{"id":1380,"date":"2026-06-23T16:33:39","date_gmt":"2026-06-23T19:33:39","guid":{"rendered":"https:\/\/stattus4.com\/?post_type=case&p=1380"},"modified":"2026-06-23T16:39:33","modified_gmt":"2026-06-23T19:39:33","slug":"sanesul-e-4fluid-inteligencia-de-dados-reduz-tempo-de-varredura-em-6x-e-detecta-126-perdas-comerciais","status":"publish","type":"case","link":"https:\/\/stattus4.com\/en\/case\/sanesul-e-4fluid-inteligencia-de-dados-reduz-tempo-de-varredura-em-6x-e-detecta-126-perdas-comerciais\/","title":{"rendered":"Sanesul and 4Fluid: Data intelligence reduces scanning time by 6x and detects 126 commercial losses."},"content":{"rendered":"

Quem trabalha na gest\u00e3o de perdas sabe o tamanho do desafio: equilibrar a necessidade de varredura de rede com a capacidade limitada das equipes de campo. Em uma cidade com mais de 33.000 liga\u00e7\u00f5es<\/strong>, fazer uma busca ativa puramente convencional demanda tempo e alto custo operacional.<\/p>\n\n\n\n

Historicamente, o ritmo m\u00e9dio de produ\u00e7\u00e3o (tomando como base a linha de base de 7.010 coletas em 3 meses) indicava que inspecionar 5.000 liga\u00e7\u00f5es<\/strong> levaria entre 4 a 6 meses<\/strong>. Para o analista de perdas, esse tempo de resposta longo significa conviver com o volume de \u00e1gua n\u00e3o faturada (ANF) correndo por mais tempo.<\/p>\n\n\n\n

\n
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Precis\u00e1vamos mudar o jogo: precis\u00e1vamos de direcionamento cir\u00fargico<\/strong> para o campo.<\/p>\n\n\n\n

Varredura direcionada com o 4Fluid <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Entre 27 de janeiro e 10 de mar\u00e7o, implementamos o 4Fluid<\/strong> para otimizar essa rotina. O objetivo foi digitalizar a varredura, identificar perdas comerciais (fraudes) e detectar pontos suspeitos de vazamento n\u00e3o vis\u00edveis na rede. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

O impacto na produtividade foi imediato. O que antes levaria at\u00e9 meio ano, foi realizado em apenas 1 m\u00eas. <\/strong> Um grande ganho de efici\u00eancia de campo e agilidade na tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Desempenho Operacional e Acur\u00e1cia em N\u00fameros<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os resultados do estudo de caso mostram uma curva de aprendizado acelerada do sistema:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Universo do Estudo de Caso:<\/strong> 5.000 liga\u00e7\u00f5es monitoradas.<\/li>\n\n\n\n
  • Perdas Comerciais (Gato ou Fraude):<\/strong> 126 irregularidades<\/strong> identificadas. <\/li>\n\n\n\n
  • Perdas F\u00edsicas (Vazamentos N\u00e3o vis\u00edveis):<\/strong> 76 pontos suspeitos de vazamento mapeados e confirmados para manuten\u00e7\u00e3o preventiva.<\/li>\n\n\n\n
  • Ganho de efici\u00eancia:<\/strong> Redu\u00e7\u00e3o do tempo de execu\u00e7\u00e3o em at\u00e9 83%<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    \n
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    O grande diferencial da intelig\u00eancia artificial aplicada \u00e0s perdas \u00e9 o refinamento dos modelos. O sistema aprendeu r\u00e1pido com as caracter\u00edsticas da nossa rede:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Janeiro:<\/strong> 46% de assertividade nos alertas.<\/li>\n\n\n\n
    • Fevereiro:<\/strong> Subiu para 60%.<\/li>\n\n\n\n
    • Mar\u00e7o:<\/strong> Atingiu 66% de acur\u00e1cia<\/strong> em campo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Em outras palavras, isso significa que duas a cada tr\u00eas ordens de servi\u00e7o (OS) geradas foram assertivas. <\/p>\n\n\n\n

      O Impacto para o Futuro<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Para quem gerencia o balan\u00e7o h\u00eddrico da concess\u00e3o, este case prova que o combate \u00e0s perdas modernas exige intelig\u00eancia preditiva<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

      Aumentar a acur\u00e1cia para 66% gera economia de combust\u00edvel, otimiza as ordens de servi\u00e7o das equipes de fiscaliza\u00e7\u00e3o\/geofonamento e, o mais importante, acelera a recupera\u00e7\u00e3o de receita e a redu\u00e7\u00e3o do \u00cdndice de Perdas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

      Tecnologia n\u00e3o substitui a gest\u00e3o, ela potencializa decis\u00f5es.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Anyone who works in loss management knows the size of the challenge: balancing the need for network scanning with the limited capacity of field teams. 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