Reconhecimento de fala melhora desempenho de centros de operação

A CPFL recebe cerca de 74 mil ligações mensais em seus centros de operação, oriundas de vários agentes, desde suas equipes de campo até a interação com outras concessionárias. O conteúdo das ligações tem grande importância, uma vez que pode identificar padrões recorrentes de problemas na gestão de ativos. O desafio é como tirar informações do grande volume de ligações.

Essa demanda está sendo encampada pela adoção de uma solução speech-to-text, que faz parte de um projeto de P&D no âmbito da Aneel e foi desenvolvida em colaboração com a Engie, com a coordenação da Radix, parceiro tecnológico do empreendimento. Não se trata apenas da transcrição de áudios, mas da análise operacional da comunicação por meio da correlação inteligente de dados técnicos disponíveis nas chamadas de rádio e celular.

CPFL adotou a solução na análise de pós-operação da área de subtransmissão, avaliando o conteúdo de aproximadamente 14 mil ligações mensais (Foto: Divulgação)

Num processo normal, os especialistas das concessionárias precisariam ouvir várias horas de áudio e ler a transcrição para avaliar o desempenho de suas equipes. Com a solução desenvolvida em conjunto, elas têm o suporte de ferramentas de inteligência artificial (IA), reconhecimento de fala e Natural Language Processing (NLP). O resultado é a redução média de até seis vezes do tempo de análise.

A tecnologia speech-to-text transforma as ligações de voz em texto, ao mesmo tempo em que permite sua indexação por termos que interessam aos técnicos de centro de operação. Com isso, é possível correlacionar ligações entre si e com eventos registrados nos sistemas de controle, caso do Scada e de gestão de ativos (EAM).

Sara Hakime Silva (foto), coordenadora de Operações em Tempo Real da CPFL, explica que a companhia inicialmente adotou a solução na análise de pós-operação da área de subtransmissão, avaliando o conteúdo de aproximadamente 14 mil ligações mensais.

Em conversa com a Brasil Energia, ela explica que a análise pós-operação é usada para verificar o desempenho das equipes em atividades regulares e em situações de emergência, que envolvem a recuperação de serviço. Antes da adoção do sistema speech-to-text, o trabalho envolvia a análise da transcrição da gravação de celulares e rádios – que eram separados – e a escuta dos áudios a partir da identificação de dados como local e hora da ocorrência.

Comunicação com o ONS

Em casos de desligamentos da rede, uma das iniciativas era agrupar as ligações relacionadas ao mesmo evento, processo que hoje é feito automaticamente. “Reduzimos o tempo de procura e escuta dos áudios e vamos direto ao ponto”, completa. Ela lembra que algumas ocorrências envolvem mais de um profissional, com interações importantes, o que aumenta a complexidade da procura e a identificação de informações.

Sara Silva também disse que a CPFL pode ainda refinar o teor das informações, avaliando tipos de ocorrências mais comuns e como elas foram, inclusive, tecnicamente endereçadas pelos atendentes. No caso do contato com outras concessionárias ou com o ONS, a área de pós-operação pode aferir se a terminologia técnica adequada foi adotada e, em caso negativo, orientar os atendentes para seguir os padrões do setor. “Quando eles usam os termos corretos, sabemos que a comunicação está sendo clara”, complementa.

Outra frente que pode ser explorada é a identificação de problemas mais comuns e como eles têm sido resolvidos. De acordo com Sara Silva, são ações que podem identificar a efetividade dos controles da concessionária em relação aos seus ativos. “Temos o desejo de explorar mais a ferramenta, avaliando os indicadores de quantas ligações foram direcionadas para iniciativas programadas e o volume de atendimento das não-programadas”.

Enquanto a CPFL usa o recurso para melhorar a comunicação com suas equipes e terceiros, a Engie adotou o speech-to-text para otimizar a interação de seus centros com as usinas do grupo e com o ONS. Felipe Rejes de Simoni (foto), gerente de Performance e Inovação da Engie, destaca que a comunicação efetiva da transmissora com o gestor do Sistema Integrado Nacional (SIN) envolve várias ligações dos técnicos do ONS ao longo do dia.

“Quando fazíamos a análise de alguma ocorrência, precisávamos ouvir os áudios das ligações e encontrar especificamente qual foi o momento que um operador disse uma informação importante. Tirávamos poucos dados disso”, detalha. “A transcrição e análise permitiu extrair mais informação e de forma rápida”, completa. De acordo com ele, a correlação dos conteúdos faz com que a Engie identifique, por exemplo, quantas vezes foram pedidos aumentos de geração em determinados períodos.

O especialista lembra ainda que a ferramenta tornou a comunicação com o ONS mais ágil, em caso de divergência na interpretação de ocorrências. O mesmo ocorre na validação de comandos entre os operadores do centro e os técnicos de transmissão ou que operam as usinas do grupo. “A confirmação de informações é uma via dupla. Quando o operador emite um pedido, o operador do outro lado faz a confirmação da ordem e isso fica gravado. Ou seja, podemos analisar se a comunicação está sendo feito de forma correta”, explica.  

As experiências da CPFL e Engie já puderam ser compartilhadas por outras concessionárias, segundo Tássio Simioni (foto), diretor de PD&I e Power & Gas da Radix. Como se trata de um projeto de P&D, a iniciativa deve ser replicada em outras empresas do setor. “Temos conversado com algumas delas”, adianta. “O projeto aplica a tecnologia nos três ambientes – geração, distribuição e transmissão – e faz a correlação de informações das transcrições com dados que estão nos sistemas. Além de melhorar a comunicação, a tecnologia agrega mais inteligência aos centros de operação”.