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Soluções

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Sistema de Glossa para Convênio Hospitalar

Todos os anos, uma grande quantidade de notas de serviços hospitalares é gerada. Constatou-se que o processo padrão de auditoria apresentava falhas durante a seleção e a inspeção dos documentos deixando passar notas irregulares e, consequentemente, essa imprecisão trazia, anualmente, prejuízos milionários para os convênios médicos.

 

A Genesis desenvolveu um modelo de Inteligência Artificial para auxiliar na triagem das notas. Esse modelo selecionava as notas fiscais com maior probabilidade de irregularidade e apresentava aos auditores um ranqueamento otimizado. Além disso, o modelo era retreinado a cada 9 meses para aprender a reconhecer mudanças nos processos de preenchimento das notas.

 

Como resultado, a solução proporcionou um retorno 6 vezes maior que o resultado prévio e, além de auxiliar na tomada de decisão, o modelo possibilitou a contratação de mais auditores e auxiliou na precificação dos seguros e demais produtos oferecidos pelo convênio.

Hospital
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Sanitização de Banco de Dados

O banco de dados é, provavelmente, um dos bens mais valiosos de uma empresa. É nele que estão armazenadas todas as informações importantes para o acompanhamento e a manutenção do negócio, porém é natural que, com o passar do tempo e à medida em que o sistema é alimentado, ocorra o acúmulo de informações duplicadas e incorretas. A franquia farmacêutica continha mais de 4 mil entradas entre ambíguas, incompletas e incorretas em seu banco de dados, o que tornava a consulta lenta e os dados não confiáveis.

A Genesis desenvolveu um sistema que, por meio de acréscimo de rótulos, recursos de extração e análise de curva de aprendizado, possibilitou descobrir quantas amostras foram necessárias para treinar um bom algoritmo. Em seguida, implantou um serviço de Elastic Search para comparar cada cliente e, finalmente, um modelo de aprendizado de máquina para realizar a classificação final das informações do sistema.

A solução proporcionou a redução dos dados de 200M para 40M e, como consequência, a franquia ganhou mais rapidez nas buscas e resultados muito mais confiáveis. O algoritmo continua aprendendo e corrigindo frequentemente entradas ambíguas e incorretas, mantendo de maneira automatizada a confiabilidade das informações.

Franquia Farmaceutica
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Sistema de Previsão de Demanda para a Indústria Alimentícia de Congelados

A quantidade de itens em estoque, o acompanhamento e a reposição diária dos produtos, principalmente nos centros de distribuição do ramo alimentício, devem ser tratados e acompanhados estrategicamente e com frequência para evitar problemas como, por exemplo, a ruptura de estoque. A manutenção do estoque para cada centro de distribuição do cliente atendido pela Genesis, era feita com base em cálculos manuais.

 

Utilizando a demanda dos últimos anos por centro de distribuição e técnicas de modelagem de séries temporais, foi construído e treinado um método conjunto de machine learning para realizar as previsões de demanda.

 

A solução da Genesis reduziu em 25% a quantidade de ruptura de estoque para mais de 250 SKUs (Unidade de Manutenção de Estoque).

Indústria Alimentícia e Congelados
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Sistema de Prospecção de Propriedades

Todos os anos, equipes de numerosos prospectores, extremamente dispendiosas, buscam manualmente e praticamente às cegas através de contatos pessoais ou porta-em-porta por proprietários de terrenos que aparentemente promissores para os seus investimentos. A qualidade quase sempre era insatisfatória para o empreendimento desejado e, assim, baixas são as conversões. Cada deslocamento é um custo e o tempo conta em desfavor no mercado de geração distribuída.

 

A Gênesis desenvolveu uma plataforma que combina bases de dados governamentais e recursos de Inteligência Artificial para encontrar propriedades rurais e nestas as qualidades que correspondam aos critérios e regras de negócio necessários para a implantação de usinas fotovoltaicas, proporcionando uma série de filtros para que os prospectores possam tomar decisões mais assertivas em suas atividades e aumentar a qualidade e a taxa de conversão.

Prospecção
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Soluções para o Setor Elétrico

A ausência de monitoramento e de manutenção nas subestações de energia pode ocasionar alterações em grandezas elétricas, como tensão e corrente. E esse distúrbio costuma gerar consequências que vão do mau funcionamento à perda total ou parcial de ativos. A Genesis, com o apoio da Ciência de Dados, vem atuando amplamente com soluções para o setor de produção, transmissão e distribuição de energia:

Otimização do Cronograma de Manutenção

Essa solução visou o equilíbrio ideal entre custo, risco e disponibilidade. Foi considerado o status do equipamento (diagnóstico da máquina) e os recursos necessários para cada manutenção.

O resultado obtido mostrou uma possibilidade de economia de 30% com manutenção.

 

Diagnósticos de Falhas em Aerogeradores

Foi implementado um conjunto de modelos de aprendizado de máquina para classificar dados de componentes de aerogeradores e sensores em defeituosos ou normais.

Com essa solução, obteve-se uma diminuição do custo de manutenção e redução de falhas de máquinas.

 

Análise Preditiva do Estado de Transformadores

Foi implementado um conjunto de modelos de aprendizado de máquina para classificar dados coletados a partir de análise química em óleos utilizados em transformadores elétricos (Health Index – DGA).

Essa solução possibilitou verificar com mais assertividade e acurácia o estado de vida dos transformadores.

 

Regulagem de Fluxo Reverso de Energia

Foi criado um algoritmo para regulação do fluxo reverso, que calcula a posição da chave OLTC (On Load Tap Changer) para garantir a tensão desejada na carga.

 

A partir de uma regulação de fluxo reverso precisa, foi aumentada consideravelmente a eficiência e a economia da rede.

 

Análise de Sobretensão Transitória

Foi realizada uma análise exploratória sobre os dados fornecidos pelo cliente a respeito de sobretensões transitórias e simulações no sistema de energia ATP e Matlab.

 

A partir das análises e simulações realizadas, foi possível auxiliar especialistas para uma tomada de decisão mais consciente e acertada.

Setor Elétrico
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Modelo de Armazenamento e Gestão de Hidrogênio Verde

Um dos problemas que o setor elétrico vem enfrentando é a dificuldade no armazenamento do excedente de energia renovável. O emprego de baterias, que poderia ser uma possível solução, ainda apresenta uma série de limitações.

O hidrogênio apresenta-se como uma alternativa inovadora, se considerada a sua eficiência energética e a sua utilização para produção de amônia (insumo fundamental para toda indústria). No entanto, existe um grande desafio na integração e gestão do hidrogênio na rede elétrica, que se não sanado, torna inviável a sua aplicação.

A Genesis desenvolveu um modelo de sistema EMS (Energy Management System) responsável por gerenciar a inserção de renováveis, na rede elétrica através de um eletrolizador capaz de converter o hidrogênio em energia.

Hidrognio Verde
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Detecção e Identificação de Objetivos e Imagens em Vídeo

Todos os anos milhares de quilômetros de linhas de transmissão são monitoradas por  helicópteros ou drones. Milhares de horas de vídeo são produzidas para posterior análise de especialistas. 

As inspeções manuais, além de demandarem constante mão-de-obra de especialistas, elevam o custo e deixam as operações suscetíveis a equívocos (visto a monotonia da atividade).

 

Por meio de Inteligência Artificial, o modelo detecta, identifica o tipo do objeto e classifica o seu estado de modo rápido e eficiente.

A tecnologia possibilitou a redução de aproximadamente 90% do tempo gasto com a análise de especialistas e, em alguns casos, o uso do recurso proporcionou uma redução de aproximadamente 60% nos custos da operação.

Objetos Imagens em Víde
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