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 Plataforma de Gestão de Utilidades Industriais

Como reduzir em 37,5% o tempo de inspeção de grandes transmissoras ede energia

Resumo

Gestores e operadores industriais acompanham utilidades críticas como caldeiras e fornos a partir de dados fragmentados, coletados manualmente em planilhas e supervisórios sem capacidade analítica, o que torna a decisão lenta, reativa e de alto custo cognitivo.

 

O Util 4.0 nasceu no Projeto FINEP Utilidades Industriais 4.0, conduzido pela In Forma Software em parceria com CESAR e di2win. A plataforma virtualiza ambientes industriais combinando Gêmeos Digitais, IoT, computação de borda e IA para entregar monitoramento em tempo real, previsões e prescrições autônomas. O discovery com desk research, matriz CSD, entrevistas, visita à fábrica e benchmarking revelou três perfis de usuário com necessidades distintas, resolvidos em uma interface única por meio de progressive disclosure e de KPIs definidos junto a especialistas.

 

O piloto em uma indústria de sabão em pó alcançou ganho máximo de 8,89% na eficiência energética do consumo de gás natural. A plataforma foi validada em teste de usabilidade com escala SUS e ganhou um modelo comercial de PoC, com framework de qualificação de clientes e evento de lançamento que captou leads de mais de 40 empresas.

Atuação

Condução do Duplo Diamante, do Discovery ao Delivery junto a empresas dos setores de sabão em pó, vidro e louças sanitárias;

  • Desk research sobre sistemas de queima, eficiência de caldeiras e comportamento dos dados de gás natural;

  • Condução de entrevistas semiestruturadas com gestores, operadores e especialistas, análise de ambiente na visita à indústria e benchmarking competitivo;

  • Definição de personas, canvas de proposta de valor e, junto aos especialistas, das variáveis monitoradas e dos KPIs de consumo e eficiência que guiaram o produto;

  • Prototipação e validação com testes de usuário;

  • Homologação com o time de desenvolvimento, atuando como ponto de interface entre as decisões de UX e a implementação técnica;

  • Acompanhamento in loco da implantação com diário de bordo sobre frequência de uso, atenção aos alarmes e adesão às recomendações;

  • Estruturação do modelo de PoC comercial, incluindo análise SWOT do produto, framework objetivo de qualificação de clientes e questionário para demonstrações;

  • Mapeamento de concorrentes no Brasil e evento de lançamento com os times de Marketing e Comercial.

Contexto e Problema

A gestão de utilidades industriais, que abrange gás natural, vapor, energia elétrica, ar comprimido e refrigeração, responde por uma parcela expressiva do custo operacional de uma planta e pelo desempenho de ativos críticos como caldeiras e fornos. Apesar disso, a maior parte das indústrias brasileiras opera essa gestão com um nível de maturidade digital baixo, apoiada em sistemas supervisórios que exibem variáveis em tempo real mas não interpretam o que está acontecendo nem indicam o que fazer a respeito.  

Gestores e operadores precisavam acompanhar o desempenho das utilidades a partir de dados fragmentados, coletados manualmente em planilhas e distribuídos entre sistemas sem capacidade analítica. O resultado era uma tomada de decisão lenta e reativa, na qual a ineficiência energética só era percebida depois de já ter virado custo.

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Problema central: A planta já era instrumentada, mas não era interpretada. O dado existia em tela e não chegava como decisão, o que mantinha a operação reativa mesmo com monitoramento contínuo.

Descoberta

Para mapear o problema, iniciei o discovery por meio de Desk Research sobre sistemas de queima de combustíveis, eficiência energética de caldeiras e fornos, e o comportamento dos dados de gás natural, sendo o produto principal para que o produto fosse fundamentado na realidade técnica do setor.

 

A pesquisa serviu de insumo para a construção de uma matriz CSD (certezas, suposições e dúvidas). Entre as certezas, o gás natural era a principal despesa energética, porém havia dúvidas fundamentais sobre o nível de maturidade 4.0 das empresas, quais informações seriam mais relevantes e como a interface seria operada no contexto real da fábrica. A partir da matriz CSD, construí e conduzi roteiros de entrevistas semiestruturadas com gestores, operadores e especialistas industriais, explorando suas atividades na gestão de utilidades. Além disso, também visitei a indústria para compreender o ambiente onde o produto seria utilizado e construí um Benchmarking competitivo.

 

Dados coletados:

  • Público alvo;

  • Familiaridade do público com gráficos e dashboards;

  • O que é necessário entender ao fim da visualização;

  • Informações que fornecem insights importantes;

  • Métricas e indicadores que podem indicar o sucesso;

  • Cenários para tomadas de decisão;

  • Fontes de dados históricos para alertas/alarmes;

  • Limitações físicas/auditivas/visuais/táteis e possíveis distrações do ambiente industrial que poderiam comprometer o uso da plataforma.

Definição

Três Personas foram construídas com os dados coletados:

Ficou claro que o produto precisaria atender três perfis com necessidades diferentes numa única interface, sendo necessário integrar as telas explorando técnicas de progressive disclosure para não sobrecarregar o operador, oferecer dados precisos ao supervisor e oferecer profundidade para o gerente.

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A partir dos insights da descoberta, também trabalhei junto aos especialistas industriais na definição das variáveis que seriam monitoradas pelo modelo matemático e dos KPIs que guiariam a experiência do produto. Esse exercício foi determinante para o design, priorizando o que gera decisão para direcionar o usuário a ações de forma ágil e assertiva.

 

  • KPIs: consumo (m³ GN/ton de produto) e eficiência (m³ GN/m³ de vapor)

  • Variáveis monitoradas: volume de gás natural consumido, mistura gás/ar, temperaturas de entrada e saída da torre e massa de sabão em pó produzida, variáveis fundamentais para detectar ineficiências na combustão.

 

A definição precisa dos KPIs evitou criar dashboards que não geram insights. A plataforma foi construída em torno das métricas que realmente movem decisões de eficiência energética.

Ideação

Ao longo de três ciclos iterativos de prototipação, trabalhei no design das telas principais da plataforma, sempre interagindo com o time de desenvolvimento para análise da viabilidade técnica das soluções projetadas:

 

  • Módulo de Monitoramento: painel em tempo real com gráficos de linha para acompanhamento de eficiência de consumo de gás natural, temperatura da torre e variáveis do forno. Desenvolvido com sistema de alarmes (vermelho/amarelo/verde) e cards de status contextual;

  • Histórico de Recomendações (Alertas e Alarmes): timeline de eventos críticos com detalhes de início, duração e resolução de cada alarme, permitindo rastreabilidade;

  • Dados Históricos: tela de exploração de séries temporais com filtros de horário e seleção de variáveis para análise retroativa;

  • Módulo de Simulação: ferramenta para testar cenários, como impacto da instalação de novas máquinas ou diferentes potências, sem interferir na operação real;

  • Configurações: gestão de parâmetros operacionais e usuários.

 

Com a técnica de Progressive Disclosure, o operador vê o status (ok/alerta/problema) de imediato, podendo aprofundar quando necessário, reduzindo carga cognitiva. Além disso, a hierarquia de informação nos dashboards seguiu a lógica de leitura, destacando visualmente as informações mais críticas, com gráficos desenhados para suportar a correlação visual entre variáveis de processo e KPIs de eficiência.

Prototipação

​Com a técnica de Progressive Disclosure, o operador vê o status (ok/alerta/problema) de imediato, podendo aprofundar quando necessário, reduzindo carga cognitiva. Além disso, a hierarquia de informação nos dashboards seguiu a lógica de leitura, destacando visualmente as informações mais críticas, com gráficos desenhados para suportar a correlação visual entre variáveis de processo e KPIs de eficiência.

Utilize as setas laterais para navegar.

Estruturei o plano de teste de usabilidade da plataforma e conduzi sua execução com 5 participantes. As tarefas cobriam: vocabulário, usabilidade, responsividade e compreensão das recomendações.

 

Ao longo dos testes, foram analisadas as taxas de sucesso das tarefas e solicitado que os participantes respondessem um questionário composto pela Escala SUS (System Usability Scale) combinada com perguntas qualitativas.

 

Principais descobertas

 

  • Vocabulário:

    • Algumas nomenclaturas não foram compreendidas por todos os usuários, como "Histórico de Recomendações"

  • Usabilidade:

    • Nenhum participante teve dificuldade para navegar na área padrão de plotagem dos gráficos

    • 2 dos 5 participantes desistiram de tentar dar zoom e usaram o botão de expandir

    • 2 dos 5 dos participantes tiveram dificuldades para visualizar horários fora da área padrão de plotagem através das setas de navegação

  • Navegação:

    • Ícone do menu lateral precisavam de maior destaque

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Refinei o Protótipo incorporando as melhorias identificadas. As iterações focaram em:

 

  • Clareza dos ícones da barra de navegação lateral

  • Filtro de horário implementado com seleção rápida (2h, 8h, 24h, 48h, Hoje)

  • Padronização do vocabulário

  • Melhoria na visualização da duração do alarme, incluindo também áreas coloridas (amarelas e vermelhas) na área de plotagem durante um alerta/alarme.​

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Entrega

Homologação

 

​Trabalhei em estreita colaboração com o time de desenvolvimento para garantir que as especificações de design fossem fielmente implementadas, buscando contornar limitações dos componentes da biblioteca disponível para o projeto, atuando como ponto de interface entre as decisões de UX e a implementação técnica.

 

Além disso, acompanhei os resultados reais da implantação da Plataforma Util 4.0, monitorando as condições de uso da plataforma in loco, incluindo monitoramento via diário de bordo, observando como os usuários utilizavam a plataforma, a frequência de uso, atenção aos alarmes e atendimento às recomendações ao longo de 5 dias.

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Métricas

 

Foi possível alcançar um ganho máximo de 8,89% na eficiência energética do consumo de gás natural. Esse resultado demonstrou a eficácia da abordagem centrada no usuário combinada com o modelo matemático preditivo da plataforma.

 

O relatório final confirmou que a plataforma tecnológica de ambientes virtualizados com base em Gêmeos Digitais combinada com IoT, computação de borda e IA mostrou-se altamente eficiente para a gestão de utilidades industriais e que a plataforma atendeu seu propósito para as 3 personas.

Prova de Conceito (PoC) para Comercialização

Homologação

 

Trabalhei na estruturação do modelo de Prova de Conceito para comercialização da plataforma com novos clientes.

Objetivos da PoC: Estabelecer os critérios mínimos para apresentar a proposta de valor do Util 4.0 por meio de uma PoC viável em até R$ 60 mil e 30 dias.

Processo: Realizei entrevistas com o corpo técnico do Util 4.0 para estruturar o escopo com base numa Análise SWOT do momento atual do software.

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Homologação

 

  • Framework de qualificação do cliente: O modelo definiu critérios objetivos para qualificação: o cliente precisava ter (1) processo similar ao da indústria validada, (2) variáveis-chave coletadas, e (3) granularidade e tempo de histórico adequados — com uma tabela de referência mínima definida (ex: granularidade de até 30 min exige 4 semanas de histórico; granularidade de 4 horas exige 8 meses de histórico). O atendimento a esses critérios tinha como objetivo coletar leads que poderiam aderir à plataforma de forma experimental, com baixo custo de implantação e com comprometimento de adesão após comprovação de ganhos.

 

  • Escopo da PoC: Qualificação do cliente → Definição do critério de sucesso → Implementação → Apresentação dos resultados.

  • Entregável: Questionário de qualificação para demonstrações comerciais, utilizado para qualificar leads e guiar demonstrações com potenciais clientes industriais.

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Validação do Modelo Comercial

 

Mapeamento de Mercado: Mapeei os principais concorrentes com presença no Brasil no segmento de utilidades industriais (Automa, Optimal Energy, Minerva Controls, entre outros) para posicionamento competitivo.

 

Canais de Divulgação: Estruturei a estratégia de divulgação com Landing Page dedicada apresentando a proposta de valor, vídeo no YouTube com vídeo demonstrativo e campanha no LinkedIn com 4 temas: respostas às objeções do setor, utilidades combustíveis, previsões e prescrições, e redução de custos via Indústria 4.0.

 

Evento: estruturei junto aos times Marketing e Comercial um evento para divulgação da POC. O evento contou com a participação de empresas parceiras fornecedoras de peças e equipamentos para indústrias, trazendo consigo sua carteira de clientes como convidada, e palestras de interesse do setor. Ao término das palestras, a proposta de POC foi apresentada, contando com a captação de leads de mais de 40 empresas.

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