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Nukissiorfiit rastreia com precisão o uso de energia verde com a IBM
Luzes do Norte

A Nukissiorfiit é uma empresa estatal cuja principal missão é fornecer água potável, eletricidade e calor limpos à Groenlândia sem recorrer a combustíveis fósseis. Essa é uma meta ambiciosa, mas a empresa já está utilizando energias renováveis para 72% de sua produção de utilitários, e está no caminho certo para alcançar 100% até 2030.Além disso, a estrutura de preços invejável da Nukissiorfiit para energia e água representa um terço do que é nas áreas comparáveis no Canadá, e isso é sem subsídios governamentais.

Quando você se aprofunda na análise, percebe-se o quão extraordinária é essa conquista, levando em consideração que a Groenlândia tem o tamanho da França, Espanha, Alemanha e Itália combinados, mas com uma população de apenas 56.000 habitantes.Além disso, 85% do país é coberto por gelo, deixando apenas 15% habitável, e geralmente apresenta um clima muito frio.

A Nukissiorfiit conta apenas com dois locais interconectados na Groenlândia que compartilham uma grade elétrica comum. As 68 localidades restantes possuem redes independentes, o mesmo ocorre com a produção de água e aquecimento.Isso significa que, para cada local habitado, a concessionária de serviços públicos deve ter uma instalação independente com vários níveis de redundância e capacidade de backup.A Nukissiorfiit precisa ter pessoal posicionado em várias partes do país que possa estar presente rapidamente, uma vez que as consequências de ficar sem água ou energia podem ser extremamente sérias.

Com o objetivo de alcançar sua meta de 100% de energia limpa, melhorar a capacidade de resposta às necessidades de seus clientes e prosseguir com a construção de novas usinas hidrelétricas, a empresa deve dispor de uma imagem financeira precisa e projeções detalhadas.O investimento em novas instalações e na manutenção das instalações existentes exige um planejamento antecipado. Anteriormente, a empresa só podia realizar projeções orçamentárias uma vez por ano, e essas projeções poderiam estar significativamente imprecisas quando o projeto precisava ser executado.

“O sistema em que estávamos trabalhando era muito rígido. Não podíamos planejar com a flexibilidade desejada", afirma Claus Andersen-Aagaard, Diretor Financeiro (CFO) e CEO Interino da Nukissiorfiit. "Precisávamos de certeza quanto ao desenvolvimento de nossa situação financeira e de um planejamento contínuo muito mais flexível para se adequar ao ambiente de trabalho em que estamos inseridos."

Ele detalha: "Nossa organização contava com 70 pessoas que, a cada outubro, dedicavam muito esforço na elaboração do orçamento.Quando chegava o mês de maio, às vezes tentávamos produzir um orçamento revisado para o restante do ano devido a mudanças significativas nas suposições. Isso demandava um número significativo de horas e muito esforço. Na realidade, nosso empreendimento se desenvolveu muito mais rápido do que nosso orçamento poderia absorver quando feito uma ou duas vezes por ano.”

As previsões incluem demonstrações de lucro e perda (P&L) totais, bem como demonstrações de fluxo de caixa e o impacto financeiro da execução de projetos.Para criar essas previsões, a Nukissiorfiit combinou modelos de subprevisão detalhados de faturamento, custos variáveis específicos de localização, custos de capacidade e manutenção, bem como submodelos de custos de pessoal, e os integrou todos em um único modelo amplo, que poderia ser totalmente detalhado em todas as dimensões e classificações de contas.Além disso, a empresa usou informações externas, como dados meteorológicos de longo prazo, como insumo para prever a venda de calor, água e eletricidade.

As projeções da Nukissiorfiit são utilizadas em toda a empresa, desde gestores e especialistas em planejamento responsáveis pelo desenvolvimento de orçamentos até o pessoal especializado na linha de frente, como engenheiros e especialistas em aquecimento.

Ole Moeller Madsen, Diretor de Vendas e Sócio da CogniTech Analytics Solutions, que ajudou a fornecer a solução, comenta por que era vital para a Nukissiorfiit encontrar uma solução de planejamento mais avançada: "eles enfrentavam uma grande defasagem".Não tendo uma previsão e um orçamento precisos, eles não tinham clareza quanto ao rumo que estavam tomando e ao que precisavam tomar providências."

Tamanho reduzido da equipe

 

O tamanho da equipe de planejamento foi reduzido em 61 colaboradores, simplificando o processo de planejamento e previsão

Maior agilidade na previsão

 

O tempo de previsão foi reduzido em 80%, de 1.000 horas anuais para menos de 200

A razão central por trás deste projeto é tornar o processo de elaboração de orçamentos e previsões mais eficiente e preciso. Ole Moeller Madsen Diretor de vendas e parceiro IBM Business Partner CogniTech Analytics Solutions
Implementação de previsões mais robustas

Com a missão da Nukissiorfiit de ser 100% independente de combustíveis fósseis e sua necessidade de adicionar mais infraestrutura de usinas hidrelétricas para alcançar seu objetivo, a previsão financeira precisa e mais robusta se tornou uma necessidade crítica para a empresa de serviços públicos.

A Nukissiorfiit colaborou com os consultores da CogniTech desde 2015 como parte de outra organização.A empresa confiou no conselho dos consultores de que, para alcançar seus objetivos ambiciosos, a Nukissiorfiit poderia se beneficiar de uma solução de planejamento e análise com integração de IA.

Em 2018, a CogniTech convidou uma delegação de cinco pessoas da empresa de serviços públicos para uma conferência IBM Analytics de uma semana em Estocolmo. A delegação da Nukissiorfiit foi o maior grupo presente de uma única empresa.A intenção era se inspirar para novas soluções digitais, ser mais orientado por dados e falar sobre novas versões do IBM® Cognos® Analytics e do IBM Planning Analytics, bem como soluções de IA. Enquanto discutia outro projeto, Andersen-Aagaard se interessou em saber mais sobre o projeto de planejamento.

"Precisávamos ir além do orçamento tradicional e começar a trabalhar de forma dinâmica com nossas previsões, utilizando previsões mensais contínuas com um horizonte de planejamento mais longo de 18 meses, para incorporar continuamente as informações mais recentes", afirma Andersen-Aagaard. "E sabíamos que o novo processo não deveria resultar em um fardo desproporcional, onde 70 pessoas gastassem tempo com isso todos os meses. Pudemos ver que, com os mais de 300 suborçamentos que estávamos manuseando, não poderíamos expandir esse processo e continuar usando a maneira tradicional. Portanto, precisávamos pensar de forma diferente, e é aí que entram em jogo as previsões contínuas orientado por IA.”

Kai Erik Ettrup, Sócio da CogniTech, explica: 'Apresentamos a ideia de usar IA e aprendizado de máquina para aprimorar o processo, e a Nukissiorfiit concordou com a ideia."A empresa de serviços públicos enfatizou que a nova ferramenta teria que possuir uma boa interface de usuário com um processo de entrada e verificação eficiente."As sessões inspiradoras que tivemos em Estocolmo nos deram a confiança para avançar com a plataforma e a colaboração com a CogniTech," afirma Andersen-Aagaard.

A CogniTech se encontrou com a Nukissiorfiit em workshops para discutir como a empresa poderia migrar de sua antiga solução de planejamento e previsão para um planejamento contínuo com aprendizado de máquina e previsão preditiva incorporados.

Em seguida, a CogniTech auxiliou a concessionária na migração para a solução Cognos Analytics, a plataforma de inteligência empresarial orientada por IA que suporta o ciclo de análise, desde a descoberta até a operacionalização, e oferece uma abordagem governada para gerenciar, explorar e visualizar dadosSeu assistente de IA permite que o usuário interaja exatamente nos locais que necessitam de atenção e descarte os 80% das visões gerais e dados financeiros que não requerem atenção.

Ao longo do projeto, a CogniTech esteve concentrada no projeto e entregou resultados.Eles estabeleceram algo que acredito ser único, não apenas em um contexto da Groenlândia, mas talvez em um contexto global. Claus Andersen-Aagaard CFO e CEO atuante Nukissiorfiit

Moeller Madsen da CogniTech explica que um dos principais objetivos da Nukissiorfiit ao migrar para a solução de previsões contínuas da IBM era capacitar a empresa de serviços públicos a tomar decisões de negócios melhores.

Andersen-Aagaard, concordando, acrescenta: 'Você tem uma pequena janela de oportunidade na Groenlândia para realizar reparos ao ar livre, iniciar um novo projeto de infraestrutura ou desenvolver uma nova usina de energia.É extremamente importante que você tenha 100% de visibilidade e as informações corretas para tomar uma decisão sobre se temos o fluxo de caixa necessário para realizá-lo.Por exemplo, se nossos colaboradores no sul do país têm um portfólio de projetos atrasado, os gastos estão chegando mais tarde, ou está suficientemente atrasado para que possamos avançar com outros projetos no norte?Isso pode ser uma tarefa de planejamento bastante desafiadora de gerenciar quando você tem de 100 a 200 projetos de infraestrutura maiores em execução simultaneamente.

A Nukissiorfiit depende da solução Cognos Analytics para coletar informações dos funcionários da empresa e transformá-las em um conjunto de relatórios que a alta administração utiliza para tomar decisões de planejamento sobre seu trabalho contínuo com projetos de infraestrutura.Caso contrário, a empresa teria que ser muito mais cautelosa ao aprovar todas as novas redes de infraestrutura, novas usinas de energia e subestações, novas estações de tratamento de água e novas soluções de energia renovável.

"Tivemos muitas considerações sobre como a solução poderia ser arquitetada para fornecer máxima credibilidade," afirma Andersen-Aagaard."Nossos registros financeiros abrangem diversas áreas, incluindo faturamento, custos variáveis, custos de capacidade como salários, depreciação, custos de juros e custos financeiros. Todas estas áreas têm propriedades exclusivas. Enfrentamos o dilema comum no processo de orçamentação, que é a dificuldade das pessoas em considerar todos os fatores. Uma máquina pode lidar com isso de maneira muito mais eficaz se os dados históricos forem extrapolados para o futuro. A empresa já implementou mais de 100 relatórios distintos que abrangem diversos aspectos de suas informações financeiras e disponibiliza esses dados aos gestores para que possam tomar decisões.

"Com a ajuda da CogniTech, conseguimos eliminar uma quantidade considerável de trabalho administrativo para nossos funcionários técnicos, que dificilmente encontravam prazer na tarefa", afirma Andersen-Aagaard. "Além disso, eles podiam validar os resultados do sistema de inteligência artificial em vez de inserir os números de todas as localizações e classificações manualmente Não apenas ficaram entusiasmados por serem liberados dessa tarefa, mas o resultado final também é muito melhor."

Andersen-Aagaard valoriza a abrangência e profundidade da abordagem da solução de IA.“Um dos aspectos mais positivos atualmente é quando um provedor de informações fica perplexo com a entrada da máquina e pergunta aos nossos controladores por que a IA previu um determinado valor em desacordo com o conhecimento do fornecedor de informações," ele acrescenta. “Quando eles examinam mais a fundo, descobrem, na maioria das vezes, que a IA está correta, pois leva em consideração todos os fatores e dados históricos. Isso me faz sorrir", diz ele, "porque então eu sei definitivamente que o que criamos proporciona uma qualidade aprimorada para nossa empresa e que economizamos dinheiro e tempo no processo."

Andersen-Aagaard explica que a empresa queria desenvolver um front-end e um back-end. "Nossa interface de usuário consiste em entrada e confirmação do usuário, onde os usuários interagem com previsões geradas por máquina total e parcialmente detalhadas, enquanto nosso back-end contém parâmetros ajustáveis que podem ser ajustados manualmente quando sabemos que os parâmetros mudarão", diz ele.

Ettrup explica o uso de dados externos pela solução: "nós temos utilizado muitos dados climáticos dos últimos três anos. Em seguida, utilizamos isso para analisar o que chamamos de um período climático normal, a fim de gerar uma venda anual padrão por cliente e por região.Fornecemos a eles muitos parâmetros de back-end para que a Nukissiorfiit pudesse controlar diversos aspectos específicos da empresa, como taxa geral de ocupação, taxa de conclusão de projetos, óleo por quilowatt e muito, muito mais."

Planejamento mensal inteligente

Ao migrar para a solução de previsão contínua fornecida pela CogniTech, a Nukissiorfiit reduziu o número de pessoas necessárias para fazer projeções orçamentárias e aumentou a precisão dessas projeções por meio do aumento da frequência e do uso de IA.A solução melhorou a flexibilidade da empresa em adaptar seu planejamento a variáveis mutáveis, como o clima, e fortaleceu a confiança do governo da Groenlândia na aprovação de novos projetos ambiciosos.

"Conseguimos reduzir de 70 diferentes fornecedores de informações, funcionários envolvidos no processo de desenvolvimento do nosso orçamento, para nove pessoas.Então, isso é uma grande redução”, diz Andersen-Aagaard.

“E não para por aí”, acrescenta. “Na verdade, também é a quantidade de tempo que essas pessoas o utilizam. Então, eu diria que essas nove pessoas agora passam menos tempo do que antes. Além disso, as mais de 60 pessoas que não utilizam mais ferramentas para fornecer contribuições para a previsão não dedicam tempo algum a isso.

Andersen-Aagaard faz questão de observar que, embora consideravelmente menos pessoas trabalhem nas previsões, todas as pessoas em sua empresa recebem essas informações."Eles obtêm insights tanto do ponto de vista de gerenciamento, mas também, em certa medida, dos dados de produção da plataforma IBM Cognos Analytics", diz ele.

No geral, sua nova solução de Planejamento Analytics e Cognos Analytics combinada com previsões inteligentes de machine learning permitiu que a Nukissiorfiit adotasse uma forma de operação mais eficiente.A empresa agora pode usar as percepções para estabelecer limites e ser alertada se as previsões estiverem fora dessas faixas; ela também pode anular os alertas com base na experiência ou informações adicionais.O resultado é que a empresa é mais ágil e seu planejamento financeiro é mais preciso.

“Claus [Andersen-Aagaard] está muito interessado em fazer previsões todos os meses para garantir que o lucro e o fluxo de caixa estejam sob controle. E eles serão mais ágeis para adotar mudanças no consumo e mudanças no fato de um determinado projeto estar atrasado ou não”, diz Moeller Madsen.

“Economizar tempo tem sido um fator e benefício enormes para nós", diz Andersen-Aagaard. "Reduzir de 70 fornecedores de informações para apenas nove diminuiu o tempo que estamos dedicando a essa tarefa. Além disso, expandimos quantas vezes realmente realizamos esse exercício, agora todos os meses, recebemos uma nova previsão com base nas informações mais recentes.Do jeito antigo, provavelmente gastaríamos de 5.000 a 10.000 horas para fazer isso.”

Andersen-Aagaard relata que outro ganho é uma previsão muito mais precisa. A empresa agora tem a flexibilidade que buscava para alterar planos quando novas informações estão disponíveis e entender as consequências disso.

Andersen-Aagaard acrescenta que a experiência do usuário foi tremendamente aprimorada. Ele relata que os funcionários estão mais interessados nas consequências financeiras das decisões que estão tomando e que a qualidade da saída dos relatórios que lhes são fornecidos automaticamente também melhorou drasticamente.

Com a plataforma de planejamento e aprendizado de máquina em vigor, a Nukissiorfiit está se preparando para o futuro com confiança.“Acredito que vale a pena dizer que sempre que realizamos um grande projeto, como o projeto da grande usina hidrelétrica, é preciso ter confiança em nossa empresa", diz Andersen-Aagaard. "O governo da Groenlândia deve se certificar de que o dinheiro que eles nos permitem investir em nome do condado seja gerenciado de forma responsável.”

No que diz respeito ao futuro, Andersen-Aagaard afirma que a empresa está buscando integrar a plataforma com sensores da Internet das Coisas (IoT) em suas instalações e incorporados nos medidores de todas as residências na Groenlândia."Estamos analisando se a IoT pode desempenhar um papel maior para que possamos obter dados com mais frequência. A IoT é uma plataforma econômica onde você pode transferir muitos dados a custos muito mais baixos."

A Nukissiorfiit também está analisando a possibilidade de exportar a água da Groenlândia para outros países, através da colaboração com empresas de engarrafamento e transportadoras a granel.Além disso, outros países do Ártico, como o Canadá, estão muito interessados em entender como podem utilizar a estrutura de preços bem-sucedida da Nukissiorfiit para reduzir os próprios preços de energia.

Conseguimos reduzir o número de fornecedores de dados de 70 diferentes colaboradores, funcionários envolvidos no processo de elaboração do nosso orçamento, para nove pessoas. Claus Andersen-Aagaard CFO e CEO atuante Nukissiorfiit
Logotipo da Nukissiorfiit
Sobre a Nukissiorfiit

A Nukissiorfiit (link externo ao site ibm.com) é uma empresa de serviços públicos de propriedade do governo autônomo da Groenlândia. Sua função abrange a produção e distribuição de eletricidade, água e calor para os consumidores em 17 cidades e 53 assentamentos.O suprimento de energia da Nukissiorfiit é baseado em 72% em fontes de energia renovável.Seu objetivo é utilizar fontes de energia renovável sempre que possível e garantir que todos tenham acesso à água potável limpaA empresa conta com 405 funcionários, dos quais 90 estão localizados em sua sede em Nuuk.

Sobre as soluções de análise CogniTech

O IBM Business Partner CogniTech (link externo ao site ibm.com) é o único IBM Gold Partner dinamarquês em Analytics. Fundada em 2019 a partir de uma compra de sua iteração anterior, a organização de consultoria se concentra na IBM como sua principal parceira de tecnologia. A CogniTech pode criar soluções integradas unificadas para seus mais de 100 clientes, incluindo tudo, desde integração de dados a inteligência de negócios até orçamento, previsão e consolidação financeira integrados com IA e aprendizado de máquina. A empresa tem mais de 40 clientes de análise de planejamento.

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Produzido nos Estados Unidos da América, abril de 2021.

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