O papel da IA no saneamento: a evolução da manutenção reativa à operação preditiva

*por Fernando Zamora

O setor de saneamento em todo o mundo vive um cenário de transformação. Pressionado por metas regulatórias mais rigorosas, eventos climáticos extremos, aumento dos custos energéticos e necessidade urgente de reduzir perdas físicas e não faturadas, o modelo tradicional, baseado em manutenção corretiva ou preventiva por calendário, já não é suficiente para sustentar as demandas de eficiência, confiabilidade e conformidade ambiental desse mercado.

Por isso, o setor vem acelerando um processo de digitalização apoiado em tecnologia, com destaque para a Inteligência Artificial (IA). Segundo pesquisa da IBM, 74% das empresas de utilities, segmento no qual o saneamento está inserido, já implementaram ou estão explorando o uso de IA em suas operações.

No centro da operação, a IA, ao analisar dados contínuos como pressão, vazão, qualidade da água, sinais elétricos e mecânicos de equipamentos, além de imagens de inspeção, transforma grandes volumes de informação em previsões acionáveis. O diferencial está na mudança de lógica. Ao invés de reagir quando o ativo já falhou, a operação passa a antecipar problemas, priorizar intervenções e atuar de forma preditiva e prescritiva, reduzindo paradas não planejadas, perdas físicas e impactos ambientais.

Essa capacidade preditiva é viabilizada pelas plataformas de Enterprise Asset Management (EAM) e Asset Performance Management (APM), que fazem a gestão de ativos e funcionam como o backbone para operacionalizar modelos avançados de IA ao longo do ciclo de vida dos ativos. Elas centralizam inventário, histórico de intervenções, criticidade e regras de confiabilidade, conectando os modelos analíticos à execução operacional e criando um fluxo automatizado no qual os modelos identificam desvios, o sistema interpreta o contexto operacional, aplica regras de confiabilidade e aciona ordens de serviço, materiais e equipes.

Nesse contexto, modelos de IA analisam sinais como vibração, corrente elétrica, potência, pressão e padrões operacionais, utilizando técnicas de detecção de anomalias, séries temporais e classificação de modos de falha. Em equipamentos rotativos bem instrumentados, é possível antecipar degradações em dias ou até semanas antes de um evento crítico. Já nas redes de distribuição, anomalias de pressão e vazão permitem indicar vazamentos do rompimento visível, acelerando a resposta operacional e reduzindo perdas não contabilizadas.

No caso de sopradores e difusores em ETEs (Estações de Tratamento de Esgoto), a IA consegue detectar queda de desempenho a partir do aumento do consumo energético para manter a mesma vazão, sinalizando incrustações, desgaste ou perda de eficiência aeróbia antes que o impacto no tratamento se torne crítico. As predições permitem operar ativos na faixa de maior rendimento, escalonar partidas de bombas para evitar picos de demanda, ajustar setpoints de processo e antecipar variações de carga hidráulica.

Outro ganho relevante está na otimização da dosagem química. Modelos treinados com históricos de qualidade de entrada, condições meteorológicas, vazões e eficácia de dosagens anteriores conseguem prever a necessidade ideal de produtos como coagulantes, corretores de pH (potencial hidrogênico) e desinfetantes, reduzindo desperdícios e garantindo maior estabilidade dos processos.

Como a tecnologia vem avançando, a próxima fronteira do saneamento digital passa pelos Digital Twins operacionais, que simulam redes e estações de tratamento de água e esgoto em tempo real, permitindo testar cenários de falha, picos de carga, eventos climáticos extremos e estratégias de contingência antes que eles ocorram no mundo físico.

Esses modelos vêm sendo combinados com IA explicável, técnica que permite que a ferramenta tome decisões que são explicadas para humanos, e modelos híbridos, que unem princípios físicos e dados operacionais, aumentando a confiança dos operadores e facilitando auditorias técnicas e regulatórias. Em paralelo, a adoção de Edge AI em sensores e RTUs (unidades terminais remotas) reduz latência, permite a detecção local de anomalias e fortalece a resiliência operacional.

Os benefícios se refletem diretamente nos principais indicadores do setor. A disponibilidade dos ativos aumenta, enquanto o MTBF (Tempo Médio Entre Falhas) cresce e o MTTR (Tempo Médio de Resolução) diminui. A detecção precoce de vazamentos reduz perdas de água e melhora a eficiência financeira. O consumo energético e o custo com produtos químicos caem com ajustes baseados em predição, e a conformidade do efluente se torna mais consistente ao longo do tempo.

Mais do que prever falhas, a IA passa a orientar decisões técnicas, econômicas e ambientais, tornando um setor tão essencial como o saneamento mais eficiente, resiliente e sustentável. Um avanço que deixa de ser opcional e passa a ser estratégico para o saneamento.

*Fernando Zamora é especialista em Utilities e arquiteto de soluções da SONDA do Brasil, líder regional em serviços de Transformação Digital.