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07/01/2013 - SEGS / Info & Ti Escrever Comentário Enviar Notícia por e-mail Feed RSS

AES Sul adota IBM SPSS Modeler e aumenta seu índice de recuperação de perdas

Por: Mônica Vendrame


• DMSS implanta solução de data mining e concessionária aumenta recuperação para até 23%;

• “Mudamos de patamar em termos de análises. Não só tratamos dos casos atuais, mas conseguimos antever cenários e prever fatos.”

As perdas no setor de energia através de fraudes na rede elétrica são um grande problema para as concessionárias de energia e podem atingir a cifra de R$ 5 bilhões/ano, segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel). Em determinadas regiões, o índice de perdas chega a 25%, algo em torno de R$ 500 milhões por ano. Estima-se ainda que essas perdas representem 15% da energia comprada pelas distribuidoras.

Essas fraudes estão comumente associadas às ligações irregulares ou clandestinas – ‘gatos’ – e às alterações das características dos medidores instalados nas unidades consumidoras. Para combatê-las, as distribuidoras desenvolvem uma série de ações, sendo que todas elas já possuem um setor de recuperação de perdas organizado para tratar especificamente desse assunto.

A AES Sul - uma empresa da AES Brasil - por exemplo, acaba de conquistar um grande aliado na luta contra fraudes. Sua área de Perdas, após estudos, decidiu adotar o software de data mining IBM SPSS Modeler, através do qual conseguiu alcançar uma assertividade de até 23%. “Cada ponto percentual conquistado significa centenas de megawatts/hora recuperados e alguns milhares de reais que retornam aos cofres da empresa”, afirmou Clodoaldo Silveira, técnico de Perdas da AES Sul.

Maior assertividade

Atuando, sobretudo, como concessionária de serviço público de energia elétrica para toda a região Centro-Oeste do estado do Rio Grande do Sul, a AES Sul atende a uma área de 99.512 km², contemplando 118 municípios e 1.208.550 unidades consumidoras ou clientes. Números como esses dependem, prioritariamente, de tecnologia e processos consolidados para o controle efetivo das instalações, medição e combate a perdas.

Exatamente por isso, a AES Corp., que comanda as empresas do grupo no Brasil e no mundo, criou o AES Performance Excelence (APEX), um programa de eficiência que estimula estudos para a melhoria dos processos que impactam diretamente os resultados financeiros da empresa. Cada gerência é orientada quanto a alguns de seus processos e, no caso da Coordenação de Perdas, o desafio apontado pelo APEX era aumentar a assertividade na identificação de fraudadores.

Silveira explica que a equipe de Perdas da AES Sul é segmentada em três grupos: Regularização de Clientes Clandestinos, Cálculos de Irregularidades,Projetos e Suporte, sendo que esse último é responsável pela análise, identificação e estudo de oportunidades de melhorias com alterações de processos. Obviamente, foi sobre esse grupo que recaiu o desafio de encontrar uma saída para o problema da assertividade das fraudes. “Em função do programa APEX, nossa área recebeu a incumbência de aumentar o índice de acertos na identificação dos casos de fraudes e adotar uma ferramenta de data mining”, informa Silveira.

Ele conta que a área sempre obteve bons resultados na recuperação de perdas, mas com base nesse novo direcionamento, a equipe passou a buscar uma tecnologia de mineração de dados capaz de apontar com maior exatidão os possíveis casos de furto de energia. Depois de um apurado estudo, a solução escolhida foi o IBM SPSS Modeler, com consultoria, implementação e treinamento da DMSS.

Silveira lembra que a aquisição da ferramenta aconteceu em maio de 2011 e a etapa de consultoria durou 30 dias, tempo em que o modelo estatístico foi construído. Antes disso, a equipe que trabalharia com o Modeler recebeu treinamento de uma semana e, após esse período, começaram os testes propriamente ditos. “Em agosto de 2011, a ferramenta já estava mostrando seus primeiros resultados”, diz, comemorando 12 meses de bons resultados no uso da solução.

Estatística e mineração de dados

Mas como funciona uma ferramenta de data mining exatamente? Clodoaldo explica que a construção de uma base com dados históricos é fundamental para o bom aproveitamento do SPSS Modeler e, quanto mais completa a base, maior o sucesso das análises e do acerto. O Modeler é capaz de apontar onde estão os possíveis fraudadores a partir das informações históricas. “Dentro da nossa base estão dados de todas as inspeções de campo, quem já foi inspecionado, em que região, que tipo de fraude foi detectado e também quando se tratava de um falso positivo, entre outros”, diz.

Ele explica ainda que, a partir dessa base, foram criados os modelos estatísticos que trazem centenas de características dos clientes que praticam as fraudes; esses modelos dão origem aos algoritmos ou conjunto de regras. “Para encontrar as fontes de perdas de energia, pegamos uma base de clientes atuais, jogamos dentro dela esse conjunto de regras (algoritmo) e o Modeler vai apontar os usuários com probabilidade de desenvolver fraude; e esses são indicados para averiguação em campo”.

Até 10 pontos percentuais de diferença

Os números não deixam dúvidas. Antes da implementação do Modeler, o índice de acerto ao apontar os fraudadores era de 13%. Após a instalação da solução, a assertividade aumentou para 19%-até 23%. “A nossa meta era chegar a 18% de assertividade, mas ficamos dois pontos percentuais acima, um excelente resultado, até porque cada ponto percentual traz ganhos de aproximadamente R$ 20.000 mensais”, atestou. Além disso, o técnico explica que em algumas regiões esse índice sobe para até 35 a 40% - e em outras pode cair para 10 a 13%.

“Com o refinamento do modelo, estamos começando a expandir o uso da ferramenta, mas é claro que depende da formação de um data warehouse robusto. De qualquer forma, o Modeler proporciona um tratamento complexo das informações de forma simples. Assim, conseguimos mudar de patamar em termos de análises. Não só tratamos dos casos atuais, mas conseguimos antever cenários e prever fatos”, comemorou. Ele revela que, graças a todo o trabalho da Coordenação de Perdas, mais a ajuda do Modeler, até agosto de 2012, o resultado obtido foi o incremento de R$ 1,8 milhões no processo.

Relatórios poderosos, um ganho adicional

Clodoaldo Silveira explica que essa solução de data mining não é difícil de usar, mas não é para qualquer perfil profissional. Ele conta que o treinamento ministrado pela DMSS foi de excelente nível e o ajudou a, de fato, entender o funcionamento do sistema. “O curso foi algo de extremo proveito, um período de muito conhecimento agregado, especialmente porque eu não tenho formação estatística, mas as aulas me embasaram bem”, afirmou.

Ele atesta ainda que a produtividade na construção de fluxos é muito maior do que no passado por se tratar de uma interface muito mais amigável e visual. “Você consegue entrar com os dados de forma mais tranquila e a manipulação dos dados é muito mais fácil de configurar. A estrutura do software realmente proporciona bons ganhos de produtividade”, diz.

Mas Silveira anima-se ainda mais ao falar dos relatórios dos quais o Modeler dispõe. “Também estamos usando a ferramenta para a geração de relatórios, inclusive para outras áreas. É um recurso bem poderoso. Como exemplo, temos um relatório o qual processávamos no Excel e isso demorava cerca de duas horas. Agora, em menos de um minuto temos o resultado processado. Trata-se de um ganho adicional importante”, reconhece. “Também é capaz de criar relatórios mais complexos de forma fácil. Um deles é de representação logística que pode ser feito em conjunto com o Google Maps”.

Questionado sobre o retorno do investimento da solução (ROI), Silveira garante que o Modeler já se pagou. “O ganho é efetivo. Já se pagou e ainda trouxe retorno equivalente ao dobro do seu preço”, finaliza.

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