As principais ferramentas de big data aplicadas ao saneamento
Tempo de leitura: 6 minutos

Já imaginou como as principais ferramentas de big data podem ser aplicadas ao saneamento básico? Nosso artigo faz a ligação entre as necessidades do setor com essas ferramentas inteligentes. Confira!

Você vai aprender:

  • O que é big data
  • As principais ferramentas de big data aplicadas ao saneamento
    • Redes de águas inteligentes
    • Gestão inteligente dos resíduos sólidos
  • Onde mais aplicar?

Tudo que se trata de estrutura pública ou compartilhada para um número grande de pessoas exige bancos de dados enormes.

E o setor de saneamento não foge desse imenso desafio de lidar com informações, estrutura patrimonial e pessoal.

Para sintetizar melhor a ligação entre saneamento básico e big data vamos definir primeiramente esse termo.

Big data e a manipulação de conexões entre dados

O que é big data?

Big data é um modo de agrupar dados como se fosse um banco de dados ativo e não passivo como normalmente são os anteriores.

Em outras palavras significa que o antigo banco de dados apenas guardava dados para serem acessados depois. Já no big data são propostos modelos de dados que permitem a transformação das informações.

Um método muito comum para essa transformação é a mineração de dados.

Parece complicado não é? Mas calma que a utilidade explica a necessidade de usar bancos de dados assim!

Imagine dois setores enviando dados para o mesmo banco: Um de saúde pública e outro de saneamento de um país.

A princípio, os dados servem para registro e cada qual para seu setor.

Num segundo momento esses dados abastecem um mesmo banco no formato de big data e são correlacionadas as informações.

O resultado da mineração e comparação dos dados mostra, por exemplo, o número de pessoas atingidas por doenças sanitárias mediante a falta de coleta de esgoto em determinada rua. O que permite, se possível, um plano de contingência mais preciso nas áreas afetadas.

As principais ferramentas de big data aplicadas ao saneamento

Como vimos, o big data lida diariamente com conteúdos específicos e extraídos de grandes volumes de dados.

Mas quem pensa que isso é ferramenta apenas do setor de TI está completamente enganado!

Algumas empresas de saneamento já têm aplicado as principais ferramentas de big data às suas atividades.

Aparentemente, uma das maiores necessidades das companhias que procuram usar big data é conter perdas na distribuição de água tratada.

Conter perdas de maneira inteligente

Buscamos compreender a necessidade do uso dessa ferramenta nesse assunto e nos deparamos com pelo menos 4 desafios:

  • Os operadores dependem de departamentos alheios para tomada de decisão, perdendo constantemente tempo e recursos;
  • Não é possível visualizar todo o sistema, forçando medidas reativas e não preventivas;
  • Os sistemas anteriores exigem alto nível de conhecimento devido sua complexidade. Normalmente, expõe informações de consumo, nível e pressão desatualizadas;
  • Os softwares de modelagem não são utilizados de forma constante. Com isso, o planejamento e desenvolvimento se tornam ineficientes. A empresa perde o controle de suas atividades o que gera ineficiência e indiferença entre colaboradores. Por sua vez, impede que a companhia seja competitiva e rentável.

Redes de águas inteligentes

Hoje, o Brasil perde cerca de 37% da água tratada, o equivalente a 8 bilhões de reais.

Para amenizar essa perda, as companhias, desde 2016, vêm aplicando o conceito de rede de águas inteligentes.

O sistema permite detectar vazamentos, ou a possibilidade de acontecer vazamentos, e emitir alertas para a empresa.

São elencadas várias estruturas ao longo de uma rede de água inteligente, sendo formada por 5 itens básicos, que ajudam a conter e prevenir as perdas.

Primeiramente temos o Physical Layer que é a visualização direta dos encanamentos e componentes da rede. Nesse momento ainda não há contato com tecnologias.

O segundo é o Sensing and Control. Aqui se inicia a digitalização do que acontece nas tubulações ou registros de água por sensores, medidores ou tubos inteligentes.

O terceiro item é o Collection and Communication. Parte da rede que transmite os dados coletados ao sistema de controle, seja por telemetria ou outras redes de dados.

O quarto item tem em sua composição o Data Management and Display, de forma simplificada, trata do gerenciamento e visualização dos dados coletados pelos sensores.

Aqui já podem ser identificadas necessidades de mudança pelos próprios operadores. Note que diferente do sistema tradicional não é necessário uma denúncia de água vazando ou uma equipe na rua. O setor responsável recebe as informações diretamente.

E por último, e um dos mais importantes, o Data Fusion and Analysis, é a Fusão e Análise de Dados. Nesse momento são unidos e interpretados os dados com inteligência de máquina.

A inteligência artificial é aprimorada com a união de conhecimentos técnicos e o poder de processamento das máquinas.

Por fim, a empresa alcança previsibilidade e eficiência no tratamento de avarias no sistema de distribuição.

Gestão inteligente dos resíduos sólidos

A Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) desenvolve um projeto de cidade inteligente com base em inteligência artificial e big data.

Como o big data pode ajudar o usuário?

O projeto reúne ações de cidades que deram certo ou projetos futurísticos com base nas leis atuais e parâmetros de viabilidade técnica.

Se tratando dos resíduos sólidos o projeto demonstra a possibilidade de lixeiras que possuam Internet das coisas (IOT) integradas para pesar o lixo depositado.

A parte interessante é cobrar um valor equivalente a quem produz mais ou menos lixo. Já que o projeto considera injusto o modelo atual pelo tamanho do imóvel ou condições socioeconômicas. O modo de cobrança considerado injusto na pesquisa é adotado pela maioria das cidades brasileiras.

Num outro momento esse tipo de lixeira torna a rota de coleta reduzida e mais assertiva. Visto que se não há peso o suficiente na lixeira, não é necessário ir ao local para efetuar a coleta.

Uma das faces dessa possível aplicação no setor de resíduos sólidos é o aproveitamento energético dos não recicláveis. Uma vez que podem gerar energia para o próprio município para tratar outros resíduos ou apenas armazenar.

O centralizador de dados atualiza os dados em tempo real que facilita a ação de gestores.

Onde mais aplicar?

As principais ferramentas de big data podem ser ainda aplicadas nos setores de atendimento ao cliente, melhorias na cobertura da rede e campanhas de marketing.

De forma mais específica, o atendimento ao cliente pode ser beneficiado com o conhecimento mais preciso que a tecnologia oferece. Mostrar para o cliente como estão os reparos, projetos ou novas ligações, e um demonstrativo eficiente de ocorrências.

Já internamente a companhia detém os indicadores de desempenho de seus colaboradores, podendo fazer ajustes. Tendo mãos tempos médios de solução de ocorrências, por exemplo, as soluções para atender o cliente podem ainda ser agrupadas por localização ou quantidades de ocorrências.

No caso de melhorias na cobertura da rede, as estratégias de expansão são mais precisas e economizam tempo e recursos.

Podem ser elencadas metas por região ou filiais, identificados nichos de mercado para entregar o melhor custo-benefício possível para a empresa e para o consumidor final.

E por fim, em tempo de crise até nas principais regiões metropolitanas conscientizar o consumidor nunca foi tão necessário.

Imagine uma campanha de marketing que elenca clientes com consumo acima da média. Com base nisso, cria estratégias para incentivá-lo a reduzir o consumo com base no modelo de gastos da sua região.

Algo perfeitamente possível com uso de IoT, Inteligência artificial e as principais ferramentas de big data.

Mas e você, como considera o uso dessas ferramentas? Alguma é utilizada pela companhia da sua cidade?

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