Este é um cenário demonstrativo construído a partir do método Vennan aplicado a contextos comparáveis e conhecimento setorial. O cliente (Utility Regional (demonstrativo)) é fictício. Números são projeções realistas — nenhum cliente específico é identificado. Vennan mantém sigilo com clientes reais salvo autorização formal.
Utility de Energia: Manutenção Preditiva de Rede
Cenário demonstrativo de utility com 1,8M clientes que reduz SAIDI em 22% via manutenção preditiva de rede + agente para atendimento a cliente, com aderência ANEEL.
Caso demonstrativo Vennan sobre IA em utility de energia com regulação ANEEL.
Utility com SAIDI acima da meta ANEEL. IoT + modelo preditivo em transformador + agente atendimento reduziu SAIDI em 22% em 20 meses.
Utility regulada ANEEL. Multas por SAIDI acima do padrão. Cliente insatisfeito.
SAIDI 12h/ano (meta ANEEL 10h). Falha em transformador identificada tarde. Atendimento reativo.
- SAIDI <10h
- Detecção precoce +50%
- NPS cliente +
SCADA em subestação. Sem análise preditiva. Chamados manuais.
Governança ANEEL
6 semanas- · Comitê + política
IoT + modelo preditivo
14 semanas- · Sensor em transformadores críticos + modelo
Agente atendimento
8 semanas- · Claude + base + WhatsApp
SCADA + IoT → Databricks → modelo Python → alertas para operação. Claude para atendimento a cliente via WhatsApp + portal. Log ANEEL retido 5 anos.
- · Aderência ANEEL
- · OT/IT em utility crítica
- · SLA de resposta em falha
- · Falso negativo = falha em cascata
- · Regulação ANEEL evolutiva
- · SAIDI (<10h)
- · SAIFI (-15%)
- · NPS cliente
- · ANEEL exige log detalhado de decisão automatizada
- · Sensor em transformador crítico > sensor em todo lugar
- → Extensão para transmissão
- → Previsão de demanda por bairro
Ecossistema Vennan usado
- · ANEEL Res. 956/2021
- · PRODIST
Dúvidas sobre este case
- · Bacharel em Ciências Contábeis
- · Especialização em Controladoria
- · MBA em Gestão Executiva em Saúde · FGV
- · Certificação BPM
- · Experiência em ISO 9001
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