CPFL Energia implementa solução da SONDA de Inteligência Artificial para a segurança de operações

Cliente: CPFL Energia, a maior distribuidora em volume de energia vendida, com mais de 13% de participação no mercado nacional, atendendo cerca de 10,4 milhões de clientes em 687 municípios nos estados de São Paulo, Rio Grande do Sul, Minas Gerais e Paraná. Setor: Elétrico.

Perfil do cliente

A CPFL Energia está há 110 anos no setor elétrico e atua nos segmentos de distribuição, geração, transmissão, comercialização e serviços. Desde 2017, o Grupo faz parte da State Grid, estatal chinesa que é a terceira maior organização empresarial do mundo e a maior empresa de energia elétrica, atendendo 88% do território chinês. Com 4.411 MW de capacidade instalada, está entre as maiores geradoras privadas do país, com atuação em fontes hidrelétrica, solar, eólica e biomassa. Atua de forma relevante também no segmento de transmissão, atendendo 87 subestações, que somam potência instalada de 14,9 mil MVA e mais de 6 mil quilômetros de linhas.

Necessidades do negócio

A CPFL Energia buscava uma solução para garantir a conformidade das suas regras de segurança nas operações e também um meio de monitorar e registrar o uso do Equipamento de Proteção Individual – EPI, que é fornecido gratuitamente aos seus colaboradores e com uso obrigatório.

A solução

Por meio de um projeto piloto, a SONDA implementou uma solução de segurança baseada em Inteligência Artificial na CPFL, especificamente no Centro de Operação de Segurança (COSEG). Denominada AI Operations SAFE, a plataforma tem como foco diagnosticar se as atividades executadas pelos profissionais estão de acordo com as regras estabelecidas pela CPFL

Benefícios

• Diagnóstico das atividades em segundos
• Mais segurança e controle
• Facilidade de uso dos colaboradores
  

Resultados

O sistema trouxe uma cobertura ágil e ampliada na detecção de não conformidades, automatizando os processos manuais, reduzindo a validação humana e aumentando o indicador de assertividade do sistema em relação às imagens analisadas, chegando ao percentual de identificação de 91% das atividades da equipe de campo.

Com as informações geradas a partir das não conformidades, foi possível, ainda, aprimorar os treinamentos, tornando-os mais objetivos e centralizados.

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