SoEnergy
Overview
A SoEnergy é uma empresa global de geração de energia confiável que atua com o modelo Energy as a Service, permitindo que clientes paguem apenas pelo consumo (como uma assinatura), sem precisar adquirir equipamentos. Presente no Brasil, Colômbia, Argentina e outros mercados, atende desde grandes indústrias até cidades inteiras.
Para lidar com operações distribuídas e dados fragmentados, a SoEnergy buscava tomar decisões mais rápidas, reduzir retrabalho na análise de dados e evoluir de uma operação reativa para uma abordagem preditiva, aumentando eficiência e assertividade.
Os desafios
Antes do projeto, a SoEnergy enfrentava três grandes desafios. A tomada de decisões era prejudicada pela dispersão de informações em múltiplas fontes. A equipe gastava muito tempo na construção de dashboards, em vez de dedicar-se ao consumo e à análise rápida dos dados. A operação também era reativa, com problemas em equipamentos ou variações críticas percebidos tarde demais, sem monitoramento ou alertas preditivos.
Essas dificuldades traziam impactos claros ao negócio. A eficiência operacional diminuía e a capacidade de agir com agilidade em decisões estratégicas ficava comprometida. A empresa precisava de uma solução para centralizar dados, acelerar análises e tornar sua gestão mais proativa e inteligente.
Veja qual foi o Impacto
Consolidação de múltiplas fontes de dados em um único Data Lake
Dashboards otimizados para visualização e análise de dados
Assistente de AI interno para consultas rápidas de informações estratégicas
Predição de manutenção de equipamentos com alertas preventivos
Jornada e Soluções
O projeto começou com a construção de um Data Lake, centralizando múltiplas fontes de dados em arquitetura medalhão. Pipelines de dados tratam, normatizam e consolidam as informações, tornando-as prontas para consumo em dashboards multi-cloud no Power BI, com suporte de inteligência artificial via Microsoft Copilot para agilizar a criação de visualizações.
Além disso, duas iniciativas de inteligência artificial foram implementadas:
- Assistente de AI interno: assim como um ChatGPT, porém corporativo e totalmente privado, que permite que equipes de operações e vendas consultem informações estratégicas de forma rápida, sem precisar percorrer documentos extensos.
A solução utiliza pipelines de dados e OCR para estruturar a base de conhecimento, garantindo segurança e segregação por área.
- Predição de manutenção de equipamentos: utilizando histórico de operação, métricas de manutenção e variáveis ambientais, os modelos de Machine Learning permitem prever falhas antes que ocorram, enviando alertas para a equipe de operações e possibilitando ações preventivas.
Essa abordagem transformou a forma como a SoEnergy consome dados, melhorou a eficiência operacional, reduziu retrabalho e permitiu decisões mais estratégicas, consolidando uma operação distribuída e complexa em uma gestão centralizada e orientada por dados.
Resultado
O projeto permitiu centralizar dados dispersos, reduzir tempo de análise e consolidar informações em dashboards inteligentes. O assistente de AI interno agiliza consultas estratégicas, enquanto a predição de manutenção permite ações preventivas em equipamentos. A experiência da ília e sua expertise no setor de Tecnologia e Inteligência Artificial foram diferenciais para criar soluções escaláveis, seguras e alinhadas aos objetivos estratégicos da SoEnergy, transformando a operação de reativa para preditiva.