Deu na Forbes: “no setor de energia baseado em dados, o aprendizado de máquina (machine learning) sofisticado está abrindo caminho para a Inteligência Artificial (IA) melhorar a eficiência, a previsibilidade e a acessibilidade do usuário”. É uma das principais publicações sobre finanças e negócios do mundo dizendo isso. Por isso, é recomendável que todos os players deste mercado se atentem ao assunto, não é mesmo?
Mas é claro que esse não é o único motivo. Afinal, aumentar a eficiência, a previsibilidade, a capacidade comercial e o acesso aos usuários estão entre as principais dores do segmento. Isso somado a outros pontos estratégicos como a gestão dos ativos, a prevenção a falhas e o direcionamento de demandas.
Neste artigo, vamos apontar alguns caminhos e exemplos de como a inteligência artificial, através das análises preditivas e o machine learning vem impactando o setor de energia. E também como se preparar para chegar lá também. Acompanhe!
O impacto da IA para os consumidores de energia nos últimos anos
Em 2020, quase metade dos usuários de energia nos Estados Unidos já contavam com medidores elétricos inteligentes em suas casas e empresas. Esses equipamentos fornecem dados sobre o consumo pessoal de energia e, assim, permitem que o consumidor regule o seu próprio uso dos serviços no dia a dia.
É fato que a maioria dos proprietários de assistentes virtuais como Alexa e Google Home ainda usam seus aparelhos apenas para ouvir música e consultar a previsão do tempo, quando poderiam controlar todos os dispositivos eletrônicos de seus lares somente por comandos de voz. Embora a utilização de soluções para casas inteligentes não seja a regra, ainda assim deve-se pensar no potencial que essa tecnologia traz para o setor.
Os dispositivos inteligentes de monitoramento de energia se comunicam com outros aparelhos domésticos. Isso ajuda a reduzir o desperdício e, consequentemente, a economizar no fim do mês. O controle do nível da iluminação, dos horários de funcionamento do ar-condicionado e até mesmo da TV (evitando que ela permaneça ligada quando já caímos no sono, por exemplo) pode fazer uma diferença significativa na conta de luz.
Benefícios da Inteligência Artificial no setor de energia
Citamos exemplos simples que impactam o uso da energia por parte dos clientes finais, com um potencial de redução a partir da Inteligência Artificial. No entanto, antes de a energia chegar aos lares dos consumidores, há todo um processo de geração e distribuição de energia que passa pelas empresas do setor, que também podem se beneficiar da IA e de tecnologias preditivas em sua atuação. Veja alguns deles!
Previsão de falhas e Manutenção Preditiva
Há algumas décadas — e, em muitos casos, até mesmo recentemente — diversas empresas deixavam equipamentos em operação por tempo indefinido, até que apresentassem um defeito intransponível e precisassem ser substituídos. Mas, isso mudou com o uso de tecnologias preditivas.
Algoritmos podem indicar equipamentos cuja probabilidade de falha excedem o custo de manutenção antecipada. E essa manutenção preditiva é viável por meio de tecnologias específicas, que podem ser desenvolvidas sob medida para o setor de energia.
Ao fazer a manutenção antecipada, torna-se possível identificar falhas graves antes que elas ocorram. Isso pode evitar a necessidade de manobras de urgência no sistema elétrico. Ou, no pior dos cenários, a interrupção no fornecimento de energia para um grande número de usuários (os famosos “apagões”, tão comuns no passado).
Detecção de fraudes
A análise de dados internos e externos, por meio de ferramentas de inteligência artificial e machine learning, também aprimora os processos de detecção de fraudes. Assim, evitam-se custos como o do envio de equipes para situações de desvio não verificadas. Além disso, torna-se possível agir sobre situações de desperdício imperceptíveis sem esse acompanhamento.
Além desses, outros benefícios que podem ser destacados no uso de ferramentas preditivas e inteligência artificial no setor de energia são os seguintes:
- aumento da disponibilidade do uso dos ativos em diferentes regiões;
- prevenção de falhas e confiabilidade na entrega;
- maior vida útil dos ativos, em função da manutenção preditiva;
- maior satisfação do cliente, seja por demandas atendidas em menos tempo, seja por defeitos que deixam de existir em função das previsões resolverem o problema antes que ele apareça;
- menor custo de gestão de ativos;
- cumprimento mais efetivo de metas regulatórias (evitando multas e desgaste de imagem da empresa na mídia);
- melhor gestão de equipes;
- mais segurança;
- tomadas de decisão mais rápida, inteligente e embasada em dados.
Impactos da COVID-19 para o setor de energia e o suporte da IA durante a crise
A pandemia do novo coronavírus impactou o setor de energia com muita força, de acordo com relatório da International Finance Corporation (IFC). Por um lado, a queda na demanda por parte das indústrias foi significativa. Por outro, foi cada vez mais necessário garantir o fornecimento dos serviços para hospitais e serviços de saúde, bem como para os trabalhadores que passaram a atuar no modelo home office.
Com a chegada das vacinas contra a COVID-19, a tendência é de a pandemia diminuir seus efeitos, proporcionando a retomada das atividades econômicas. Como consequência, um aumento na demanda comercial e industrial por eletricidade é prevista — mas como saber com certeza?
A partir de análises de dados coletados ao longo dos meses de pandemia, sistemas preditivos podem trazer respostas capazes de orientar o setor de energia na busca por melhores soluções. E, embora ainda não seja possível prever novas pandemias, o aprendizado trazido pela crise mundial dos últimos meses tende a gerar dados e informações que serão decisivas para lidar com novos desafios no futuro.
A UniSoma é uma empresa brasileira especializada em soluções analíticas, Inteligência Artificial e machine learning, com clientes em diversos setores e preparada para atuar também no setor de energia. É fundamental estar pronto não apenas para situações de crise. Mas para prever movimentações de mercado, a flutuação na demanda e problemas técnicos relacionados à geração e distribuição de energia. Assim será possível obter melhores resultados neste segmento.
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