Supergasbras delega à IA missão de aumentar precisão da recarga de gás nos botijões

Por Roberta Prescott

Flávio Baltensberger, CIO da Supergasbras, reconhece o hype em torno da inteligência artificial — especialmente, a generativa — e diz que a distribuidora de gás está trabalhando para agregá-la onde realmente ela entrega valor. Em conversa com o Convergência Digital, o CIO detalhou quais são os projetos nos quais a companhia enxergou que faz, sim, sentido incorporar IA e contou detalhes sobre desde quando e como a empresa do grupo holandês SHV Energy vem estudando a tecnologia.

A jornada rumo à IA começou mais fortemente nos últimos cinco anos, quando foi criada a área de transformação digital aliada à macroestratégia da companhia cujos pilares estruturais incluem, entre outros tópicos, a melhoria do desempenho e a otimização das operações. “Entendemos que digital, inovação e segurança passam por todos os pilares. Transformação digital pode ser muita coisa e decidimos que aqui será a transformação da experiência dos clientes e dos empregados e que seremos data driven”, disse Flávio Baltensberger.

O objetivo é transformar a experiência do cliente para ser digital, mas, para tanto, foi preciso dar um passo para trás e mapear as jornadas dos diferentes consumidores. Isso porque a Supergasbras atende tanto a granel (quando é instalado um tanque e ele é abastecido com gás periodicamente) para grandes clientes, por exemplo, do agronegócios, indústrias e comércio, como os botijões vendidos de forma indireta (por meio de revendedores) para consumidores finais — este último, é o carro-chefe, respondendo, segundo Baltensberger, por 70% do volume das vendas.

Tem ainda a medição individual para averiguar o quanto, por exemplo, uma unidade de um prédio consumiu do tanque vendido a granel. “Hoje, temos telemetria nos tanques e soluções de IA para identificar alterações de consumo nesses tanques”, adiantou Baltensberger. Após desenhar a jornada, a empresa identificou quais seriam os pontos de contato e como os clientes gostariam de ser atendidos.

Nesse processo, a Supergasbras identificou que a área de operações enfrentava desafios que, com a tecnologia, poderiam ser vencidos. Um deles estava no momento de enchimento do botijão. Quando o botijão de gás retorna do cliente, ele pode ter ainda um pouco de gás dentro ou mesmo vir com ou sujeira. Isso pode ser um problema, porque, por regra, a empresa é obrigada a entregar o botijão com 13 kg.

“Nós olhamos a tara do botijão para saber quanto pesa a lata e a isso somamos 13 kg. Só que cada botijão tem um peso diferente e é preciso ter certeza de qual é a tara do botijão. Este número vem escrito no botijão e a margem de erro é 100 g”, explicou Baltensberger.

Pelo processo anterior havia pessoas digitando o peso do botijão, que vem escrito junto com outras informações na lata, em um sistema. A precisão é fundamental para não entregar o produto nem com mais e nem com menos gás. Quatro operadores ficavam tempo integral digitando a tara do botijão, o que demorava quatro segundos para digitar e podia ter erro — por isso, em um outro processo, havia a dupla checagem. Ou seja, havia espaço para melhorar a eficiência.

Assim, em uma evolução, os botijões começaram a passar por um túnel com câmeras, que digitalizam as informações, automatizando o processo. “Quando fizemos isso, a leitura de botijão passou de quatro segundos para 0,45 segundos”, conta o CIO. Para dar certo, foi desenvolvido algoritmo de leitura para a transformação da imagem no dado. “Ele lê a data de expiração do cilindro, porque, a cada dez anos, tenho de requalificar o cilindro, lê a tara do botijão e já manda para linha de produção, que tem a máquina com bico de enchimento, apontando quanto tem de colocar”, explica Baltensberger.

Para se ter uma noção do tamanho da grandeza do projeto, são de 25 mil a 30 mil botijões por linha e por dia, chegando a um total próximo de 1 milhão de botijões por linha por mês. “No início houve resistência de quem estava trabalhando, mas não tiramos ninguém, colocamos em funções mais nobres”, diz. Na unidade onde rodou o piloto, eram dois turnos de quatro pessoas, que foram requalificadas de digitadores a analistas de qualificação — e outros colaboradores foram alocados para outras funções, explicou o CIO.

Atualmente, perto de 7 milhões de botijões já são enchidos com este esquema, cuja acuracidade está em 98,9% de precisão. “Temos 1% de volta para a reanálise e antes era 10%”, completou, assinalando que a margem de erro caiu para zero. “Este 1% é quando o algoritmo não consegue ler por razões diversas, como marcação antiga, sujeira, ferrugem”, disse.

A solução que permite a interpretação automática de imagens de cilindros de gás por IA e visão computacional foi desenvolvida em conjunto com a Fu2re. O projeto piloto para, por meio da captação de imagens de botijões, identificar automaticamente tara e data de expiração antes de entrarem em processo de distribuição, ocorreu no fim de 2023 e entrou em produção em linhas selecionadas no Rio de Janeiro em 2024. A meta é expandir o sistema para outras unidades. O sucesso do projeto ajudou ao CIO a mostrar a eficiência da tecnologia.

Outros projetos

Na parte operacional, a Supergasbras está trabalhando junto com a Fu2re em uma solução para o controle de portaria. “O botijão é nosso maior ativo e a gestão do botijão é algo significativo. Quando o caminhão entra na base, uma pessoa confere, conta quantos botijões tem no caminhão e bate o número com a nota fiscal. O mesmo ocorre na saída”, detalhou o CIO.

Em linha com o modelo usado para leitura dos dados nos botijões, a empresa também passou a usar câmeras para fazer a contagem do número de cilindros quando o caminhão passa. Com isso, reduz de sete minutos, em média, na contagem manual para de 30 a 40 segundo com algoritmo de IA de identificação de objetos.

E mais: está usando o sistema de câmera dos botijão para identificar falhas na pintura do botijão e outro algoritmo de inteligência artificial para identificar a disponibilidade de cilindros na base. Neste último, a empresa sabe qual é a necessidade de vasilhames em cada uma de suas bases e consegue ainda calcular qual será a demanda.

Telemetria também está na pauta da TI. Desde que começou a usar para fazer a leitura do comportamento dos motoristas, gerando alertas, o número de ocorrências diminuiu 91%, conta Baltensberger.