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Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2020-07-31T21:22:35Z No. of bitstreams: 1 Marcos Geraldo Gomes.pdf: 1654339 bytes, checksum: a33c534e1154194372fcab5a7a7061b0 (MD5) Made available in DSpace on 2020-07-31T21:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Geraldo Gomes.pdf: 1654339 bytes, checksum: a33c534e1154194372fcab5a7a7061b0 (MD5) Previous issue date: 2020-01-28 Due to the growing scarcity of water, production and supply systems have become increasingly important to guarantee the availability and quality of this essential resource for the health and life of the population. Thus, it is essential that these producer systems adopt modern management and automation practices that guarantee the efficiency and agility of their activities in the exploitation of their natural potentials. The general objective of this case study is to analyze the adoption of artificial intelligence to improve efficiency, economic, environmental and social safety in the operation of dams, in the water-producing system of the São Paulo metropolitan region, composed of gates and tunnels and gates of downstream. This case study presents the company, which manages the six dams in this production system, which maintains operating teams twenty-four hours a day available to carry out the control and maneuvers of the entire system, moving distances of up to 120 km between the dams to carry out necessary maneuvers to meet the consumption needs of almost ten million people in the Metropolitan Region of São Paulo (RMSP). This study presents important results of economic gains in the order of U $ 51,000.00 annually with less vehicle displacement and overtime and on-call hours paid to operators. This study presents environmental gains, with the agility of maneuvers in real time saving 4.32 billion liters of water per year, this annual amount is sufficient to supply 73,000 people, in addition to lower gas emissions due to the burning of fuel from operational vehicles. And finally, it presents social gains, mitigating the flooding of the city downstream and guaranteeing the operational execution of the floodgate in order to guarantee the operationality within technical criteria with the implantation of Artificial Intelligence, in operation of dams. Devido à crescente escassez da água, os sistemas de produção e abastecimento têm se tornado cada vez mais importantes para garantir a disponibilidade e também a qualidade deste recurso essencial à saúde e à vida da população. Desse modo, é fundamental que esses sistemas produtores adotem práticas modernas de gestão e automação que garantam a eficiência e agilidade de suas atividades na exploração de seus potenciais naturais. O objetivo geral deste estudo de caso é analisar a adoção da inteligência artificial para melhoria da eficiência e segurança econômica, ambiental e social na operação de barragens, no sistema produtor de água da região metropolitana de São Paulo, composto de comportas e túneis e comportas de jusantes. Este estudo de caso apresenta a empresa, gestora das seis represas deste sistema produtor que mantém equipes de operação vinte e quatro horas por dia disponíveis para realizar o controle e manobras de todo o sistema, deslocando-se por distâncias de até 120 km entre as represas para realizar manobras necessárias para o atendimento das necessidades de consumo de quase dez milhões de pessoas da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Este estudo apresenta resultados importantes de ganhos econômicos na ordem de U$$ 51.000,00 dólares anuais com menos deslocamento de veículos e horas extraordinárias e de plantão pagas aos operadores. Esta pesquisa apresenta ganhos ambientais, com a agilidade das manobras em tempo real a economia de 4,32 bilhões de litros de agua por ano, esse montante anual é suficiente para abastecer 73.000 pessoas, além de menor emissão de gases devido a queima de combustível dos veículos operacionais. E finalmente apresenta ganhos sociais mitigando inundação da cidade a sua jusante e garantindo a execução operacional da comporta a fim de garantir a operacionalidade dentro de critérios técnicos com a implantação da Inteligência Artificial, em operação de barragens.