Quando a energia acaba, uma tubulação rompe ou a internet cai, normalmente percebemos o problema quando já é tarde demais. Para as empresas responsáveis por essas redes, porém, a falha começa muito antes, às vezes com pequenas alterações quase imperceptíveis. É justamente nesse intervalo que uma nova geração de sensores, sistemas de monitoramento e inteligência artificial pretende atuar, transformando dados aparentemente comuns em sinais antecipados de que alguma coisa está prestes a dar errado.
Uma falha pode começar muito antes de o serviço parar
Interrupções em serviços essenciais raramente significam apenas algumas horas sem eletricidade, água ou conexão.
Para as empresas, uma falha inesperada pode exigir mobilização emergencial de técnicos, substituição de equipamentos, compra de peças, deslocamentos e paralisações operacionais. Para consumidores e empresas dependentes desses serviços, as consequências também incluem perda de produtividade e prejuízos financeiros.
Por isso, uma mudança importante está acontecendo nos bastidores das infraestruturas críticas.
Em vez de simplesmente esperar um equipamento quebrar, empresas começam a tentar descobrir antecipadamente quais componentes apresentam sinais de deterioração.
Segundo Marjorie Ann Guerra, gerente de Digital Studios da TIVIT Latam, a tecnologia está permitindo migrar de um modelo focado em atender falhas depois que elas acontecem para outro capaz de antecipar possíveis interrupções.
É o chamado manutenção preditiva.
De acordo com estimativas da McKinsey citadas no levantamento, soluções desse tipo podem reduzir entre 30% e 50% o tempo de inatividade não planejado de ativos críticos.
A diferença está na capacidade de observar continuamente aquilo que antes só era inspecionado periodicamente.
Sensores conseguem perceber sinais que passariam despercebidos
Imagine uma tubulação que começa a apresentar uma pequena mudança de pressão. Ou um equipamento elétrico cuja temperatura aumenta lentamente durante semanas.
Separadamente, essas alterações podem parecer irrelevantes.
Mas sensores distribuídos pela infraestrutura conseguem acompanhar variáveis como pressão, temperatura, vibração, carga e oscilações de serviço continuamente.
Em uma rede elétrica, por exemplo, alterações fora do comportamento esperado podem indicar que determinado componente está começando a apresentar problemas.
Em sistemas de distribuição de água, mudanças de pressão podem ajudar a identificar vazamentos ou outras anomalias.
Nas telecomunicações, oscilações recorrentes podem fornecer pistas sobre equipamentos ou trechos da rede que exigem atenção.
A grande vantagem é o tempo.
Quando uma anomalia é detectada antes da falha, equipes técnicas ganham uma janela para investigar o problema e, quando necessário, substituir ou reparar componentes sem esperar que todo o sistema pare.
Mas monitorar milhares ou milhões de informações simultaneamente cria outro problema: alguém precisa interpretar essa montanha de dados.
É aí que entra a inteligência artificial.
A IA procura padrões que costumam aparecer antes das falhas
Sistemas de inteligência artificial podem analisar simultaneamente dados históricos e informações coletadas em tempo real.
A ideia é identificar combinações de sinais que, no passado, apareceram antes de uma falha.
Uma vibração isolada talvez não signifique nada. Mas uma determinada combinação de vibração, temperatura e queda de desempenho pode indicar que um equipamento está se aproximando de uma condição crítica.
Quanto mais informações disponíveis, maior pode ser a capacidade do sistema de reconhecer esses padrões.
Isso também muda a maneira como empresas distribuem seus recursos.
No modelo tradicional de manutenção programada, equipamentos podem ser revisados de acordo com um calendário previamente estabelecido, independentemente de seu estado real.
Já no modelo preditivo, os dados ajudam a apontar quais ativos apresentam maior probabilidade de falha.
Em vez de tratar todos da mesma maneira, a empresa pode concentrar técnicos, peças e investimentos nos pontos considerados mais vulneráveis.
O calendário começa a perder espaço para o estado real dos equipamentos
Durante décadas, grande parte da manutenção industrial funcionou essencialmente de duas maneiras.
A primeira era reativa: algo quebrava e uma equipe era enviada para consertar.
A segunda seguia um calendário. Um equipamento era inspecionado ou substituído depois de determinado número de meses ou horas de funcionamento.
A manutenção preditiva acrescenta uma terceira possibilidade.
O equipamento passa a ser acompanhado constantemente, e a decisão de intervir pode ser tomada com base em seu comportamento real.
Isso não significa abandonar completamente inspeções periódicas ou equipes de emergência. Falhas imprevisíveis continuarão acontecendo.
A diferença é reduzir a quantidade de situações nas quais a empresa é surpreendida.
Quando os sistemas identificam um comportamento anormal, alertas podem ser enviados automaticamente e protocolos de resposta acionados antes que a situação se transforme em uma interrupção generalizada.
Na teoria, parece simples. Na prática, existe um obstáculo considerável: muitas infraestruturas essenciais foram construídas muito antes dessa transformação digital.
Prever problemas exige modernizar redes que podem ter décadas
Instalar sensores é apenas uma parte do desafio.
Empresas precisam integrar equipamentos antigos a plataformas digitais, armazenar e organizar grandes quantidades de informações e construir históricos suficientemente confiáveis para permitir análises.
Também é necessário ter profissionais capazes de interpretar os alertas.
Um algoritmo pode apontar que determinado componente apresenta comportamento anormal, mas técnicos e engenheiros continuam sendo fundamentais para avaliar a gravidade da situação e definir a intervenção adequada.
Outro desafio é a qualidade dos dados. Sistemas preditivos dependem de informações consistentes. Uma infraestrutura mal monitorada ou com registros históricos incompletos oferece menos material para identificar padrões.
Por isso, a transformação vai além de simplesmente “colocar inteligência artificial” na rede.
É preciso tornar a própria infraestrutura mais conectada e observável.
Então a tecnologia pode acabar com os apagões?
Não completamente.
Nenhum sistema consegue prever todas as falhas possíveis. Eventos climáticos extremos, acidentes, danos externos e problemas inesperados continuarão capazes de interromper serviços.
O objetivo da tecnologia é diferente: aumentar a quantidade de problemas que podem ser detectados antes de chegarem ao consumidor.
Nesse cenário, redes de energia, água e telecomunicações começam a adquirir algo parecido com um sistema nervoso digital, formado por milhares de sensores enviando continuamente informações sobre seu estado.
A inteligência artificial funciona como uma camada adicional, procurando sinais de que alguma coisa está saindo do normal.
O futuro das infraestruturas críticas, portanto, talvez não seja aquele em que nada quebra.
Pode ser aquele em que uma parte cada vez maior dos problemas deixa de chegar completamente de surpresa.
[Fonte: Agencia Andina Editora Perú]
