Veja agora como a Inteligência Artificial beneficia o saneamento básico

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Neste post, a gente te conta quais são as principais aplicações da Inteligência Artificial no saneamento básico. Confira!

Acompanhamento e gerenciamento de indicadores de perdas

De acordo com um estudo feito pelo Trata Brasil, utilizando dados do Sistema Nacional de Informação sobre Saneamento (SNIS), a perda de água no Brasil em 2018 foi de 38,45% — um número alto considerando que a escassez de água tem acometido diferentes regiões brasileiras nos últimos anos.

A tecnologia IA ajuda a reduzir esse problema. Com a aplicação da Internet das Coisas (IoT) combinada com sensores, é possível monitorar a pressão e a qualidade de água, bem como ter acesso a dados que indicam anormalidades e apontam a existência de perdas, por exemplo. Assim, pode-se identificar e corrigir desperdícios rapidamente.

Recentemente, avanços na tecnologia de sensores têm permitido monitoramento em tempo real com maior precisão, facilitando a detecção imediata de anomalias e melhorando a resposta às perdas de água.

Gestão mais eficiente do sistema de abastecimento de água

As empresas de saneamento básico lidam com um grande volume de clientes, tendo que garantir que a água chegue à casa de todos os consumidores própria para uso e consumo humano. Controlar as atividades das estações de tratamento e distribuição de água pode se tornar inviável pelas vias manuais.

Já com um sistema inteligente instalado em pontos estratégicos dentro da rede de abastecimento e conectado a servidores online, a empresa tem acesso a um amplo volume de dados sobre a distribuição de água. Isso significa mais praticidade para controlar em quais locais a água está sendo distribuída normalmente, com qual qualidade e eventuais intercorrências — fatores que permitem um abastecimento mais eficiente.

A integração de IA com plataformas de gerenciamento de infraestrutura tem proporcionado uma visão holística das operações, permitindo ajustes dinâmicos e otimizados na distribuição de água conforme a demanda.

Veja também – Como aplicar a Inteligência Artificial na indústria automotiva?

Geração de insights em tempo real

Os sistemas com IA atuam na coleta e na análise de dados. Dessa forma, a tecnologia favorece a geração de insights em tempo real. Ao prever comportamentos de consumo, a companhia pode propor medidas para economia de água em épocas de crises hídricas, por exemplo. Portanto, é mais prático encontrar soluções para possíveis problemas.

Com a evolução dos algoritmos de aprendizado de máquina, as previsões de consumo de água tornaram-se mais precisas, ajudando as empresas a implementar estratégias de conservação de maneira mais eficaz.

Possibilidade de realizar análises preditivas

Se antecipar aos problemas é fundamental para assegurar um serviço de qualidade aos seus consumidores. Os dados obtidos por meio de sistemas inteligentes possibilitam a realização de análises preditivas, ou seja, a identificação de resultados futuros. Pode-se prever, por exemplo, probabilidades de vazamentos e agir antes que eles aconteçam.

A capacidade preditiva da IA tem sido aprimorada com a incorporação de dados históricos e em tempo real, permitindo ações preventivas mais rápidas e precisas, evitando danos maiores e custos elevados.

Veja também – Oito principais aplicações de inteligência artificial nas empresas 

Melhora da infraestrutura

Outra aplicação relevante da IA no saneamento básico é a melhora da sua infraestrutura. A partir da adoção da Inteligência Artificial, a companhia pode monitorar a eficiência das bombas que impulsionam a água, viabilizar a sua distribuição, checar o gasto de energia necessário para oferecer o serviço, além de identificar e substituir equipamentos falhos.

A integração de IA com tecnologias de manutenção preditiva tem permitido a identificação precoce de falhas em equipamentos, garantindo a continuidade do serviço e prolongando a vida útil dos ativos.

Para aplicar a IA no saneamento básico, é essencial contar com o suporte de especialistas no assunto. Com as ferramentas certas, é possível monitorar, prever e resolver problemas antes que se tornem críticos, assegurando a qualidade do serviço e a sustentabilidade do sistema.

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