Plataforma de visualização de dados economiza cerca de US$ 100 milhões em quatro anos

A GFT foi convidada para construir uma plataforma de visualização de dados IoT e monitoramento de equipamentos. Embora essa seja uma solução personalizada, a GFT poderia utilizar seus métodos comprovados para identificar lacunas, riscos do negócio e outras oportunidades de transformação digital. Para acelerar a entrega, um produto mínimo viável seria criado o mais rápido possível. Uma equipe híbrida de 10 pessoas da GFT trabalhou no local e em várias unidades nearshore.

Depois de concluída, a nova plataforma foi aplicada inicialmente à manutenção preventiva de máquinas de produção de petróleo. Os resultados iniciais foram impressionantemente positivos. Dados de IoT em tempo real coletados de diversas fontes mostraram que padrões de falhas poderiam ser detectados e requisitos de manutenção programados. Em oito semanas, a empresa economizou circa 20% do faturamento, excluindo as perdas que se acumulariam com o tempo de inatividade da máquina devido a falhas catastróficas. O monitoramento remoto do local do poço e a manutenção preventiva foram implementados em todas as instalações.

Além das economias permanentes, esse sucesso inicial comprovou o potencial dos dados em tempo real para gerar melhores decisões de negócios. A GFT foi convidada a expandir o escopo de seu programa de transformação como base para a manutenção preditiva de aprendizado de máquina (ML) e análise de causa raiz.

O próximo caso de uso relacionado a ESG e soluções de energia. Como usuária significativa de diesel em suas operações em campos petrolíferos e caminhões, a empresa desejava mudar para combustíveis mais limpos e o gás natural foi uma escolha óbvia. Mas operar caminhões e máquinas de produção com gás natural não é fácil e as principais métricas devem ser monitoradas constantemente para fins de segurança e compliance. A nova plataforma de dados ofereceu uma solução ideal, reunindo todas as métricas necessárias em tempo real.

Até agora, foram economizados mais de milhões de galões de diesel. Ao substituir o diesel por gás natural, a empresa está reduzindo sua pegada de carbono, melhorando sua classificação ESG e construindo um caminho para um futuro mais sustentável.

Com uma riqueza de dados históricos e em tempo real, a empresa estava idealmente preparada para adotar inteligência artificial (IA)  e ML. Com o ML, o modelo de dados aprende o tempo todo, de modo que padrões detalhados podem ser estabelecidos em todas as operações em diversos locais. Além de facilitar a manutenção preditiva, isso fornece informações precisas e detalhadas sobre como o negócio está funcionando e permite a comparação entre operações.

Um dos maiores desafios do projeto foi mudar a cultura organizacional de manutenção “reativa” para manutenção preditiva. O sucesso contínuo requer persistência e o comprometimento da equipe principal em treinar modelos de ML. Para garantir a cooperação total, a GFT organizou workshops regulares para explicar os benefícios da IA e como ela é muito mais uma oportunidade do que uma ameaça.