✦ Case de sucesso · Qwantyco + Olív-IA
A Olív-IA conectada ao Solário Carioca: dados de telemetria de uma usina solar consultados por meio de perguntas, em linguagem natural.
O contexto
Localizado em Santa Cruz, na Zona Oeste do Rio de Janeiro, o Solário Carioca representa um avanço na geração de energia limpa e no aproveitamento de áreas urbanas. Implantado em um antigo aterro sanitário, o empreendimento integra uma Parceria Público-Privada voltada à geração de energia renovável para atendimento a unidades públicas municipais.
Com 5 MW de potência nominal, a usina faz parte de uma infraestrutura energética que exige acompanhamento contínuo de indicadores operacionais, geração de energia e condições de funcionamento dos equipamentos.
Nesse cenário, a disponibilidade de dados é fundamental. Mas existe uma oportunidade igualmente importante: tornar essas informações mais acessíveis, compreensíveis e úteis para quem precisa consultá-las.
Foi nesse contexto que a Qwantyco aplicou a Olív-IA, sua solução proprietária de inteligência artificial corporativa, conectando a capacidade de interpretação da IA aos dados operacionais da usina.
O desafio
Usinas fotovoltaicas produzem continuamente informações sobre seu funcionamento.
Potência ativa, energia gerada, desempenho de equipamentos, condições meteorológicas e status de conexão são alguns dos indicadores essenciais para o acompanhamento operacional.
Tradicionalmente, a consulta a essas informações envolve sistemas especializados de supervisão, plataformas de monitoramento e painéis técnicos.
Embora fundamentais, esses ambientes podem exigir conhecimento específico para localizar, relacionar e interpretar diferentes indicadores.
O desafio abordado pela Qwantyco foi criar uma forma mais simples e contextualizada de interagir com essas informações.
Como permitir que um usuário consulte dados operacionais de uma usina solar fazendo perguntas, sem precisar navegar por múltiplas telas ou interpretar individualmente cada indicador?
A solução
A Qwantyco conectou a Olív-IA às informações de telemetria do Solário Carioca, permitindo que dados operacionais sejam consultados por meio de uma interface conversacional.
Em vez de depender exclusivamente de consultas técnicas, o usuário pode formular perguntas em linguagem natural e receber respostas estruturadas com base nos dados disponibilizados pela integração.
A aplicação demonstrada permite acessar informações como:
Da usina e de equipamentos específicos.
No dia e em períodos acumulados.
Medições atuais e históricas.
Temperatura ambiente e velocidade do vento.
Situação de conexão dos equipamentos.
Informações individualizadas dos inversores identificados por SKID.
A Olív-IA atua como uma camada inteligente de acesso e interpretação, aproximando os dados técnicos das necessidades reais de informação dos usuários.
Na prática
A aplicação pode ser observada em situações reais de consulta.
A Olív-IA recupera informações atualizadas sobre potência ativa, geração acumulada, status de conexão e condições meteorológicas, organizando os indicadores em uma resposta compreensível.
A partir dos dados disponíveis, a solução apresenta a energia gerada no período e pode detalhar a contribuição de equipamentos específicos.
A inteligência artificial consulta indicadores de irradiação e apresenta as medições atuais e históricas, fornecendo contexto para a análise das condições de geração.
Nos testes apresentados, a Olív-IA também demonstrou capacidade de organizar informações operacionais em um resumo e disponibilizar um documento PDF para consulta.
Esses exemplos mostram como a inteligência artificial pode simplificar a interação entre pessoas e sistemas técnicos.
Simulação baseada em consultas da Olív-IA aos dados de telemetria do Solário Carioca.
O diferencial
A aplicação da Olív-IA ao Solário Carioca demonstra um princípio fundamental da abordagem da Qwantyco: uma inteligência artificial corporativa precisa compreender o ambiente em que atua.
Ao acessar dados de uma infraestrutura energética específica, a Olív-IA responde a perguntas considerando indicadores, equipamentos e informações do contexto operacional.
Essa abordagem amplia as possibilidades de uso da inteligência artificial em ambientes que dependem de informações técnicas atualizadas.
A experiência também demonstra a possibilidade de aproximar diferentes perfis de usuários da informação, desde profissionais envolvidos na operação até gestores que precisam acompanhar indicadores sem necessariamente acessar diretamente os sistemas especializados.
A proposta não é substituir a infraestrutura de telemetria existente, mas agregar uma nova camada de inteligência e acessibilidade sobre os dados disponíveis.
Resultados
A aplicação demonstra a viabilidade de transformar informações de telemetria em consultas conversacionais contextualizadas. Entre as capacidades observadas estão:
Consulta a indicadores operacionais por meio de perguntas em linguagem natural.
Recuperação de dados recentes de geração, condições meteorológicas e equipamentos.
Apresentação de múltiplos indicadores em uma única resposta.
Possibilidade de consultar informações gerais da usina ou específicas dos SKIDs.
Apresentação estruturada dos dados e demonstração de geração de relatórios.
Além do Solário Carioca
A experiência com a usina evidencia uma possibilidade relevante para organizações que operam infraestruturas complexas: integrar inteligência artificial aos sistemas que já fazem parte de suas operações.
A partir dessa abordagem, dados técnicos podem se tornar mais acessíveis e contextualizados, ampliando as possibilidades de acompanhamento e análise.
O mesmo conceito pode ser avaliado para outros ativos, instalações e ambientes operacionais, respeitando as particularidades de integração, segurança e governança de cada organização.
O case do Solário Carioca mostra como a inteligência artificial pode agregar valor quando integrada ao contexto real de uma operação.
Ao conectar a Olív-IA aos dados de telemetria, a Qwantyco demonstra uma forma mais natural de acessar informações técnicas e transformá-las em conhecimento útil.
Porque o valor da inteligência artificial não está apenas na capacidade de responder perguntas, mas em compreender o contexto necessário para entregar respostas relevantes.
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