Aegea adota IoT e Machine Learning para otimizar gestão da água

Uma das maiores empresas de saneamento do segmento privado do País, a Aegea está presente em 48 cidades e 10 estados do Brasil. Em apenas sete anos de atuação, a companhia já conquistou 23% do mercado privado de saneamento básico, administrando todo o processo de abastecimento, coleta e tratamento de esgoto de mais de 5,4 milhões de pessoas.

“Todos os projetos desenvolvidos pela Aegea contam com tecnologia de ponta e sistemas sempre atualizados para acompanhar o desenvolvimento dos municípios, independentemente de seu porte”, afirma Dan Ramon Ribeiro, Líder Corporativo de Gestão de Energia da AEGEA. Coerente com essa linha de aprimoramento tecnológico, a empresa, em 2016, participou do Innoweeks, uma iniciativa de coinovação da SAP Labs que reúne, todos os anos, empresas, pesquisadores acadêmicos e parceiros de tecnologia em torno de um objetivo: encontrar soluções baseadas em Big Data e IoT para desafios comerciais existentes.

“A Aegea tem como foco fornecer água – cujo bombeamento é baseado em energia elétrica – e disponibilizar serviços para cidades pequenas e médias. Isso só é viável se compatibilizarmos o custo da eletricidade, da água e dos próprios serviços às populações com faixas de renda menos favorecidas”, explica Ribeiro. “Então, o desafio que levamos ao Innoweeks foi o de desenvolver uma solução capaz de reduzir os custos operacionais do ProLagos, empresa da Aegea em Búzios, responsável pelo saneamento da região dos Lagos, no Estado do Rio de Janeiro”, conta o executivo.

A partir do objetivo apresentado, um time de cinco especialistas da Aegea e 20 integrantes da SAP Labs puseram mãos à obra para desenvolver e apresentar um protótipo denominado Sistema de Saneamento Inteligente. Daniel Duarte, líder de Inovação e Experiência do Cliente da SAP Labs, explica que o time modelou o cenário do cliente em aplicações de machine learning “usando conceitos como redes neurais e previsão de séries temporais para prever situações críticas, sugerir como resolvê-las e direcionar simulações para melhorar a tomada de decisões”.

Na avaliação da Aegea, a solução desenhada pela equipe permite o fornecimento de água de maneira eficiente, com aumento da segurança e da assertividade da distribuição, otimizando a operação da empresa, e a redução do consumo de energia. “A utilização de Machine Learning foi essencial para o desenvolvimento de uma solução capaz de gerar mais eficiência em nossa operação”, constata Victor Barreto, Supervisor de Automação Aegea do Prolagos.

A ideia de utilizar Internet das Coisas para conectar equipamentos, fazer medições online em tempo real e disponibilizar os dados obtidos no Centro de Controle resultou em um significativo aumento de eficiência operacional, segundo o supervisor da AEGEA. Ele conta que, hoje, a empresa está disponibilizando, implementando e instalando equipamentos que medem todos os parâmetros necessários para determinar a eficiência em cada bomba de motor instalada no sistema, propiciando menor perda de água e menor gasto de energia para os serviços fornecidos.

“Nosso problema foi entendido, avaliado e a solução necessária disponibilizada, como protótipo, pela SAP. Foi extremamente criativo e muito produtivo participar do processo de desenvolvimento e o resultado foi tão interessante que nos levou a pensar em também aplicar esses próprios conceitos em outras unidades da empresa”, conclui Ribeiro.

O Líder de Inovação e Experiència do Cliente do Cliente da SAP Labs comemora: “Quando unimos forças com o Prolagos para desenvolver esse protótipo, sabíamos que o impacto ao oferecer um serviço de maior qualidade e melhorar a eficiência energética no sistema seria bom não apenas para o negócio, mas também para todo o meio ambiente”.