Detecção Automática de Ativos Elétricos com IA de Aprendizado Contínuo

O cadastro manual de cada ativo era o gargalo do inventário para a revisão tarifária. Automatizamos essa etapa com IA: menos mão de obra, entrega mais rápida.

Validado pela IntellissisSetor: Energia ElétricaEm operação desde mar/2026
3,4M imagens processadas
85,6% de precisão
17 classes de ativos
Imagem de campo original Detecção automática de 9 ativos elétricos AntesIA

Arraste para revelar a detecção automática — 9 ativos identificados: transformador, poste de concreto, chave fusível, rede MT/BT, iluminação pública.

O Desafio

Uma das maiores concessionárias de energia elétrica do Estado do Rio de Janeiro estava fazendo o inventário dos seus ativos elétricos, etapa obrigatória da revisão tarifária regulada pela ANEEL. Para executar o serviço, contratou a Intellissis.

Uma das etapas do inventário era o cadastro manual de cada ativo: alguém abria cada fotografia de campo, identificava postes, transformadores, redes de média e baixa tensão, chaves fusíveis e placas de identificação, e digitava tudo no sistema. Com milhões de fotos, essa etapa consumia a maior parte da mão de obra da Intellissis e ditava o prazo de entrega à concessionária.

A Intellissis nos trouxe esse gargalo. Nosso ponto de partida não foi a tecnologia, foi o processo: onde está o trabalho repetitivo, quanto ele custa e o que muda se ele deixar de ser manual. A resposta foi uma IA que detecta e cadastra os ativos sozinha, e que continua ficando mais precisa com o uso.

A Solução: Sistema + Método + Ferramenta

Sistema — Aprendizado Contínuo

Cada inspeção gera dados que retroalimentam o modelo. Operadores validam ou corrigem as detecções, e esse feedback dispara automaticamente um novo ciclo de retreinamento. O modelo mais preciso é promovido para produção sem intervenção manual.

Método — Pipeline Estruturado

Da indexação do acervo à anotação assistida, treinamento auditável, promoção automática do melhor modelo e loop de feedback operacional. Um processo replicável da coleta à produção.

Ferramenta — Integração Real

API REST em produção e SDK .NET/C# integrados aos sistemas Windows da Intellissis, sem migração de infraestrutura. A equipe de cadastro passou a usar IA sem perceber que lidava com machine learning.

A IA em ação

Arraste cada imagem para comparar a foto original com a detecção automática.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

9 detecções simultâneas em ambiente urbano.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

Rede de média e baixa tensão com transformador.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

Poste de concreto e iluminação pública.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

Infraestrutura urbana com múltiplos ativos.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

Rede spacer — variação de infraestrutura urbana.

Imagem de campo original Detecção automática de ativos elétricos AntesIA

Classe rara: interruptor + placa de identificação.

Grid das 17 classes de ativos detectadas

As 17 classes de ativos detectadas — de postes e transformadores a religadores e concentradores.

17 classes + OCR automático

Além de detectar 17 tipos de ativos, o sistema lê automaticamente o texto em placas de identificação — extraindo potência, fabricante e tombamento do equipamento.

Placa original OCR lendo a placa ROMAGNOLI AntesOCR

Placa "ROMAGNOLI" lida automaticamente pelo sistema.

Onde o sistema já operou

Cada ponto representa um poste processado pela IA — cobrindo regiões urbanas, rurais e de proteção ambiental do estado do Rio de Janeiro.

Mapa de cobertura — cada ponto é um poste processado

Em números

Dados extraídos diretamente dos bancos de produção em junho/2026.

0
imagens processadas
0
precisão mAP50 (%)
0
taxa de sucesso (%)
0
classes de ativos
0
versões de modelo
0
meses ininterruptos

O que este case diz sobre o seu processo

Aqui a ferramenta foi detecção de objetos em imagens, porque o gargalo era olhar fotos e cadastrar o que aparecia nelas. Em outro cliente o gargalo pode ser ler documentos, conferir planilhas, conciliar lançamentos ou programar uma equipe. A tecnologia muda; o método é o mesmo.

Mapeamos o processo, encontramos a etapa que consome mais horas e mais prazo, e construímos a automação que resolve aquela etapa, integrada ao que a sua equipe já usa. O resultado que interessa não é a IA em si: é menos custo de mão de obra e entrega mais rápida ao seu cliente.

Tecnologias utilizadas

Visão ComputacionalActive LearningOCRAPI RESTSDK .NET / C#PythonMachine Learning

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Nós pensamos em como resolver.

Se existe uma etapa manual, repetitiva e cara no seu processo, ela provavelmente pode ser automatizada. Conte qual é, e nós desenhamos a solução.

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