Inspeção manual não escala com o tamanho da malha.
Parques solares e linhas de transmissão acumulam ativos demais para inspeção visual item a item: cintas, conectores, cruzetas, isoladores, amortecedores, grampos — cada um com seus próprios modos de falha, espalhados por quilômetros de estrutura ou hectares de módulos.
A Elera Renováveis contratou a Robotictech, dentro do programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da ANEEL, para substituir esse processo por um sistema de monitoramento com imagens de drone, fotogrametria e inteligência artificial — cobrindo tanto parques solares quanto linhas de transmissão e distribuição.
Objetivo do projeto: aprimorar o processo de inspeção das linhas de transmissão de energia e de parques solares, dentro do tema estratégico de qualidade e confiabilidade dos serviços.


Como funciona
Do voo autônomo ao defeito georreferenciado
Um pipeline contínuo, pensado para operar em nuvem e devolver evidência — não apenas alerta.
01 - CAPTURA
Missões automatizadas de drone
Voos programados e automação de missão eliminam pilotagem manual repetitiva sobre parques e linhas.
02 - PROCESSAMENTO
Fotogrametria + nuvem
Migração dos algoritmos para nuvem, com deploy, automação de treinamento e integração via API.
03 - DETECÇÃO
IA treinada por classe de ativo
Modelos específicos para componentes de LT/LD e para módulos solares, incluindo defeitos térmicos e estruturais.
04 - VISUALIZAÇÃO
Dashboards e evidência
Mapa georreferenciado, KPIs, priorização operacional e imagem de evidência — térmica e visível, lado a lado.
Dashboard com controle absoluto!
Dashboards dedicados para parques solares e linhas de transmissão — mesma lógica de KPIs, mapa e criticidade em ambos.
Dashboard - Parques Solares
Visão consolidada de todos os projetos
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KPIs de ocorrências totais, pontos quentes e diodos, com destaque para o parque mais crítico
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Mapa com georreferenciamento dos módulos afetados, sobreposto à imagem do parque
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Criticidade calculada pela variação de temperatura das imagens térmicas, com limiares ajustáveis pelo usuário
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Tabela de defeitos ordenável por gravidade, com acesso direto à evidência


Modal de Evidências
Nenhum alerta sem imagem por trás
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Imagem térmica e imagem visível lado a lado, para o mesmo ponto
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Variação de temperatura, temperatura mínima/máxima e gravidade exibidas junto à evidência
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Zoom, navegação e carrossel quando há mais de uma captura do mesmo defeito
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Acesso rápido pensado para quem decide se aquele ponto vai para a próxima manutenção
Tenha todos os dados na palma da mão de forma organizada e eficiente. Utilizado e aprovado pela Elera Renováveis, a empresa que opera no Complexo Solar de Janaúba, um dos maiores parques solares da América Latina!


Defeitos encontrados em segundos
Verifique os pontos quentes, diodos e sujidade encontrados nos parques solares. Com filtros inteligentes por projeto e período, você acessa exatamente o que precisa — na hora certa — para tomar decisões mais rápidas, seguras e estratégicas.



Tenha o domínio total de seus componentes


Visualize o ranking de criticidade por projeto, identifique defeitos com precisão, analise mapas de calor, monitore o status das missões e acompanhe todas as atualizações sem perder nenhum detalhe.
Estamos sempre trabalhando para trazer detalhes completos para você não perder um único evento em sua rede.
Versatilidade e Eficiência
Além da inspeção automática dos parques solares com IA, você também pode monitorar linhas de transmissão e de distribuição. Todos os componentes das torres serão identificados com precisão. Você só precisa de um drone simples e nosso software faz todo o trabalho da detecção.



Junte-se aos nossos clientes
























Apenas vantagens!


ROI satisfatório
Investimento com retorno econômico de larga escala

Baixo custo
Tecnologia de ponta por baixo custo em comparação aos concorrentes

+ Prevenção
Menos manutenção corretiva e mais economia
PDI ANEEL PD-06305-0124/2024
7818
ocorrências consolidadas no painel solar
6.510
pontos quentes identificados
51/59
torres com defeito, de todas as mapeadas
30+
classes de componentes com defeitos treinadas
24
meses de desenvolvimento, do voo ao dashboard








