seja feito antes que os defeitos piorem, evitando maiores perdas e paralisação da produção.

A manutenção preditiva permite que as ações sejam executadas no momento certo, evitando o desgaste ou a perda do equipamento de qualquer componente importante como resultado de qualquer falha não identificada ou evitada. Isso ainda significa que o maquinário está sempre pronto para ser usado e funcionando em plena capacidade, impulsionando a produtividade e desempenho, e aumentando a confiança nos equipamentos.

Cada manutenção tem seu objetivo. Com a preditiva, é possível antecipar as necessidades de intervenção em peças e equipamentos e evitar paralisações nas operações, o que reduz custos e traz benefícios para a indústria farmacêutica.

Portanto, é importante conhecer os objetivos e processos da manutenção preditiva. Com esse modelo de manutenção você pode aproveitar o melhor do seu equipamento, favorecendo sua produtividade.

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Saiba como resolver os principais problemas de produtividade na manutenção em óleo e gás

O setor de óleo e gás é uma indústria complexa, com demandas desafiadoras. Juntamente com o fato de profissionais e instalações operarem em ambientes remotos e hostis, está se tornando cada vez mais caro e difícil extrair energia. As organizações foram forçadas a procurar oportunidades para maximizar investimentos, reduzir custos e mitigar riscos.

As últimas tendências digitais em manutenção de equipamentos industriais permitem que os fabricantes simplifiquem essa tarefa. Graças aos dados de monitoramento de condições e análises preditivas, as falhas podem ser antecipadas e a manutenção agendada apenas quando necessário. Sem ter a opção de cometer erros relacionados aos acidentes de segurança e ambientais dos funcionários, o setor de óleo e gás (juntamente com geração de energia e aeroespacial) foi um dos primeiros a adotar a manutenção preditiva. O retorno financeiro é reduzido no tempo de inatividade não programado e no aumento da eficácia do equipamento, juntamente com tarefas automatizadas de alto custo e perigosas.

A era do campo de petróleo inteligente

Com o surgimento das mais recentes tecnologias, criar um campo de petróleo inteligente não é muito difícil. Novas tecnologias inovadoras podem ajudar as empresas a monitorar remotamente e automaticamente poços e campos e, consequentemente, tomar medidas preventivas para ajudar a evitar o tempo de inatividade da produção. Agora, grandes quantidades de dados provenientes de sensores instalados nos equipamentos podem ser armazenadas e pesquisadas usando a avançada tecnologia de visualização. Visualização, modelagem e análise estão facilitando aos tomadores de decisão o entendimento da riqueza de informações complexas, levando a um gerenciamento aprimorado do reservatório.

O mau funcionamento ou a confiabilidade do equipamento é outro grande desafio que a indústria de óleo e gás está enfrentando. Qualquer desaceleração na fase de exploração ou produção resultará em uma grande perda de receita. Os empregadores não podem responder proativamente ao equipamento que mostra desgaste ou que foi relatado como apresentando um mau funcionamento. A manutenção pode demorar ou até ser desconsiderada. Por sua vez, isso pode afetar adversamente a segurança dos trabalhadores em campo. Negligência do fabricante ou defeitos de design e pode resultar em responsabilidade estrita. A falta de treinamento, procedimentos inseguros, pressão para cumprir as metas de produção e redução de custos de manutenção contribuem para a falha do equipamento. Em tempos de fornecimento restrito de produtos, esses problemas de manutenção tornam-se exacerbados ao ponto de uma quebra de segurança abrangente.

As operações de óleo e gás tornam-se mais complexas, especialmente em locais remotos no mar ou em águas profundas. Além disso, a inspeção de equipamentos em locais remotos é cara. Essa falta de visibilidade pode levar a manutenção não programada cara e tempo improdutivo ou derramamentos de óleo ou acidentes resultantes de falhas no equipamento. Muitas empresas usam sensores de campo petrolífero para monitorar dados em tempo real das operações, mas os dados não são frequentemente armazenados e analisados ​​para ajudar a prever possíveis problemas no equipamento. Além disso, eles não têm uma melhor política de rastreamento de ativos e manutenção preditiva.

Empresas que trabalham no segmento de óleo e gás têm o desafio de gerenciar cada ativo com eficiência – especialmente considerando que os ativos tendem a ser muito caros e altamente regulados, além de uma falha ser capaz de provocar desastres que podem custar muitas vidas e destruir o meio ambiente. Veja como aumentar a produtividade na manutenção:

Etapa 1. Coletando dados da Internet das Coisas (IoT)

A manutenção preditiva, que gera maior produtividade aos processos, começa com a coleta dos dados dos pontos de falha em potencial do equipamento (por exemplo, rolamentos de eixo de bombas de vácuo) com a ajuda de sensores. É bom ter um conjunto de dados que ilustre a saúde e o desempenho do equipamento durante toda a sua vida útil e mostre falhas identificáveis. Os cientistas de dados usarão esse conjunto de dados como base para criar modelos preditivos.

Etapa 2. Adicionando contexto

Para melhor confiabilidade e precisão de futuros modelos preditivos, os dados da IoT são combinados com os metadados do equipamento (modelo, configuração, configurações operacionais etc.), histórico de uso do equipamento e dados de manutenção. Esses dados podem ser buscados na plataforma de gestão de ativos OKTO, desenvolvida pela Atech, que ajudam a melhorar o uso dos recursos de manutenção por meio da integração de dados operacionais ao longo de toda a cadeia, oferecendo visibilidade e novas possibilidades de automação e ganho de confiabilidade.

Etapa 3. Procurando padrões

Os cientistas de dados examinam o conjunto de dados combinados de IoT e dados de contexto para identificar dependências e fazer suposições técnicas sobre os possíveis sinais de falha e padrões de uso que levam a falhas.

Etapa 4. Criando modelos preditivos

A essência do estágio se resume à execução do conjunto de dados combinado por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões de falha do equipamento e, com base neles, criar modelos preditivos. Os modelos são testados quanto à precisão e, uma vez aprovados, usados ​​para prever a probabilidade de falha do equipamento. À medida que mais dados se tornam disponíveis, os modelos são atualizados, reciclados e testados novamente, para que sejam precisos e representativos da realidade.

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Saiba como analytics avançado está promovendo a inovação na indústria automotiva

O uso de ferramentas de analytics avançado na indústria automotiva não é apenas sobre carros autônomos; as tecnologias de ciência de dados e aprendizado de máquina podem ajudar a manter as organizações automotivas competitivas, aprimorando tudo, desde a pesquisa, manutenção, até o design de fabricação e os processos de marketing.

A ciência de dados, o aprendizado de máquina e, em última análise, a Inteligência Artificial (IA) podem melhorar a eficiência em todos os estágios da produção automotiva, permitindo que as organizações reduzam custos, atendam melhor aos clientes e, talvez, o mais importante, desenvolvam produtos novos e inovadores.

Com a crescente Internet das Coisas (IoT), a grande maioria de nossos dispositivos estará conectada à Internet. Quando as pessoas pensam em IoT, relógios, telefones e outros pequenos dispositivos geralmente vêm à mente. Mas cada vez mais, os fabricantes estão sonhando alto. Grandes “gadgets”, como nossos automóveis, estão sendo sincronizados na Web e atualizados com as novas tecnologias.

Os veículos modernos contêm mais software do que um avião de caça. No painel, uma variedade de interruptores e ícones simplifica a tecnologia incrivelmente complexa capaz de levá-lo ao seu destino com segurança a 100 km / h, avisando quando você está prestes a sair da faixa e travando automaticamente para evitar um acidente iminente. E enquanto estão fazendo isso, esses “carros conectados” estão gerando gigabytes de dados a partir de funções cheias de sensores.

Como tantos veículos são efetivamente computadores sobre rodas, é inevitável que agora cerca de 90% da inovação na indústria automotiva venha de software, com os fabricantes introduzindo continuamente novos recursos. Ao criar esses controles complexos, uma parte inerente do processo é reduzir o risco de algo dar errado. À medida que o volume de eletrônicos nos veículos aumenta, aumenta inevitavelmente o risco de falha.

Mas, como dissemos anteriormente, analytics avançado não tem a ver apenas com carros conectados. Veja outras áreas onde os dados agregam muito valor e inovações:

  • Manutenção preditiva

Na indústria automotiva as fábricas estão cheias de equipamentos com sensores que geram dados que podem fornecer informações críticas. A manutenção preditiva é sobre a previsão da falha antes que ela ocorra com base nos dados coletados desses sensores. A manutenção do equipamento é um processo muito planejado, mas quando algo quebra quando não está planejado – causa estragos na cadeia de suprimentos. A capacidade de prever falhas antes que elas ocorram e, em seguida, planejar proativamente solucioná-las, é uma grande vitória para o fabricante.

A manutenção preditiva também está fornecendo uma vantagem importante para as empresas que gerenciam frotas de veículos para serviços de transporte compartilhado, melhorando o desempenho geral da frota, reduzindo os custos de manutenção e melhorando a experiência do cliente. Analytics avançada, IA e aprendizado de máquina são aplicados aos dados de telemetria do veículo para detectar alterações no subsistema do veículo, correlacionar esses dados, extrair a inteligência e prever e prevenir falhas. Atuar com essas informações pode reduzir drasticamente o tempo de inatividade do veículo e manter as operações funcionando sem problema.

  • Pesquisa e desenvolvimento

No futuro, a Analytics avançada desempenhará um papel enorme na produtividade de P&D, impedindo que projetos caros de P&D destinados à falha sejam totalmente realizados. Isso se traduz em empresas automotivas que economizam tempo e dinheiro, que podem se concentrar em projetos com mais potencial, além de outras iniciativas de aprendizado de máquina e IA fora da área de pesquisa e desenvolvimento.

  • Cadeia de suprimentos

O uso de analytics avançado de dados da cadeia de suprimentos na indústria automotiva não é nova, mas o que pode trazer é a introdução de fontes de dados novas e inovadoras que ajudam a apoiar decisões prudentes de remessa e minimizar os riscos. Com os sistemas orientados ao aprendizado de máquina, também é possível analisar grandes conjuntos de dados para classificar os fornecedores de acordo com o desempenho da entrega dentro do prazo, sua pontuação de crédito e avaliações que permitem aos fabricantes obter maior controle sobre suas cadeias de suprimentos, incluindo logística e gerenciamento.

  • Relacionamento com o cliente

Com Analytics avançado, é possível ter uma visão 360º. do cliente análise do cliente é mais do que apenas entender as preferências, sentimentos e experiências que o cliente está tendo e teve. Ele se estende por vários canais – o cliente pode estar interagindo com a marca on-line, verificando novos produtos ou comprando preços. Ou os clientes podem estar visitando uma concessionária, testando e interagindo com os centros de serviço onde estão trazendo seus carros para manutenção, reparos ou garantia. É essencial poder aproveitar todos esses dados e aproveitá-los de maneira significativa.

O analytics também pode ser usado, por exemplo, para medir se uma campanha de vendas é ou não eficaz. É importante saber como os clientes estão percebendo uma campanha e, em seguida, segmentá-los com mensagens específicas que os induzirão a se envolver com a marca de uma maneira mais significativa. A análise do cliente também pode ser usada para lidar com problemas de garantia, detectando problemas específicos em um novo modelo rapidamente, antes que as pessoas comecem a trazê-lo para as concessionárias.

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Saiba como o blockchain pode otimizar a logística no agronegócio

O interesse do agronegócio na tecnologia blockchain está crescendo rapidamente. Cada vez mais as empresas estão reconhecendo como os dados aprimorados da tecnologia emergente e a oferta de recursos de gerenciamento podem criar eficiências da cadeia logística e reduzir o atrito entre as transações. O setor agrícola se beneficia do potencial do blockchain para reduzir custos de transação, otimizar a logística, aumentar a rastreabilidade e aprimorar os protocolos de segurança alimentar.

No cenário atual, o agronegócio precisa passar por transformação tecnológica para:

  • Satisfazer a crescente demanda por alimentos mais de alta qualidade
  • Implantar soluções tecnológicas avançadas para atender às necessidades dos consumidores
  • Incentivar práticas agrícolas sustentáveis ​​e reduzir pegadas ambientais
  • Diminuir os custos da cadeia de suprimentos agrícolas
  • Estabelecer e seguir padrões sanitários e fitossanitários
  • Sustentar operações lucrativas de terras agrícolas e agronegócios
  • Aumentar a renda de pequenas fazendas, agricultores privados e produtores de alimentos

Problemas da agricultura tradicional

É do conhecimento geral que, antes de qualquer colheita passar de semente para planta, da prateleira do varejista até a casa do consumidor, ela será gerenciada por vários agentes independentes. Entre esses agentes estão fazendas, distribuidores, fornecedores, fabricantes e varejistas, realizando inúmeras escalas em inúmeros armazéns e transportados por diversos meios. Considerando tudo, muita coisa pode dar errado em uma determinada etapa devido a um erro causado por qualquer um dos envolvidos nessa cadeia logística.

A maioria dos problemas é causada pela falta de comunicação e de colaboração entre essas cadeias logísticas. Cada agente pode utilizar sua própria tecnologia, métodos e meios para realizar suas tarefas. Por si só, isso não afeta drasticamente o resultado final, mas também cria uma série de processos díspares que deveriam funcionar como uma máquina bem lubrificada. Como você pode imaginar, esse nem sempre é o caso.

Além disso, devido aos preços de venda determinados pelos grandes players do setor, há uma falta de envolvimento, ou melhor, uma falta de oportunidade para os agricultores independentes ingressarem no mercado.

E como a tecnologia blockchain vai otimizar a logística no agronegócio? Oferecendo as seguintes capacidades:

  • Gerenciamento de inventário e rastreabilidade

Produtores negociam diversos tipos de alimentos – verduras, legumes, frutas – que demandam armazenamentos diferentes. Por isso, os agricultores recorrem a inúmeras técnicas para garantir que suas culturas não estraguem enquanto armazenadas. Com instalações de armazenamento com temperatura e umidade controladas por sensores, eles podem impedir a ocorrência de mofo e manter as colheitas em condições favoráveis ​​antes de serem enviadas.

Embora as tecnologias atuais possam ajudar a manter os alimentos frescos, elas fazem pouco no sentido de fornecer números exatos para calcular o rendimento total. Naturalmente, é aqui que os aplicativos blockchain no agronegócio podem ajudar. Mantendo uma guia virtual sobre o tipo de colheita e seu período de vencimento, os agricultores podem otimizar o gerenciamento de seus recursos e planejar sua venda de acordo.

Depois que as culturas se tornam uma mercadoria negociável, usando uma única cadeia blockchain, qualquer pessoa com a autorização certa pode acessar a localização das mercadorias e acompanhar seu status. Para os consumidores, isso também significa rastreabilidade clara da proveniência de alimentos.

  • Custos de transação reduzidos

Segundo a Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação, cerca de 1,3 bilhões de toneladas de alimentos são desperdiçadas a cada ano. Grande parte dos alimentos que são desperdiçados é produzida por agricultores independentes, que não têm como chegar ao grande mercado.

A implementação de uma plataforma aberta na qual fornecedores e compradores possam negociar e determinar o custo de mercadorias, sem intermediários, pode otimizar a cadeia logística de uma maneira que também crie condições financeiras equitativas para todos os agricultores. Com menos agentes e intermediários, os agricultores podem se beneficiar de margens maiores e promover práticas agrícolas sustentáveis.

  • Conformidade e controle de qualidade

O blockchain já se tornou sinônimo de transparência e pode garantir a conformidade também no agronegócio. As transportadoras de alimentos podem ser informadas de todos os avisos de conformidade relevantes ao manusear mercadorias em nível nacional e internacional.

Além disso, informações relevantes sobre o tipo de colheita, datas de validade, condições de armazenamento e fatores externos garantem que a perda de colheita seja evitada ou minimizada. A sobrevivência dos alimentos é altamente dependente da sazonalidade. Condições climáticas adversas ou pragas podem ter um grande impacto severo na produção e na rentabilidade financeira geral dos agricultores.

  • Transparência e eficiência geral

Acessibilidade à origem de uma mercadoria, condições de transporte e armazenamento, conformidade e controle de qualidade – tudo isso fornece a transparência necessária de processos e agentes no agronegócio. Isso ajuda a diminuir a chance de abuso intencional e não intencional nas formas de fraude e erro humano, respectivamente. Ao otimizar o sistema existente por meio de um registro unificado, todas as partes podem obter produtividade máxima, ganhos financeiros justos e reduzir os riscos de um setor que precisa lidar com diversas instabilidades, entre elas as climáticas.

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Atech no Hackathon NASA SPACE APPS

As colaboradoras da Atech, Michelle Loeffler e Andréa do Santos, participaram do Hackathon NASA SPACE APPS, evento que reúne pessoas do mundo inteiro buscando soluções para desafios que, neste ano, trouxeram a edição especial COVID-19 CHALLENGE.

O evento foi realizado remotamente, com o auxílio das plataformas DISCORD para comunicação entre grupos mentores e facilitadores. A Nasa disponibiliza dados de imagem georreferenciados mostrando densidade populacional, concentração de pessoas, emissão de gases, aerossol, entre outras muitas informações. O processo foi baseado no método de Design Thinking, onde os participantes passaram pelas fases de ideação, prototipação e entrega. Foram duas entregas: uma para o prêmio internacional na plataforma da Nasa e outra para a premiação nacional.

Nossas colaboradoras trabalharam em grupos diferentes, nos seguintes desafios:

Fatores Humanos
Com objetivo de identificar padrões entre a densidade populacional e os casos de Covid-19, buscando fatores que podem ajudar a prever pontos críticos da propagação da doença. O resultado foi a arquitetura Big Data Blockchain com interfaces machine learning, que coleta dados da população em módulos nos diversos pontos de atendimento de saúde e concentra esses dados em um só lugar, compartilhando informações nesta mesma rede. O blockchain e a criptografia validam a confiabilidade e a identidade de cada paciente. Para conhecer mais sobre o desafio da nossa participante Michelle, clique aqui.

Alimentos para o pensamento
No qual foi feito um estudo de logística sobre o descarte de embalagens derivados do petróleo, identificando responsabilidades de cada órgão, mostrando impactos econômicos e ambientais, possíveis reeducação de consumo, produção sustentável e retorno de resultado para a sociedade. Visando Implementar pontos de coleta de embalagens de garrafas plásticas de polietileno e polipropileno e vidros brancos, a cidade teria lixeiras eletrônicas. A população, ao depositar uma garrafa na lixeira, contaria com um código contabilizador de pontos, possíveis de serem revertidos em compras de supermercados e passagens para transporte público. Para saber mais sobre o desafio da nossa participante Andréa clique aqui.

Nossas experts também compartilharam suas experiências pessoais ao participar do desafio. “Por conta do cenário que estamos vivendo, os desafios pediam pé no chão e alternativas possíveis e rápidas para ajudar no combate da Covid-19. A dinâmica do evento presencial para o online foi muito diferente. Ano passado, no desafio presencial, não tive cama, banho, mas a interação entre as pessoas era muito forte. Esse ano, tivemos o conforto de estar em casa, mas senti falta das pessoas e da troca de ideias”, conta Andrea.

Para Michelle, “foi um final de semana intenso e exaustivo, porém, de grande aprendizado. Particularmente, acredito que os Hackthons que a Nasa propõe buscam, na criatividade do mundo, ideias para a utilização de tantos dados importantes que ela oferece”.

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Tecnologias emergentes que estão transformando as redes elétricas

Nas próximas décadas, as tecnologias digitais farão com que os sistemas de energia em todo o mundo fiquem mais conectados, inteligentes, eficientes, confiáveis ​​e sustentáveis. Avanços na coleta de dados, análises e conectividade estão permitindo uma variedade de novos aplicativos digitais, como dispositivos inteligentes, medição inteligente, manutenção preditiva. Os sistemas de energia digitalizados podem identificar quem precisa de energia e fornecê-la no momento certo, no lugar certo e com o menor custo. Mas acertar tudo não será fácil.

A digitalização também está trazendo novos riscos de segurança e privacidade. Também está mudando mercados, negócios e emprego. Novos modelos de negócios estão surgindo, enquanto alguns modelos centenários podem estar saindo de cena.

Potencial impacto da Smart Grid nas concessionárias

Smart Grid é a terminologia usada para se referir a uma série de tecnologias que eventualmente se juntam para adicionar uma camada de inteligência, aproveitando as tecnologias de rede. Isso é obtido reunindo dados de vários componentes da rede em tempo quase real e colocando essas informações nas mãos dos usuários finais para que eles possam tomar melhores decisões. A concretização desse ambiente operacional dinâmico e flexível exige que as concessionárias:

  • Implantem medidores inteligentes que possam medir o consumo de eletricidade com precisão e fornecer esses dados de volta aos operadores das concessionárias por meio de conexões inteligentes de rede, como as Redes MESH
  • Implantem dispositivos de monitoramento em toda a rede que notifiquem os usuários quando o equipamento estiver danificado, quebrado ou sendo impactado por condições ambientais adversas
  • Estabeleçam linhas de comunicação entre esses diferentes dispositivos
  • Implemente dispositivos e máquinas automatizadas que possam analisar dados reunidos em toda as redes elétricas em tempo real e aprovar procedimentos automaticamente em resposta.

Como funciona uma Smart Grid?

A Smart Grid representa uma oportunidade sem precedentes de impulsionar o setor de energia para uma nova era de confiabilidade, disponibilidade e eficiência que contribuirá para nossa saúde econômica e ambiental. Durante o período de transição, será essencial investir em testes, melhorias tecnológicas, educação do consumidor, desenvolvimento de normas e regulamentos e compartilhamento de informações entre projetos para garantir que os benefícios se tornem realidade. Os benefícios associados à Smart Grid incluem:

  • Transmissão nas redes elétricas mais eficiente
  • Restauração mais rápida da eletricidade após falhas na distribuição
  • Custos operacionais e de gerenciamento reduzidos para empresas de serviços públicos e, finalmente, custos de energia mais baixos para os consumidores
  • Menor demanda de pico, o que também ajudará a reduzir as tarifas de eletricidade
  • Maior integração de sistemas de energia renovável em larga escala
  • Melhor integração dos sistemas de geração de energia do proprietário do cliente, incluindo sistemas de energia renovável
  • Segurança aprimorada.

Vamos agora identificar cinco áreas de tecnologias emergentes que podem ajudar as concessionárias a superar os desafios:

  • Colocando a IoT nas redes elétricas

A IoT (Internet das Coisas) desempenha um papel crescente nas configurações de rede inteligente, pois os dispositivos conectados, APIs e outras arquiteturas subjacentes à IoT podem ajudar os operadores de rede a integrar com êxito os dados nas operações diárias. As ferramentas de IoT usadas no setor de serviços públicos podem oferecer aos operadores amplos dispositivos para rastrear operações em toda a rede. Soluções especializadas provavelmente serão necessárias para uma ampla gama de aplicações, mas a crescente variedade de sistemas de IoT já existente no mercado pode ajudar as concessionárias a estabelecer uma base mais sólida para os sistemas de rede inteligente.

  • Tecnologias de redes de comunicação

Como as redes de comunicação são geralmente definidas pelo fornecedor e de natureza privada, a maioria das empresas de serviços públicos exige um grande investimento inicial para implantar dispositivos digitais de uma rede de fornecedores privada que não pode ser facilmente aproveitada para dispositivos de outros fornecedores. No setor elétrico, as redes MESH se encaixam com perfeição no ambiente desafiador, já que as áreas a serem cobertas são muito grandes e caras para se conectar à infraestrutura tradicional.

  • Tecnologias de gerenciamento de força de trabalho e de campo

Atualmente, a maior parte da automação presente do processo de restauração da entrega da energia elétrica está focada no envio de uma equipe e na identificação de ativos elétricos com falha. Não está bem integrado a outras dimensões das falhas no fornecimento, como a comunicação com o cliente e a execução do trabalho de campo. A integração de tecnologias como computação no veículo, dispositivos vestíveis, mobilidade da equipe, operações remotas e colaboração, proporcionará uma oportunidade única para permitir uma visão 360º. do processo de restauração.

  • A chegada da Inteligência Artificial

A integração de sistemas de análise de dados e Inteligência Artificial (IA) ajudará a interpretar, correlacionar e identificar o tipo de interrupção com informações precisas de localização, contribuindo para uma análise preditiva de problemas em evolução, detalhando a extensão do impacto e permitindo a manutenção antecipada. Os sistemas de IA são suportados por processamento massivo de dados e tecnologias analíticas, que ajudam na identificação proativa de problemas.

  • Tecnologias personalizadas de comunicação com o cliente

No mundo digital de hoje, os clientes esperam uma comunicação multicanal que ofereça um relacionamento transparente e sem atrito, em vez de receber mensagens desarticuladas através de vários canais tradicionais.