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SPIC Brasil Investe R$ 8 Milhões em Inovação Tecnológica: Conheça os Projetos Selecionados na 3ª Edição do Geração Inovação

Programas de Inteligência Artificial e Modelagem 3D Visam Revolucionar a UHE São Simão

A SPIC Brasil anunciou hoje os quatro projetos vencedores da terceira edição do programa Geração Inovação, uma iniciativa que promete transformar o setor elétrico brasileiro com um investimento de aproximadamente R$ 8 milhões. O programa é parte da Chamada Pública do Programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) e busca soluções tecnológicas para otimizar a operação da Usina Hidrelétrica (UHE) São Simão, localizada na divisa entre Minas Gerais e Goiás.

Compromisso com a Inovação

Desde 2020, a UHE São Simão tem recebido investimentos de modernização que somam mais de R$ 1,2 bilhão. O foco da edição 2024 do Geração Inovação é elevar a eficiência operacional da usina por meio de tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), sensores inteligentes e modelagem tridimensional. A CEO da SPIC Brasil, Adriana Waltrick, destacou a importância do programa para o futuro da empresa e do setor. “Fomentar a inovação no setor elétrico é um dos nossos principais compromissos com um futuro mais limpo e eficiente. No Geração Inovação deste ano, nosso foco está em aprimorar a eficiência operacional da UHE São Simão através da Inteligência Artificial e modelagem 3D. Esses projetos não só fortalecem nossa operação, mas também contribuem significativamente para a transição energética e a sustentabilidade no Brasil,” afirmou Waltrick.

Detalhes dos Projetos Selecionados

O programa recebeu mais de 70 inscrições, provenientes de startups, centros de pesquisa, universidades e empresas de base tecnológica. Os projetos selecionados foram avaliados com base em sua capacidade de enfrentar desafios específicos relacionados à operação e manutenção da UHE São Simão. Aqui estão os quatro projetos escolhidos:

  1. Tech Plus – Óleo iMachine (Desafio 1) Tech Plus desenvolveu um sistema para monitorar em tempo real a qualidade do óleo hidráulico dos equipamentos da UHE São Simão. Utilizando um software na nuvem e Inteligência Artificial, a solução visa identificar problemas rapidamente e gerar relatórios visuais detalhados, melhorando a manutenção preditiva.
  2. Voith Hydro – Correlação entre Cavitação e Perda de Massa (Desafio 2) Voith Hydro propôs um projeto para monitorar a cavitação em turbinas Francis da UHE São Simão. O objetivo é correlacionar as indicações do sistema de monitoramento com a perda de material no rotor das turbinas, proporcionando uma compreensão mais detalhada e gestão eficiente desse fenômeno crítico.
  3. Cortês e Simworkx – DIGIDAM-SPIC (Desafio 3) Cortês e Simworkx apresentarão um sistema digital baseado em nuvem para gerenciar operações e manutenção da usina. Utilizando tecnologia BIM (Building Information Modeling), o sistema permitirá a navegação em modelos 3D e a integração com outros sistemas, facilitando a previsão e resolução de falhas.
  4. Radix – Análise Automatizada de Formulários (Desafio 4) Radix desenvolveu uma solução para automatizar a análise de informações de documentos técnicos utilizando Inteligência Artificial. O sistema será capaz de gerar relatórios e indicadores para auditorias e dashboards automáticos, otimizando o gerenciamento de informações técnicas e administrativas.

Desafios e Metas do Programa

Os desafios propostos para a edição deste ano incluíam a análise contínua da qualidade do óleo hidráulico, monitoramento preditivo da cavitação, navegação em BIM integrada aos dados de O&M (Operação e Manutenção), e a análise automatizada de formulários de saúde e segurança. Os projetos selecionados abordam essas questões com soluções inovadoras que prometem melhorar significativamente a operação da UHE São Simão.

Vídeo dos Projetos

Os interessados podem conferir o vídeo com a apresentação dos projetos selecionados clicando aqui. O vídeo oferece uma visão detalhada das soluções tecnológicas que serão implementadas, proporcionando uma visão clara do impacto esperado na operação da usina.

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