Renato José Daemon Barros Light Serviços de Eletricidade S/A

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1 XXII Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétri SENDI a 10 de novembro Curitiba - PR - Brasil Renato José Daemon Barros Light Serviços de Eletricidade S/A renato.barros@light.com.br TRES - Informação do Tempo de Restabelecimento de Energia Palavras-chave Canais automáticos Falta de energia Inovação Integração Inteligência analítica Previsão de atendimento Resumo Desafiada pela ausência de uma referência no mercado, a Light implantou, em abril de 2014, o projeto TRES (Tempo de Restabelecimento). O projeto contempla um modelo de inteligência analítica, capaz de gerar previsões assertivas do tempo de restabelecimento da falta de luz. Nesta empreitada inovadora, foram utilizadas sofisticadas técnicas da engenharia de software onde, levando em consideração as variáveis de impacto no processo de atendimento aos serviços em campo, foi possível estabelecer um algoritmo capaz de avaliar o histórico de ocorrências, ajustado em conjunto aos padrões atuais de tempo de atendimento e, assim, compor a previsão de atendimento aos serviços de forma mais precisa. Estabelecido o modelo de cálculo, o sistema foi adaptado ao sistema de gerenciamento da rede elétrica e acoplado aos canais de atendimento automático. Em um processo novo e vivo, buscamos satisfazer a necessidade do cliente, melhorando a percepção sobre a qualidade do serviço. Atualmente o projeto apresenta uma assertividade de 65,5%, onde 70,8% dos clientes recebem a previsão de atendimento. Na esteira dos bons resultados, o comparativo 2015 x 2016 do 1º trimestre, mostra uma redução de 25,0% no volume de rechamadas sobre restabelecimento de energia, influencia direta da qualidade na informação prestada. 1. Introdução No setor energético, as distribuidoras se deparam com o desafio de informar ao cliente a previsão do restabelecimento de energia quando, por motivos diversos, o fornecimento foi interrompido por problemas na rede elétrica. Neste cenário, 1/9

2 o cliente tem a expectativa da informação sobre o prazo de normalização do serviço, cabendo às distribuidoras comunicar de forma precisa e mais assertiva possível, colaborando para o aumento da satisfação do cliente. A necessidade frente a este desafio e a inexistência de modelo similar no mercado, colocou a Light na vanguarda da inovação, ao propor um modelo analítico - em parceria com a COPPE/UFRJ (Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós- Graduação e Pesquisa de Engenharia é a unidade da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) que coordena os programas de pós-graduação em engenharia) - capaz de verificar todas as premissas relevantes para compor um algoritmo capaz de gerar previsões de tempo de restabelecimento da energia, baseado no histórico de 12 meses e ajustado pelo padrão de previsões mais recente disponível para a unidade consumidora do cliente. Este complexo modelo analítico foi desenvolvido por engenheiros de software e pesquisadores experientes, cujo trabalho inicial envolveu a coleta e análise de dados do sistema de gestão da rede elétrica da Light e, a partir da elaboração de diversos modelos estatísticos, resultou no cálculo mais preciso para compor o TRES. Assim, o modelo foi desenvolvido de tal forma que possa ser continuamente reajustado para acompanhar sazonalidades e mudanças estruturais do processo que possam afetar o tempo de reparo. Como resultado deste empenho, o principal produto do projeto é um software que executa o modelo desenvolvido e seu algoritmo de ajuste de parâmetros. O software foi elaborado como um módulo independente, mas totalmente compatível com a plataforma de TI existente na Light. Deste projeto, também resulta uma melhora na percepção sobre a qualidade do atendimento, ao passo que informa um tempo de reparo mais perto do real. 2. Desenvolvimento 2.1 O PROJETO TRES Premissas para o desenvolvimento do projeto As empresas do setor elétrico costumam fixar um prazo de restabelecimento de acordo com o tempo médio praticado para o atendimento em campo. Ou seja, até então, não havia um modelo de inteligência analítica capaz de gerar previsões baseadas em dados resultantes da operação do serviço em campo. O projeto foi desenvolvido, caracterizado pela inexistência de um sistema similar nas distribuidoras de energia elétrica do país. Do ponto de vista técnicocientífico, não foi encontrado um trabalho semelhante nem na literatura técnica, nem na lista de projetos de P&D ANEEL [1] Avaliação dos ambientes externo e interno Análise do ambiente externo (ameaças e oportunidades) O projeto foi desenvolvido visando a melhoria da qualidade do atendimento, que não dispunha de uma informação assertiva para o tempo de restabelecimento de energia. Nesse cenário, o cliente não conseguia estabelecer um planejamento para as horas seguintes, pois não havia uma perspectiva realista, em relação ao retorno da energia. Após a implantação do TRES o cliente pôde se programar, melhorando sua satisfação junto a Light. Como ponto de impacto negativo, existe a possibilidade de erro no cálculo do TRES. Essa ameaça é aferida diariamente através de relatórios de assertividade. Análise do ambiente interno (pontos fortes e pontos fracos) O projeto é inovador pela integração do modelo de previsão com os dados históricos da unidade consumidora, o que 2/9

3 permite uma assertividade relevante. Além disso, todo o processo deverá ser capaz de se integrar a qualquer plataforma existente e processar em tempo real o TRES, para que a informação esteja disponível quando e onde for necessária, disponibilizando a previsão do tempo de restabelecimento para o cliente no momento de seu contato em qualquer canal de atendimento da empresa. 2.2 DESENVOLVIMENTO DA SOLUÇÃO Estratégia O sistema utiliza a técnica de k-vizinhos mais próximos, onde o resultado é obtido por uma busca na base de dados do sistema de gestão da rede elétrica, verificando uma situação mais similar àquela que se deseja prever. Essas previsões são calculadas e atualizadas em tabela específica do sistema onde, através da integração com os demais sistemas da Light, disponibiliza a informação para divulgação ao cliente, em nossos diversos canais, respeitando os critérios estabelecidos para o anúncio do tempo de restabelecimento previsto Fases do Projeto Iniciação: Preparação do projeto, com o detalhamento das atividades conforme as necessidades previstas. Planejamento: Elaboração dos documentos de visão e escopo, além do cronograma detalhado do projeto. Execução: Elaboração da especificação de requisitos, do caderno de testes, elaboração da arquitetura do sistema e o seu desenho. Implementação do código, realização dos testes unitários, testes de homologação e implantação. Encerramento: Finalização das listas do projeto e relatório de avaliação final. Atividades organizacionais: Ações de monitoramento e controle Funcionamento do modelo O modelo do cálculo de previsão do TRES tem características bastante dinâmicas e específicas para cada caso. As previsões geradas para os circuitos de rede atendidos em BT (Baixa Tensão) depende de circunstâncias que variam com o passar do tempo. Para os equipamentos da rede atendidos em MT (Média Tensão), o resultado depende das características da instalação, que são estáticas. Modelo de Baixa Tensão (BT) A ideia do modelo dinâmico, para a Baixa tensão (BT), foi criar uma representação do nível de carga da localidade da instalação do cliente, em função da resposta anterior do próprio Tempo de Restabelecimento (TRES) e utilizar esta representação para buscar uma situação semelhante na base de dados, para estimar o TRES de novas ocorrências. Assim, busca-se prever o tempo de restabelecimento para o cliente, a partir de previsões calculadas anteriormente para o mesmo tipo de ocorrência, aplicando a esta análise o ajuste com base no padrão mais atual que tem sido praticado para aquela localização. Em tempo real, o sistema irá calcular uma nova previsão a cada intervalo de 10 minutos, baseado em variáveis que representam uma fotografia da localidade afetada e em relação a abrangência (circuito de rede) diretamente atingido pela interrupção. A figura abaixo mostra um esquema de como a previsão é realizada: (Figura 1) 3/9

4 Figura 1- Esquema do modelo previsões BT O conjunto de variáveis utilizadas para o cálculo do modelo TRES foi o seguinte: 1. Coordenação: cada uma das subdivisões geográficas, onde os clientes são agrupados na rede de distribuição da Light. 2. Abrangência: indica cada circuito que compõe a rede de distribuição, desde a unidade consumidora do cliente, até a subestação de alimentação primária. 3. T05: Média do TRES nos 5 minutos anteriores 4. T15: Média do TRES nos 15 minutos anteriores 5. T30: Média do TRES nos 30 minutos anteriores 6. T60: Média do TRES nos 60 minutos anteriores Os resultados do modelo de TRES são os seguintes: 1. Média do TRES nos próximos 10 minutos 2. Mínimo do TRES entre os vizinhos 3. Máximo do TRES entre os vizinhos Neste modelo, o valor máximo do TRES entre vizinhos é o resultado adotado como previsão do tempo de restabelecimento. O modelo prevê um valor médio do TRES em determinado intervalo de tempo, uma vez que duas ou mais ocorrências no mesmo intervalo podem ter tempos completamente diferentes por questões que dependem de fatores humanos e que são impossíveis de modelar. O intuito de utilizar a média é buscar situações reproduzíveis e assim melhorar o desempenho do modelo. Modelo de Média Tensão (MT) O modelo para Média Tensão (MT) é estático, ou seja, não há nenhuma variável que dependa do tempo e que possa alterar os valores das previsões. O conjunto de variáveis utilizadas pelo modelo TRES é o seguinte: 1. Coordenação: cada uma das subdivisões geográficas, onde os clientes são agrupados na rede de distribuição da 4/9

5 Light. 2. Abrangência: indica cada circuito de rede que compõe a rede de distribuição, desde a unidade consumidora do cliente, até a subestação de alimentação primária. 3. Nível de Tensão: reflete a carga elétrica fornecida no ponto de entrega da energia na unidade consumidora ou equipamento. 4. Alimentador Primário: circuito que transporta energia elétrica das subestações de distribuição para os transformadores de distribuição. Assim como nos demais modelos, optou-se por utilizar as mesmas variáveis para todas as Coordenações, visando facilitar a sua manutenção. As variáveis acima representam características físicas das instalações e, portanto, não se alteram com o tempo. O resultado do modelo é então a média dos registros com os mesmos valores de variáveis. O resultado dos modelos são as seguintes variáveis: 1. Média do TRES entre os vizinhos 2. Percentil 25 do TRES entre os vizinhos 3. Percentil 75 do TRES entre os vizinhos Neste modelo, o valor médio do TRES entre vizinhos é o resultado adotado como previsão do tempo de restabelecimento Arquitetura do sistema O GDIS (Sistema de Gestão da Distribuição) envia periodicamente as informações de ocorrências fechadas para o modelo. Estas informações são armazenadas na base de dados brutos. O sistema de ajuste realizada a filtragem dos dados e o cálculo das variáveis. Com isso, atualiza o banco de dados do modelo que armazena um histórico de 12 meses. Esta é a base efetivamente consultada pelo sistema de previsão, realizando cálculos a cada 10 minutos e armazenando numa Tabela de Previsões para a consulta do GDIS. A arquitetura da solução para o sistema é mostrada abaixo (Figura 2). 5/9

6 Figura 2- Arquitetura da solução Recálculo No escopo do projeto, foi previsto também a aplicação da função de recálculo. Esta facilidade permite a atualização da previsão do tempo de restabelecimento para o cliente, apenas nos últimos 30 minutos restantes para o fim da previsão inicial, ou seja, esta se mantém até este momento.. Desta forma, ao contatar os canais de relacionamento da Light, durante os 30 minutos finai, o cliente poderá ser notificado a respeito da atualização do TRES. Esta função ocorre apenas no âmbito do sistema GDIS, não interferindo no funcionamento do modelo, que atualiza as previsões a cada intervalo de 10 minutos. O funcionamento do recálculo é mostrado na figura abaixo (Figura 3). Figura 3- Funcionamento do recálculo Ferramentas utilizadas Para o desenvolvimento deste modelo, foi realizada uma extração de dados do GDIS (sistema que responde pelo gerenciamento de toda rede elétrica da Light), incluindo a tabela de ocorrências encerradas, bem como algumas tabelas auxiliares para o entendimento das variáveis. 6/9

7 2.2.7 Ações operacionais e programas de treinamento Com a implantação do projeto, a Light realizou divulgação interna para as áreas impactadas (atendimento, operação e comunicação), revisitando os scripts de forma a adequar a inclusão do TRES no processo operacional, inclusive pontuando esta informação nas auditorias de qualidade. O desempenho da assertividade na informação passou a ser aferido diariamente, buscando melhora nos resultados. Intensificou-se o estudo da rechamada, visando melhorias nos índices de satisfação do cliente, bem como a redução nos custos dos canais de relacionamento. O Call Center foi o piloto do projeto, onde o cliente tanto poderia receber a informação através do atendimento eletrônico (URA) como também através do atendimento humano, caso optasse humano. Percebida a estabilidade do motor, foi possível implantar em canais virtuais, como Facebook e Twitter, bem como demais canais automáticos. 2.3 RESULTADOS Assertividade Os resultados demonstram ganho de desempenho obtido pela utilização do modelo dinâmico. Tendo em vista que a solução do modelo implantada utiliza o valor máximo entre os vizinhos - onde o grau de assertividade é maior. Após a implantação em abril de 2014, alguns ajustes no modelo foram realizados, buscando adequar a previsão gerada pelo motor à realidade dos indicadores de qualidade no fornecimento praticados pela Light (DEC, FEC). Atualmente, em 2016, conforme demonstrado no gráfico abaixo (Figura 4), o modelo já apresenta uma assertividade de 65,5%, com a informação alcançando 70,8% dos clientes que comunicam a falta de luz. Este resultado apresenta variações diárias, dependendo da abrangência relativa - falta de energia de maior intensidade no dia. Essa marca é extremamente positiva, lembrando sobre a complexidade dos eventos que interferem na rede de distribuição da companhia. Gráfico 1- Assertividade x informação TRES Comparando os resultados com o mesmo período de 2015, houve um aumento de 25,2% no resultado da assertividade do serviço, conforme demonstrado no gráfico abaixo (Figura 5). 7/9

8 Gráfico 2- Comparativo 2015 x 2016 Assertividade: indicador que afere o quão preciso é a informação do tempo de restabelecimento informado ao cliente Rechamadas Redução de 25,0% no percentual total de rechamadas, na comparação do 1º trimestre entre os anos 2015 x (Figura 6) Gráfico 3- Rechamadas Rechamadas indica a eficiência do canal em relação às informações e serviços prestados logo no primeiro contato, sem a necessidade de uma ou mais interações para resolver a sua demanda. [1] P&D ANEEL é o Programa de Pesquisa e Desenvolvimento da Agência Nacional de Energia Elétrica, destinado a alocar recursos em projetos inovadores que tenham relevância para o desenvolvimento do setor energético brasileiro. 3. Conclusões A Light se orgulha em disponibilizar um serviço inovador que, não só respeita as necessidades do cliente, como agrega 8/9

9 credibilidade a informação. Esta atividade vai de encontro com a missão da empresa de atuar com soluções inovadoras, de forma diversificada e rentável, reforçando também o nosso posicionamento em estar sempre acessível aos clientes, de qualquer lugar, a qualquer hora, investindo na praticidade e rapidez do atendimento. É um ciclo contínuo em busca da qualidade, implantando melhorias para se atingir a excelência no atendimento e a satisfação do cliente. A respeito desse objetivo, acompanhamos ano a ano a evolução nos indicadores de assertividade ao passo que reduzimos a rechamada nos canais de maior valor, gerando economia nos custos de OPEX (telefonia, hora logada no call center). 4. Referências bibliográficas M. P. Alegre COPPE, A. G. Evsukoff COPPE, N. F. F. Ebecken COPPE, R. Barros, LIGHT, C. Lopes LIGHT, M. A. V. de Oliveira LIGHT. Modelo de Previsão de Tempo de Restabelecimento para Priorização de Serviço. Rio de Janeiro, /9