
Algoritmos de IA analisam histórico de falhas, condições climáticas, idade de ativos e sinais de sensores para prever rompimentos em tubulações, cabos e redes. Machine learning aplicado a dados operacionais para antecipar rompimentos e interrupções, oferecendo previsão de falhas baseada em dados.
No Brasil, esse sinal conecta digitalização de utilities com manutenção preditiva, reduzindo interrupções, custos de emergência e impacto social. A tecnologia está sendo utilizada para melhorar manutenção preditiva, especialmente relevante onde interrupções são frequentes e custos de emergência são altos.
O sinal de mudança é a transição de manutenção reativa para manutenção preditiva baseada em IA, criando novos modelos de gestão de ativos que antecipam falhas, especialmente relevante onde digitalização de utilities permite uso de IA para melhorar continuidade e reduzir custos.
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