Gestão inteligente de ativos: Como reduzir custos e maximizar a eficiência

1. Introdução:

O que é um ativo e por que ele precisa ser gerido?

No setor de energia solar, os ativos vão muito além dos paineis visíveis a olho nu. Englobam inversores, estruturas de fixação, cabos, sistemas de monitoramento, e até o próprio terreno onde a usina está instalada. São todos os elementos físicos e digitais que compõem a infraestrutura da planta. Gerir esses ativos significa garantir que cada componente opere com o máximo desempenho e pelo maior tempo possível. Afinal, em um setor onde cada quilowatt conta, qualquer perda de eficiência representa prejuízo direto no retorno sobre o investimento ROI.

O que é gestão inteligente de ativos?

Imagine poder antecipar problemas antes que eles afetem sua geração, ou otimizar cada decisão com base em dados precisos. A gestão inteligente de ativos faz exatamente isso, combinando tecnologia, análise preditiva e automação para:

● Prevenir falhas com manutenção no momento certo.

● Aumentar a eficiência energética através de ajustes contínuos.

● Proteger seu investimento, garantindo que sua usina opere no máximo potencial por anos.

Estudos mostram que usinas com gestão baseada em dados alcançam resultados significativamente melhores:

● Redução de até 15% nos custos operacionais, graças à manutenção proativa (fonte: Quadrical.ai).

● Aumento de disponibilidade, com menos paradas não programadas.

● Retorno financeiro acelerado, já que cada porcentagem de eficiência ganha se traduz em maior faturamento ao longo do tempo.

A energia solar já provou ser um dos investimentos mais sustentáveis e rentáveis do nosso tempo. Agora, a próxima fronteira é fazer com que cada usina opere não apenas bem, mas com excelência. E isso começa com a escolha de como gerenciar seus ativos.

2. Desafios que impactam o ROI de usinas solares

Mesmo as usinas mais bem projetadas enfrentam obstáculos que comprometem seu desempenho e reduzem significativamente o retorno financeiro esperado. Muitos desses desafios operacionais passam despercebidos por longos períodos — até que os prejuízos se tornam evidentes. Conheça os principais vilões:

● Falhas Ocultas em Strings e Inversores

Nem toda falha é visível ou detectada por sistemas tradicionais de monitoramento. Strings desconectadas, inversores subutilizados ou operando com falhas intermitentes são problemas comuns que, isoladamente, parecem pequenos, mas juntos podem representar perdas relevantes na produção mensal.

● Acúmulo de Sujeira (Soiling) e Sombreamento

A sujeira acumulada nos módulos solares — seja por poeira, poluição ou excrementos de aves — pode reduzir a geração de energia em até 30% em alguns casos. O mesmo vale para sombreamentos não previstos, causados por vegetação, construções ou objetos móveis. Quando não monitorados com precisão, esses fatores afetam diretamente a performance.

● Degradação Acelerada dos Módulos

Os módulos solares se degradam naturalmente com o tempo, mas fatores como temperaturas excessivas, ciclos de umidade, falhas de fabricação ou instalações inadequadas podem acelerar esse processo. Identificar padrões anormais de degradação é essencial para evitar perdas irreversíveis.

● Falta de Visibilidade em Tempo Real

Tomar decisões sem dados atualizados é como pilotar um avião no escuro. A ausência de visibilidade em tempo real impede a identificação rápida de falhas e limita a capacidade de resposta da equipe técnica. Isso se traduz em mais tempo de inatividade e menos energia injetada na rede.

● Manutenção Reativa

Quando a manutenção só ocorre após a falha se manifestar, os custos operacionais disparam. Trocas emergenciais de componentes, deslocamentos não planejados da equipe de O&M e períodos de inatividade poderiam ser evitados com uma abordagem mais proativa e inteligente.

Cenário Nacional: Quanto Isso Representa?

No Brasil, estudos indicam que uma usina solar de grande porte pode perder de 3% a 12% da sua geração anual por ineficiências não detectadas. Em plantas acima de 50MW, isso significa milhares de reais por ano desperdiçados. E o mais preocupante: grande parte dessas perdas poderia ser evitada com tecnologia adequada.

Por Que Esses Desafios Persistem?

Porque muitas usinas ainda operam com ferramentas limitadas, foco excessivo em manutenção corretiva e baixa integração de dados. O maior problema é que as empresas de operação de usinas dizem utilizar a análise de dados para prever falhas, mas fazer isso de forma manual é muito difícil devido à quantidade de dados analisados, e acabam se mantendo no método tradicional de reparo reativo. O setor tem avançado na digitalização, mas ainda existe uma lacuna entre o potencial de geração e a performance real entregue.

3. Soluções Baseadas em Dados (Cases Quadrical.ai)

A transformação digital no setor solar já é uma realidade, e a Quadrical.ai tem se destacado nesse cenário ao aplicar inteligência artificial e Digital Twins para otimizar o desempenho de usinas solares. Um exemplo notável é o caso da SolarArise.

Caso SolarArise: Redução de Perdas e Aumento de Eficiência

A SolarArise implementou a solução de Digital Twin da Quadrical.ai em uma planta de 67 MW localizada em Maharashtra. Antes da intervenção, a usina apresentou perdas diárias médias de 7,3%. Com a adoção da tecnologia, essas perdas foram reduzidas para 4,2%, representando uma melhoria significativa na eficiência operacional. [ quadrical.ai] A abordagem envolveu a criação de gêmeos digitais que consideram dados de SCADA, clima, rastreadores e informações dos fabricantes. Esses modelos permitiram a identificação precisa de falhas, como:

• Acúmulo de sujeira (soiling): Foram detectadas perdas adicionais de 372 MWh devido à sujeira, levando à recomendação de limpezas mais frequentes em três blocos específicos. [quadrical.ai]

  
  

• Problemas em Strings combinadoras SCBs Identificaram-se 21 SCBs com perdas estruturais de longo prazo, totalizando 113 MWh, e 87 SCBs com perdas por sombreamento, somando 302 MWh.

  
  

• Falhas em conectores e cabos: Foram emitidos 179 tickets relacionados a falhas em conectores Y e cabos, representando 1,12% de perda.

Além disso, a plataforma forneceu um painel operacional em tempo real, priorizando ações de manutenção com base no impacto financeiro, o que otimizou a alocação de recursos e aumentou a geração de energia.

A experiência da SolarArise demonstra como a integração de dados e inteligência artificial pode transformar a gestão de ativos solares, reduzindo custos operacionais e maximizando a eficiência.

4. Como a Tecnologia Reduz Custos Operacionais

Implementar uma gestão inteligente de ativos não é apenas uma tendência: é uma forma concreta de economizar, evitar desperdícios e aumentar a previsibilidade do negócio. Mas como, na prática, a tecnologia reduz os custos operacionais de uma usina solar?

1. Identificação Proativa de Falhas

   Através de análises preditivas e modelagem com Digital Twins, falhas são detectadas antes que afetem a geração. Isso acontece pois a IA estará comparando em tempo real os dados com o digital Twins, alertando caso ocorra algo diferente. Isso evita paradas não planejadas, reduz custos com correções emergenciais e mantém a produção dentro do esperado.

2. Priorização Inteligente da Manutenção

   Ao cruzar dados de performance com impacto financeiro, é possível priorizar ações que realmente importam. Isso significa que a equipe de O&M pode focar no que traz mais retorno, reduzindo deslocamentos desnecessários e otimizando o tempo de resposta.

3. Otimização da Limpeza dos Módulos

   Em vez de seguir cronogramas fixos, a limpeza passa a ser orientada por dados de perdas reais por soiling. Com isso, evita-se tanto a limpeza excessiva (gasto operacional desnecessário), quanto a perda de energia por sujeira acumulada.

4. Redução de Perdas Ocultas

   Muitos desvios de performance passam despercebidos por meses ou até anos. A tecnologia baseada em dados consegue encontrar esses “vazamentos invisíveisˮ de energia — como SCBs com desempenho cronicamente inferior ou strings desconectadas — e transformá-los em geração recuperada.

5. Menor Degradação Prematura

   Ao monitorar os padrões de operação e detectar condições fora do ideal (como superaquecimento, hotspots ou falhas em trackers), a tecnologia ajuda a preservar os ativos, prolongando sua vida útil e evitando substituições precoces.

6. Tomada de Decisão com Base em Evidências

   Com dashboards avançados e KPIs em tempo real, as decisões deixam de ser intuitivas ou reativas e passam a ser guiadas por dados concretos. Isso aumenta a confiança na operação, melhora a comunicação entre áreas e apoia decisões estratégicas com base em ROI.

   
   

5. KPIs que Toda Usina Deve Monitorar

Se a tecnologia é o motor da gestão inteligente, os KPIs Key Performance Indicators) são o painel de controle. Após identificar como a tecnologia reduz custos, é fundamental saber quais métricas realmente importam para acompanhar o desempenho da usina de forma estratégica.

Monitorar os KPIs certos é o que permite transformar dados em decisões — e decisões em lucro.

Aqui estão os principais indicadores que toda usina solar deve acompanhar:

1. Performance Ratio (PR) Mede a eficiência da usina considerando perdas por temperatura, falhas, sujeira, entre outros. Um PR abaixo do esperado pode indicar problemas ocultos que precisam ser investigados.

2. Disponibilidade do Sistema Indica o tempo em que os equipamentos estiveram operacionais. Alta disponibilidade é essencial, mas precisa ser avaliada em conjunto com o PR para garantir que não haja "falsos positivos" (sistema ligado, mas gerando abaixo do ideal).

3. Perdas por Soiling e Sombreamento Com modelos baseados em IA, é possível quantificar em tempo real quanto de energia está sendo perdida por sujeira ou sombreamento em cada segmento da usina.

4. Geração Real x Geração Esperada Forecast vs Real) Comparar o que foi gerado com o que deveria ter sido gerado (considerando irradiância e clima) ajuda a identificar desvios e tomar ações rápidas para correção.

5. MTTR e MTBF O Mean Time to Repair (tempo médio de reparo) e o Mean Time Between Failures (tempo médio entre falhas) são cruciais para avaliar a eficiência da manutenção e a confiabilidade dos equipamentos.

6. Índice de Perdas por Equipamento (Inversores, SCBs, Strings) Ter clareza sobre quais equipamentos estão gerando perdas permite priorizar manutenções e até renegociar contratos de fornecimento.

7. Retorno Financeiro por Ação de Manutenção Esse KPI mostra quanto de geração (e receita) foi recuperado após uma ação corretiva ou preventiva. Ajuda a comprovar o valor da manutenção proativa com base em resultados reais.

   
   
   
   

Esses indicadores são a base para uma gestão inteligente de ativos. Mas mais do que apenas visualizar números, o segredo está em interpretar os dados, agir com agilidade e manter uma cultura de melhoria contínua. Sem contar que cada usina é única, e seus KPIs também devem ser considerados únicos.

E para isso, o próximo passo é fundamental: como implementar esse modelo na prática. Vamos ao próximo tópico?

6. Passos para Implementar na Sua Usina

Saber o que fazer é importante — mas saber como fazer é o que realmente transforma uma operação. A boa notícia é que a implementação de uma gestão inteligente de ativos pode ser simples e escalável, desde que siga uma sequência lógica e bem estruturada.

Veja os passos essenciais para adotar esse modelo na prática:

1. Integração de Dados da Usina

O primeiro passo é garantir que todos os dados da usina — provenientes de inversores, sensores, estações meteorológicas e até satélites — estejam acessíveis em uma única plataforma. Esse processo costuma ser facilitado quando a planta já possui uma infraestrutura SCADA bem implementada, o que é comum em projetos de médio e grande porte.

2. Acesso aos Dados por um Sistema com IA

Com os dados centralizados, o próximo passo é permitir que uma plataforma de inteligência artificial, como a Quadrical.AI, tenha acesso aos dados históricos e em tempo real da usina. Essa conexão possibilita a leitura profunda dos padrões operacionais e abre caminho para diagnósticos mais precisos e ações preditivas. Pela Quadrical.Ai não há a necessidade de instalação de novos hardwares, apenas o acesso aos dados é suficiente. Existem outras plataformas no mercado que exigem implementação de hardware para essa etapa. Nessa etapa também é interessante compartilhar os dados históricos de pelo menos 1 ano, para assim o Digital Twins ja começar a aprender como aquela usina específica funciona.

3. Definição de Regras Personalizadas para a Usina

Cada planta é única — localização, equipamentos, clima, operação. Por isso, é essencial configurar regras personalizadas para o contexto específico da usina. Isso inclui definir os limites operacionais, os parâmetros críticos de desempenho e as condições que devem gerar alertas automáticos. Muitas dessas regras virão do projeto da usina, enquanto outras do histórico específico da usina e/ou equipamentos utilizados.

4. Ativação da Plataforma: IA em Ação

Após no máximo 15 dias de acesso aos dados, a plataforma já começa a operar com autonomia: analisando o comportamento de cada ativo, identificando anomalias, gerando insights e emitindo ordens de serviço diretamente para a equipe de O&M. Tudo isso com base em modelagens inteligentes que evoluem continuamente com o tempo.

5. Treinamento de Equipes

De nada adianta ter alertas inteligentes se os times não estiverem preparados para agir com agilidade e precisão. Por isso, é fundamental capacitar as equipes técnicas para interpretar os dados, priorizar ações corretivas e adotar uma postura mais proativa frente aos desafios operacionais.

6. Contratos de O&M Inteligentes

Por fim, é hora de alinhar os interesses de todos os envolvidos. Contratos de operação e manutenção devem incorporar metas de eficiência, prazos de resposta baseados em dados e indicadores de performance que reflitam a realidade da usina. Dessa forma, cria-se uma cultura orientada a resultados — com benefícios compartilhados por toda a cadeia. Com esses passos, a usina dá um salto em direção à modernização operacional. E, mais do que isso, se posiciona estrategicamente para o futuro. Falando em futuro… vamos encerrar com uma visão clara do que está por vir?

7. Conclusão: O Futuro é Proativo

A era da manutenção reativa está ficando para trás. Em um cenário onde cada MWh conta, a diferença entre uma usina eficiente e uma usina com prejuízo está, cada vez mais, nos dados — e principalmente no que se faz com eles.

Gestão inteligente de ativos não é apenas uma inovação tecnológica. É uma mudança de mentalidade. Significa trocar suposições por evidências, planos fixos por ações dinâmicas e decisões lentas por respostas em tempo real.

Com o apoio de plataformas de inteligência artificial, como a Quadrical.AI, as usinas podem:

● Reduzir drasticamente perdas ocultas

● Prolongar a vida útil dos equipamentos

● Agilizar a manutenção com base em prioridades financeiras

● Aumentar o ROI do empreendimento desde o primeiro ano

A boa notícia é que o futuro já está disponível. E está acessível para as usinas que decidirem agir hoje.

Porque, no setor solar, eficiência não é mais uma vantagem competitiva — é uma exigência do mercado. E as usinas que adotarem uma postura proativa estarão não só mais preparadas, mas também mais lucrativas.

Sobre a Autora

📢 Telma Meneghette Bassan é executiva no setor de energias renováveis, com mais de 10 anos de experiência no setor fotovoltaico. Liderou a introdução da tecnologia de Digital Twins em parceria com a empresa canadense Quadrical.AI. Possui graduação em Engenharia Elétrica, especialização em Energias Renováveis e mestrado em Sistemas de Energia. Atua no desenvolvimento de soluções para otimizar a eficiência e previsibilidade na geração renovável.