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Eliminando o trabalho manual de ler 30.000 ordens de serviço

Case BGIS com KNIME

Técnicas e ferramentas de Ciência de Dados elimina trabalho manual e garante a economia do retrofit de iluminação.

A BGIS*, líder global no gerenciamento de instalações e projetos de energia e sustentabilidade, atua com grandes projetos envolvendo otimização de sistemas e equipamentos de construção para aumentar a eficiência.

Sobre o Case

Este case trata-se de um retrofit de iluminação, que consiste em modernizar as estruturas elétricas de uma edificação, substituindo as peças e materiais antigos ou inadequados por equipamentos mais modernos

Objetivos

Após o retrofit, o cliente queria:

  • avaliar se o valor entregue havia sido calculado com precisão
  • comparar os resultados com o business case original
  • usar o resultado da investigação para tomar outras decisões de retrofit
  • diminuir o nº de ordens de serviço.

Benefícios

Os principais benefícios dos retrofits de iluminação são:

  • reduções no consumo de energia
  • redução de emissão de gases de efeito estufa
  • diminuição significativa das ordens de serviço.

Desafios

Embora as reduções de emissões de energia e gases do efeito estufa sejam relativamente fáceis de medir ou calcular, quantificar a economia gerada com a redução de ordens de serviço não é tão simples.

Nesse caso, as ordens de serviço representam eventos quando um técnico vai a um canteiro de obras fazer a manutenção ou substituir as luzes afetadas. Essas informações consistem em dados numéricos e textos

Além disso, um retrofit de iluminação nem sempre significa trocar as lâmpadas por uma nova. Às vezes, pode ser atualização para um modelo mais novo, como foi nesse caso: atualização da lâmpada fluorescente tipo A1 para A2. Este tipo de detalhamento não é tão simples de categorizar e analisar.

Portanto, o desafio foi extrair informações de grandes quantidades de ordens de serviço (30.000) para provar a economia do retrofit de iluminação.

Solução

Usando a Ciência de Dados para aprofundar os tópicos, garantir a precisão e elimina trabalho manual.

  • O primeiro passo foi identificar uma linha de base: quando o retrofit aconteceu e quais locais foram revitalizados?
  • Em seguida, observar os custos em ambos os locais: com e sem retrofit, para identificar o impacto do projeto.

A solução encontrada foi aplicação da Ciência de Dados, através do KNIME Analytics Platform para leitura e categorização de todas as ordens de serviço. Lembrando que o objetivo do projeto de retrofit era reduzir esses tipos de ordens de serviço.

Segundo o diretor de BI, Paras Gupta…

“O KNIME gerou uma nova empolgação e mudança na abordagem de autoatendimento com ETL e Ciência de Dados. Isso resultou em economia de tempo significativa, capacidade de auditoria aprimorada e centralização de informações por meio de outros projetos.

Os fluxos de trabalho no KNIME são muito fáceis de criar pelos usuários de negócios, permitindo-os atender as solicitações de análise de clientes em menos tempo e com um nível de acurácia impossível de ser alcançado com softwares convencionais.

Resultados

O projeto de retrofit de iluminação foi orçado em aproximadamente US$ 4 milhões e a economia gerada foi uma combinação de redução no consumo de energia e nos custos de manutenção.

  • US$ 420 mil em economia de custo anual
  • Redução de US$ 35 mil nos custos médios mensais de ordens de serviço

Potencial para economizar ainda mais

Esta análise demonstrou que a economia poderia ter sido maior se todos os lugares tivessem sido revitalizados – os lugares que não passaram pelo retrofit aumentaram o custo ao longo do tempo. Além disso, agora os retrofits futuros podem ser realizados em menos tempo, reduzindo os custos aos clientes. Dessa maneira, a tecnologia analítica moderna pode resolver rapidamente problemas comuns de negócios de maneira objetiva, transparente e recorrente.

Por que KNIME?

Os principais motivos foram:

  • Download gratuito com apenas um clique.
  • Outras ferramentas de ciência de dados foram consideradas, mas as altas taxas de licenciamento inviabilizariam o projeto.
  • O KNIME é uma ferramenta simples de aprender graças a uma extensa biblioteca de exemplos (KNIME Hub) e recursos gratuitos online.
  • O KNIME funciona muito bem com outras ferramentas existentes da empresa – Access, SQL e Tableau.
  • Existe uma comunidade online movimentada no KNIME Fórum (como é típico em muitas ferramentas de código aberto) e uma equipe de suporte responsiva.
  • Líder no Quadrante Mágico do Gartner para plataformas de Ciência de Dados e Machine Learning

Fale com um dos nossos consultores e saiba como o KNIME pode ajudar a escalar análise de dados e automatizar processos manuais da sua organização.

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