Artigo publicado no boletim informativo CAO.FR de 19 de outubro de 2023
Tivemos a oportunidade de nos encontrar com Laurent Bourgouin, o CEO da Samp, por ocasião da assinatura de uma parceria com o grupo Suez, que pretende desenvolver a utilização do gémeo digital nas suas instalações de água. Ele explicou-nos a originalidade da sua tecnologia, que se baseia na utilização de simples nuvens de pontos resultantes da digitalização de instalações existentes, sem necessidade de malhar ou remodelar em CAD.
Com efeito, a maioria dos operadores de instalações de processos contínuos não dispõe de informações atualizadas sobre as suas instalações. Trata-se da tradicional antinomia entre «as designed», «as-built» e «as maintained», tão cara aos anglo-saxónicos, em que o que foi construído não reflete exatamente o que foi concebido e em que a manutenção não transmitiu as informações do terreno ao gabinete de estudos. Daí a necessidade de os industriais partirem das informações recolhidas no terreno para recriar um modelo 3D que seja utilizável, durante algum tempo, para a exploração ou modernização das instalações.
«Mas remodelar toda uma instalação industrial existente em CAD não faz necessariamente parte do ADN dos editores de CAD, cujas ferramentas, como o próprio nome indica, estão mais orientadas para a conceção. Para mim, criar em CAD o gémeo digital de uma instalação existente é um disparate!»
Foi isso que fez germinar na mente deste ex-aluno da École Centrale, que passou pela Gaz de France, pela empresa de engenharia Wood Group e pela editora Dassault Systèmes, a ideia de criar, a partir de uma nuvem de pontos resultante da digitalização 3D de um local, o gémeo digital mais fiel à realidade, uma plataforma que permitisse associar-lhe facilmente os diagramas de processo e instrumentação (P&ID) e as informações recolhidas no terreno através das ferramentas de GMAO. Para tal, contou com a ajuda de Shivani Shah, sua cofundadora, atualmente diretora técnica (CTO) da Samp, que acabara de concluir uma tese no CEA sobre Big Data e Inteligência Artificial.
«Desta parceria nasceu a Samp, há quase 4 anos, dia por dia, durante um café na Station F, com este desafio: numa instalação que conta com várias décadas de evolução, partimos do terreno, das digitalizações 3D — isso, pelo menos, é fiável. E se conseguirmos dotar essa nuvem de pontos de uma inteligência ao mesmo nível que um CAD, teremos vencido.» E a aposta foi bem-sucedida.
Do gujarati à Inteligência Artificial
Samp significa, em gujarati — a língua oficial do Gujarat, um estado do oeste da Índia de onde Shivani Shah é natural —, «unidade, harmonia, todos a trabalharem em conjunto com um mesmo objetivo», o que faz todo o sentido para uma plataforma colaborativa. Mas acontece que também significa «Strategic Asset Management Planning», ou seja, a gestão de ativos estratégicos para as indústrias. «Um duplo significado que nos agradou bastante», constata maliciosamente Laurent Bourgouin.
Uma aposta que se revelou tanto mais fácil de concretizar quanto a tecnologia de digitalização 3D se tornou extremamente acessível nos últimos anos. Assistimos tanto a um aumento incrível da qualidade como a uma redução significativa dos preços, nomeadamente com o advento dos scanners móveis e dos scanners dinâmicos, que permitem digitalizar a instalação em poucas horas ou dias com uma qualidade quase fotorrealista.
No entanto, dispor de um modelo 3D exato resultante da digitalização do existente, por mais fotorrealista que seja, apenas responde parcialmente às expectativas dos industriais. É necessário dotar de inteligência as tubagens e os equipamentos que o compõem. «É isso que a nossa solução permite, graças à utilização da IA. Nas indústrias de processo, nomeadamente as de água e energia, nas quais nos focamos, os P&ID estão no cerne da sua atividade. Após vários anos de I&D, registámos uma patente que protege a nossa tecnologia. Utilizamos a IA para dois fins. Por um lado, para reconhecer automaticamente, no conjunto global de pontos, os subconjuntos de pontos que correspondem a um elemento físico — tubagem, válvula, bomba, equipamento, etc. —, bem como as ligações físicas que os unem. Por outro lado, a IA também sabe «ler e compreender» os P&IDs correspondentes à instalação. Basta, então, criar uma referência num equipamento de grandes dimensões entre a nuvem de pontos 3D e o P&ID, para que a IA possa traçar as linhas de tubagem com todos os componentes que as compõem e dotá-las de inteligência. Aos poucos, será a nuvem de pontos global da instalação que se tornará inteligente.»
Identificar as discrepâncias
Por outro lado, embora a nuvem de pontos seja o reflexo exato da realidade observada no terreno, o P&ID não está necessariamente atualizado. «Este é também um dos pontos fortes da nossa tecnologia. Assim que a ferramenta tiver mapeado tudo o que era possível mapear entre o 3D e o P&ID, destaca a vermelho as discrepâncias, como, por exemplo, um elemento presente na instalação que não está registado no P&ID, ou um elemento presente no P&ID que foi removido da instalação. Cabe então ao operador ou ao engenheiro efetuar as correções necessárias para restabelecer a coerência. Mas isso é feito de forma fácil e rápida, pois têm todas as discrepâncias à vista. Além disso, começamos a trabalhar em protótipos capazes de preencher automaticamente um P&ID, com os elementos que faltam a partir da nuvem de pontos 3D», revela Laurent Bourgouin.
No entanto, esta conectividade restabelecida entre todos os elementos não é suficiente; é também necessário conhecer a natureza, a temperatura e a pressão do fluido que percorre uma linha de tubagem. «Para tal, é possível disponibilizar os dados. Normalmente, ligamo-nos ao Data Historian (solução de software que permite reproduzir sequências completas de processos para analisar um comportamento específico), como o PI Historian desenvolvido pela OSIsoft, ou ao SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition). Assim que se obtém o «Tag Number» do equipamento através do P&ID, procura-se no sistema de informação do cliente, o GMAO, Scada ou Data Historian, para apresentar em tempo real os dados «frios» e «quentes» do equipamento, com um simples clique com o botão direito do rato. Tem-se assim acesso aos dados de atributos do GMAO e também aos dados dos sensores (pressão, caudal, temperatura). Trata-se apenas de informações contextualizadas que o operador ou o engenheiro deverá verificar, consoante a utilização que pretenda dar-lhes.»
Informações contextuais que permitem realizar análises de causa raiz, preparar intervenções ou desmontagens, etc. «Os nossos clientes utilizam muito o nosso sistema para efetuar o Lock Out Tag Out (LOTO), que é um procedimento de segurança de imobilização de equipamentos, utilizado para prevenir acidentes durante as intervenções. É muito mais seguro do que sublinhar um velho P&ID em papel, porque no terreno as coisas raramente correm como previsto, uma vez que os P&IDs raramente estão atualizados. Nesse caso, o utilizador prepara diretamente as consignações com base no gémeo digital, vendo a situação como se estivesse no local e, quando chega ao local, executa a tarefa corretamente à primeira tentativa, com toda a segurança.»
De momento, a solução da Samp abrange apenas os aspetos fluídicos das instalações de processo. «Este é o cerne da atividade dos nossos clientes e é aí que podemos proporcionar um grande valor acrescentado. No entanto, embora ainda não abranjamos todos os aspetos elétricos, já começámos a digitalizar armários elétricos abertos, o que também permite estabelecer ligações e verificar as etiquetas em relação ao Diagrama Unifilar (Single-Line Diagram). » Uma próxima etapa do plano de desenvolvimento abordará também a engenharia civil e as estruturas metálicas, que estão no cerne de qualquer grande operação de remodelação de uma instalação.
O Netflix do 3D industrial
Samp utiliza a sua própria tecnologia de streaming baseada em nuvens de pontos, sem efetuar malhas nem remodelações. «Isso seria contrário à nossa ética, pois não queremos inserir elementos que não existam na realidade. Utilizamos uma tecnologia inteiramente baseada na Web. Em primeiro lugar, porque isso permite uma divulgação mais ampla, uma vez que todos os nossos clientes trabalham com muitos subcontratados, aos quais concedem acesso à plataforma através de um simples link da Web, sem necessidade de instalar nada localmente. Além disso, é utilizável em simples computadores de escritório sem placa gráfica avançada. Por fim, apenas carregamos, à medida que o utilizador desloca o seu ponto de vista, os pontos visíveis, de modo a garantir um desempenho aceitável, mesmo num simples tablet. Assim, é possível obter uma fluidez extrema num local com vários milhares de hectares, com dezenas de milhares de equipamentos.»
Vantagens inegáveis que conseguiram conquistar grandes clientes como a Engie, cuja unidade de negócio Storengy, responsável pela gestão dos seus armazéns de gás natural, utilizou a tecnologia Shared Reality para criar os gémeos digitais de todas estas instalações. O mesmo se aplica à Teréga, que opera a rede de transporte e armazenamento de gás no sudoeste de França, e à Trapil, a empresa petrolífera que gere o transporte e o armazenamento estratégico de hidrocarbonetos para aeroportos, a OTAN, etc. Por último, a Suez acaba de anunciar um acordo de parceria com a Samp para desenvolver uma ferramenta de digitalização e criação de gémeos digitais das instalações de produção de água e de saneamento que opera em França. E estão em curso outros contratos na Europa vizinha e no Reino Unido. Tal será ainda mais fácil, uma vez que a Samp realizou, há um ano, uma angariação de fundos no valor de 4 milhões de euros junto de fundos de investimento DeepTech franceses e alemães.
«Além disso, a nossa tecnologia desperta também o interesse de muitos editores de software inovadores que se deparam com a falta de dados fiáveis relativos às instalações e que, em cada caso, têm de começar por dedicar seis meses a recolher todos os P&IDs. Poderíamos, assim, tornar-nos verdadeiramente a espinha dorsal de toda a Indústria 4.0», conclui Laurent Bourgouin.
*A fonte do artigo é o CAO.FR, redigido pelo Sr. Jean-François Prevéraud.
