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Resumo do Projeto
O projeto focou na evolução do PI System para integrar e automatizar sistemas críticos, utilizando soluções avançadas de Inteligência Artificial (IA) para monitoramento preditivo e análise de dados. O objetivo central foi unificar fontes de informações externas e internas para aumentar a confiabilidade e segurança operacional.
Escopo e Atividades Realizadas O trabalho envolveu desde a engenharia de dados até o desenvolvimento de algoritmos complexos:
A operação necessitava evoluir de um modelo de monitoramento passivo para uma gestão preditiva e integrada. O principal obstáculo era a fragmentação de dados críticos espalhados por diversas fontes externas e internas (INPE, ONS, SAP, CCEE), o que dificultava a análise unificada e a antecipação de falhas em ativos estratégicos, como transformadores e barragens.
Implementação da Fase 2 do PI System com foco em interoperabilidade e Inteligência Artificial (IA). Realizamos a integração massiva de sistemas (INPE, ONS, Previsor de Raios, SAP) e desenvolvemos, em parceria com o CEPEL, uma plataforma de coleta automática de oscilografias. Aplicamos modelos avançados de IA (Lógica Fuzzy, LPA2v e Redes Neurais Recorrentes) para criar módulos preditivos, incluindo Índice de Saúde para Transformadores e Curva de Weibull.
Modernização completa das interfaces de monitoramento, tornando o sistema escalável para demandas futuras. A solução garantiu maior confiabilidade na segurança de barragens e ativos, reduziu erros operacionais através da automação de processos e permitiu uma análise de dados críticos muito mais rápida e assertiva.
IndústriaColbún S.A. (Chile)
IndústriaEDP (Energias de Portugal)
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