Brasil Energia, nº 491, 25 de fevereiro de 2025 67 A CPFL recebe cerca de 74 mil ligações mensais em seus centros de operação, oriundas de vários agentes, desde suas equipes de campo até a interação com outras concessionárias. O conteúdo das ligações tem grande importância, uma vez que pode identificar padrões recorrentes de problemas na gestão de ativos. O desafio é como tirar informações do grande volume de ligações. Essa demanda está sendo encampada pela adoção de uma solução speech-to-text, que faz parte de um projeto de P&D no âmbito da Aneel e foi desenvolvida em colaboração com a Engie, com a coordenação da Radix, parceiro tecnológico do empreendimento. Não se trata apenas da transcrição de áudios, mas da análise operacional da comunicação por meio da correlação inteligente de dados técnicos disponíveis nas chamadas de rádio e celular. Num processo normal, os especialistas das concessionárias precisariam ouvir várias horas de áudio e ler a transcrição para avaliar o desempenho de suas equipes. Com a solução desenvolvida em conjunto, elas têm o suporte de ferramentas de inteligência artificial (IA), reconhecimento de fala e Natural Language Processing (NLP). O resultado é a redução média de até seis vezes do tempo de análise. A tecnologia speech-to-text transforma as ligações de voz em texto, ao mesmo tempo em que permite sua indexação por termos que interessam aos técnicos de centro de operação. Com isso, é possível correlacionar ligações entre si e com eventos registrados nos sistemas de controle, caso do Scada e de gestão de ativos (EAM). Sara Hakime Silva, coordenadora de Operações em Tempo Real da CPFL, explica que a companhia inicialmente adotou a solução na análise de pós-operação da área de subtransmissão, avaliando o conteúdo de aproximadamente 14 mil ligações mensais. Em conversa com a Brasil Energia, ela explica que a análise pós-operação é usada para verificar o desempenho das equipes em atividades regulares e em situações de emergência, que envolvem a recuperação de serviço. Antes da adoção do sistema speech-to-text, o trabalho envolvia a análise da transcrição da gravação de celulares e rádios – que eram separados – e a escuta dos áudios a partir da identificação de dados como local e hora da ocorrência. Comunicação com o ONS Em casos de desligamentos da rede, uma das iniciativas era agrupar as ligações relacionadas ao mesmo evento, processo que hoje é feito automaticamente. “Reduzimos o tempo de procura
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