A startup 2Neuron firmou uma parceria com a Sabesp para monitorar bombas de esgoto em 62 estações elevatórias, distribuídas por 31 municípios, incluindo a capital paulista. A tecnologia utiliza inteligência artificial para interpretar os sinais elétricos das máquinas, sem necessidade de sensores adicionais. Dessa forma, consegue antecipar falhas nos equipamentos, antes que ocorram, além de medir e otimizar a eficiência energética.
“Em menos de 30 dias de operação, analisando 81 máquinas em 31 municípios, incluindo a capital paulista, a tecnologia do Ultronline já aponta indícios de desperdícios de energia provocados por sobrecargas e excesso de consumo de energia reativa”, destaca Gabriel Coimbra Carvalho, cofundador e CEO da 2Neuron, fundada em 2021 em Vitória, ES. Segundo ele, estimativas internas indicam que esse impacto pode chegar a cerca de R$ 50 mil no período, o que, projetado em escala anual, significaria mais de R$ 600 mil em custos evitáveis.
“Vale ressaltar que os algoritmos trabalham de forma bastante conservadora nas análises, o que significa que o valor real pode ser ainda maior, representando, na ponta, um ganho ainda mais expressivo para a Sabesp. Esses números estão sendo discutidos com a companhia e reforçam o potencial transformador da parceria”, destaca o CEO da 2Neuron.
A expectativa é que, com o apoio da inteligência artificial do Ultronline, a Sabesp alcance um retorno sobre o investimento de até 14 vezes, somando os ganhos da detecção antecipada de falhas mecânicas e elétricas à análise de eficiência energética.
Segundo o executivo, quando foi desenvolvido o novo conceito de manutenção preditiva sem a instalação de sensores, um dos mercados alvo foi o de saneamento, justamente porque várias máquinas operam submersas, ou seja, não há como usar sensores. “A manutenção preditiva surgiu há 60 anos, com sensores de vibração e temperatura. No começo os sensores eram cabeados, depois conectados com IoT - Internet das Coisas, mas parou por aí”, disse Carvalho.
Um equipamento do tamanho de um celular é instalado no painel de energia da empresa e faz a leitura dos sinais elétricos do acionamento do motor e, com a ajuda da inteligência artificial, interpreta os sinais elétricos das máquinas, sendo capaz de apontar futuras falhas mecânicas, o que ajuda a evitar paradas, e analisar a eficiência energética, abrindo possibilidade para ajustes que podem representar economia significativa para o negócio.
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