Seis principais vantagens do dinheiro digital

bitcoin.jpg*Por Guto Schiavon
13/07/2017 - Com o passar do tempo e a evolução da tecnologia, novas formas de realizar atividades do cotidiano têm se modificado, e isso também se aplica as moedas. Por isso, vale a pena conhecer as vantagens do uso do dinheiro digital para o seu dia a dia. O bitcoin, por exemplo, já é uma realidade e é aceito em diversos tipos de transação em todo o mundo, proporcionando diversas vantagens e benefícios que talvez você nem imagine.

Para se ter uma ideia, no mundo todo já foram realizadas cerca de 200 milhões de transações em bitcoin. Essa moeda é altamente segura e descentralizada, já que não possui nenhuma instituição financeira por traz, e é uma forma de realizar pagamentos com características modernas, livres das limitações do método tradicional.

Por isso, resolvi listar as principais vantagens de se usar o dinheiro digital:

Tarifas baixas - em muitos casos você pode usar carteiras de bitcoin que não cobram taxas para guardar seu dinheiro. Tirando essas carteiras, as transações da moeda digital possuem um valor muito baixo, ou seja, você pode fazer uma transação de um milhão de reais, para um endereço bitcoin de um chinês, em dez minutos, pagando menos que um TED;

Privacidade - ao lidar com pagamentos da forma tradicional, sempre corremos o risco de ter nossos dados roubados. Uma das principais vantagens do dinheiro digital é que toda a informação enviada em uma transação se limita apenas à quantia, remetente e destino. Ou seja, não são enviados dados pessoais a respeito do remetente. Dessa forma, é bem mais difícil que suas informações sejam expostas;

Descentralização - todo o processo é descentralizado, apoiando-se em uma rede de bancos de dados globais que mantém os registros de transações em um modelo peer-to-peer, semelhante ao torrent, ou seja não existe uma empresa que detenha o controle sobre o bitcoin e que pode ser um ponto de falha.

Muito acessível - estar ao alcance de muitas pessoas é uma das principais vantagens do dinheiro digital. Para utilizá-lo só é preciso uma conexão com a internet. Esse número é imensamente maior do que o de pessoas que costumam investir, possuem conta em banco ou um cartão de crédito;

Internacional - não há necessidade de habilitar o dinheiro digital para uso internacional, porque não existem barreiras para esse tipo de moeda. Não há taxas de conversão, e por isso, basta usar seu bitcoin onde quiser na internet, seja em lojas do seu país ou em destinos estrangeiros. Além de ser mais conveniente, isso poupa seu tempo ao fazer compras online;

Investimento - Outra vantagem é que o dinheiro digital também serve como investimento. Você pode acompanhar a variação do valor do bitcoin e a valorização gradual da moeda. Ao considerar todos os benefícios, fica nítido que esse tipo de dinheiro tem tudo para se valorizar cada vez mais.

Agora que você já conhece as principais vantagens do dinheiro digital, possui todas as ferramentas para tomar uma decisão. Trabalhar com bitcoin ou outros tipos de moedas semelhantes vai trazer uma comodidade sem precedentes no seu dia a dia. Por isso, o meu recado é - experimente e comprove os resultados.

*Guto Schiavon é COO da FOXBIT, corretora de bitcoins brasileira

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IBM anuncia nova gerente geral para América Latina

ibm_ana_paula_assis2.jpg12/07/2017 - A IBM anuncia que Ana Paula Assis foi nomeada gerente geral para a IBM América Latina. Ana Paula será responsável pela estratégia de negócios da companhia, desenvolvimento de talentos, trabalhará com os clientes e o mercado para ajudar a acelerar a transformação digital e a adoção de inteligência artificial e novos modelos cognitivos na região.

Ana Paula se torna a primeira mulher executiva a liderar a operação da IBM na América Latina.

A executiva sucede o Rodrigo Kede, que foi nomeado gerente geral para a unidade de Global Technology Services para a IBM América do Norte, região que inclui os Estados Unidos da América e Canadá. Kede ficará baseado em Nova Iorque.

Ana Paula Assis conta com experiência de mais de 20 anos na indústria de Tecnologia da Informação e no desenvolvimento de negócios estratégicos, além de uma extensa experiência internacional que inclui uma série de posições de liderança no Brasil, América Latina e global. Na última década, ela atuou como diretora para Indústria de Serviços Financeiros para IBM Global Technology Services América Latina, assim como diretora de Strategic Outsourcing e vice-presidente de Software Group, ambas funções na IBM Brasil.

"Estou muito entusiasmada em liderar uma organização extremamente talentosa e diversa, em um ambiente dinâmico e inovador como é a América Latina. Temos o compromisso com o progresso de nossa região ao suportar as constantes transformações dos setores público e privado através de incomparáveis capacidades em inteligência artificial, nuvem e conhecimento de indústria. A América Latina está bem preparada para aproveitar essa oportunidade. A tecnologia melhorou a vida das pessoas de formas inimagináveis no último século. Nós vamos continuar a liderar esse caminho e ajudando a construir um futuro melhor", disse a nova gerente geral para a IBM América Latina.

Ana Paula entrou na IBM em 1996. Ela é formada em Ciência da Computação, com especialização em administração de negócios pela Fundação Getúlio Vargas, e conta com um MBA pela Fundação Dom Cabral.

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Indústria 4.0: autonomia e gestão de tráfego de dados

ind_40.png*Por Kevin Magee
12/07/2017 - Para alcançar um menor custo de produção, a Adidas estabeleceu sua produção em larga escala de tênis esportivos na Ásia. Entretanto, essa estrutura impõe um intervalo de 18 meses entre o design e a entrega nas lojas, o que para os consumidores é uma espera cada vez mais desagradável.

Isso porque os clientes não apenas procuram por produtos únicos e customizáveis, mas querem acesso imediato aos últimos modelos. Visto que o modelo tradicional de confecção não atende essa demanda, a Adidas está criando uma "fabrica expressa" para produzir sob medida os tênis esportivos, localizada o mais perto possível dos pontos de venda.

Similarmente, a Okuma, uma fabricante japonesa de máquinas utilizadas como ferramentas, desenvolveu um processo de moagem completo, capaz de funcionar autonomamente 24 horas por dia, sete dias por semana. Essa linha integrada inclui a habilidade de automaticamente selecionar as ferramentas de corte de acordo com a conveniência, bem como fornecer a matéria prima e suprimentos sem nenhuma necessidade de intervenção humana. Nesse cenário, os trabalhadores no local somente supervisionam a planta fabril por meio de ferramentas de monitoramento instaladas em tablets, além de desempenhar tarefas de alto valor agregado. Em outras palavras, a fábrica é completamente automatizada.

Esses exemplos nos mostram um vislumbre da quarta revolução que ocorre nesse momento – responsável por transformar tanto os paradigmas atuais da economia global como os fatores que determinam valores econômicos. Na mesma linha das três revoluções anteriores, essa também é baseada na rápida adoção de novas e disruptivas tecnologias, que desafiam todas as nossas premissas e muda tudo o que conhecemos sobre fabricação. Isso também significa que trabalhadores, donos de indústrias e os governos precisam atentar-se a esse movimento e se preparar para o inevitável (ou deixar tudo para lá).

Vive lés revolucions

A primeira revolução industrial foi desencadeada pela invenção das máquinas a vapor, que mecanizaram mão-de-obra e habilitaram uma escala incrível de produção. Depois, a eletricidade permitiu a linha de montagem e, com isso, o nascimento da fabricação em massa.

O terceiro maior avanço industrial veio com os computadores, que abriram caminho para a automação robótica e máquinas capazes de integrar linhas de montagem – e assim melhorar ou, em alguns casos, substituir trabalhadores humanos.

Hoje, a produção industrial evolui do modelo e mindset guiados previamente pelas três revoluções anteriores, que focaram na centralização e produção em massa para alcançar uma economia essencialmente em maior escala, para uma norteada pela customização de massa e flexibilidade, com a produção de produtos tão próxima dos centros de venda quanto possível.

Em vez de criar e gerenciar inventários, o setor industrial busca hoje construir uma cadeia de suprimentos integrada que se ajusta dinamicamente, capaz de se adaptar aos requisitos logísticos em tempo real e atender as demandas dos fornecedores e clientes. Isso inclui a habilidade de prever e tomar ações corretivas na medida em que são necessárias.

O que torna esse movimento transformador e "revolucionário" é que os fabricantes visam atingir todas essas metas com mínima ou nenhuma intervenção humana de ponta a ponta no processo de produção.

Apelidado Indústria 4.0, esse modelo depende extensivamente de automação e troca de dados entre as tecnologias envolvidas, como a integração entre sistemas físicos e virtuais, a internet das coisas (IoT), computação em nuvem e big data.

Descentralização e automação com fábricas inteligentes

A Indústria 4.0 procura essencialmente transformar a própria instalação num computador ou "fábrica inteligente". Dentro de cada unidade fabril, os processos de fabricação modular podem ser desenvolvidos por meio de sistemas "ciberfísicos", que incorporam tecnologia de informática nas próprias máquinas, e não apenas nos sistemas para controle remoto e monitoramento. Dessa forma, essas instalações inteligentes modulares poderão autonomamente permitir a descentralização e automação das decisões em relação à produção, bem como se comunicar e cooperar via IoT com operadores humanos e outras unidades inteligentes, no intuito de completar uma mudança de oferta vertical ou horizontal completa.

Isso é o que o setor de tecnologia da informação tem feito com centros de dados há anos: virtualizar servidores físicos, possibilitar tecnologias de automação e permitir que as máquinas se auto gerenciem de forma limitada. E continuamos a empurrar esses modelos para avançar com redes definidas por software (SDNs), nuvens híbridas e inteligência artificial (AI).

Porém, ao passo em que a virtualização dos centros de dados torna-se cada vez mais mainstream, a Indústria 4.0 ainda é nova e pouco conhecida, apesar de crescer em significado dentro da comunidade global. Esse movimento começou apenas alguns anos atrás, em 2013, quando o governo alemão cunhou o termo ao delinear um plano de informatização completo do setor industrial do país.

A chanceler alemã Angela Merkel apresentou o conceito no Fórum Econômico Mundial de Davos em 2015, referiu-se a essa transformação como "Industrie 4.0". Ela apontou entusiasticamente esse novo modelo como meio de "lidar rapidamente com a fusão dos mundos online e a produção industrial ". E grande parte do mundo industrializado pareceu tomar nota.

Longe da retórica política, o governo alemão está investindo mais de 200 milhões de euros para incentivar pesquisas práticas e aplicáveis nas universidades, no mundo corporativo e nas esferas governamentais. E a Alemanha não é o único país apostando nessa ideia.

Quatro princípios de design da indústria 4.0

Existem quatro princípios de design que suportam e definem a Indústria 4.0:

· Interoperabilidade: capacidade de máquinas, dispositivos, sensores e pessoas para se conectarem e se comunicarem via IoT ou Internet of People (IoP).
· Transparência da informação: a capacidade dos sistemas de informação para criar uma cópia virtual do mundo físico com base em dados de sensores, que por sua vez enriquecem modelos de plantas digitais. Isso requer o acúmulo de dados do sensor bruto para valorizar informações contextuais.
· Assistência técnica: primeiro, a capacidade em prover assistência aos seres humanos, agregando e fornecendo informações de forma compreensível para tomar decisões informadas e resolver problemas urgentes. Em segundo lugar, a habilidade dos sistemas cibernéticos para fisicamente dar suporte às pessoas, realizando uma série de tarefas consideradas desagradáveis, muito cansativas ou inseguras.
· Decisões descentralizadas: a capacidade dos sistemas cibernéticos de tomar decisões por conta própria e realizar suas tarefas da forma mais autônoma possível. Somente em caso de exceções, como interferências ou objetivos conflitantes, devem ser delegadas a um nível superior.
(Fonte: Princípios de Design para Cenários da Industrie 4.0)

Desafios técnicos da indústria 4.0

As revoluções geralmente são desafiadoras e desordenadas - e essa não será diferente. Para além dos obstáculos culturais e políticos inerentes a quaisquer mudanças relacionadas à produtividade econômica, existem várias questões tecnológicas que devem ser superadas para permitir a adoção do modelo da Indústria 4.0. Essas incluem:

· Os problemas de cibersegurança aumentam consideravelmente com a integração de novos sistemas e maior acesso aos mesmos. Além disso, o conhecimento de produção proprietária torna-se um problema de segurança de TI;
· É necessário um alto grau de confiabilidade e estabilidade para uma comunicação ciberfísica bem-sucedida, algo difícil de alcançar e manter;
· Garantir a integridade do processo de produção com menos supervisão humana pode se tornar uma barreira;
· E evitar problemas técnicos que podem causar interrupções de produção caras é sempre uma preocupação.

Num mundo onde as organizações lutam para garantir disponibilidade e segurança da tecnologia de seus data centers, a ideia de construir aplicações ciberfísicas que envolvam não apenas software, mas também maquinaria industrial combinada a responsabilidade adicional de instalar uma fábrica no qual cada máquina, dispositivo e controle agora é um ponto final, parece ser o desafio maior e ainda a ser mencionado da indústria. Tudo isso precisará ser executado numa rede, o que significa que descobrir tudo e permitir essas mudanças revolucionárias provavelmente será o trabalho do departamento de TI.

O gerenciamento de desempenho de soluções, em particular, na Indústria 4.0, será exponencialmente mais complexo do que é hoje. Atualmente, quando um aplicativo de software tradicional cai, ou pior ainda, fica "lento", é difícil descobrir a causa o problema. A maioria das organizações conta com uma série de ferramentas para ajudar a monitorar e diagnosticar essas ocorrências, evitando assim aquelas conferências telefônicas no fim de noite em que a equipe de software culpa a rede, ao passo que a equipe da rede junta registros intermináveis ​​para provar que é o banco de dados causando o problema, e etc. Infelizmente, esses times de resposta ainda se deparam com um cenário de muitas ferramentas e visibilidade insuficiente para fazer o trabalho.

As plataformas de visibilidade

Esse problema de falta de visibilidade pode ser amplamente revertido pelas plataformas de visibilidade, que fornecem uma visão de ponta a ponta das interações dos usuários com não apenas um aplicativo, mas com a infraestrutura completa que o suporta. Isso permite que a TI aproveite as ferramentas de diagnóstico de forma mais eficaz para resolver problemas de desempenho.

Mas imagine um futuro não tão distante, em que os departamentos de TI serão solicitados para diagnosticar as causas que levaram à queda de uma linha de montagem ciberfísica, totalmente automatizada e autônoma, ou pior ainda, quando a mesma diminui o ritmo de produção. Nesse cenário, toda a linha de montagem e os seus componentes físicos se configuram como um novo "aplicativo", introduzindo uma complexidade numa escala que tornará as aplicações de software tradicionais algo simples.

Embora o problema de monitorar e gerenciar o desempenho das aplicações ciberfísicas da Industria 4.0 pareça enorme, a solução é muito parecida com a visibilidade tradicional da rede. Tocando pontos de interesse em todos os aplicativos da linha de montagem e rede da fábrica inteligente, apenas as plataformas de visibilidade podem continuar a entregar o que interessa aos operadores, auxiliando inteligentemente e aumentando a capacidade de ferramentas de monitoramento e diagnóstico para escalar a tsunami de dados resultantes das operações fabris.

Além dos problemas de desempenho de aplicativos, garantir a "inteligência" da fábrica também será um desafio muito maior. Não somente pela complexidade adicional resultante da adição de máquinas, sensores e inúmeros outros dispositivos de ponto final do IoT à rede, mas pela própria natureza da Industria 4.0 é baseada em interligar e integrar intimamente não apenas redes corporativas confiáveis, agregando inclusive toda rede de suprimentos. Então, como a TI protegerá essa "rede" quando o conceito de perímetro é completamente eliminado e a rede potencialmente abrange o mundo inteiro?

É nesse ponto que a abordagem tradicional de visibilidade da rede para a segurança começa a perder sua efetividade. Uma nova forma baseada em uma plataforma de entrega de segurança será necessária para monitorar e fornecer constantemente feeds de dados de forma inteligente para ferramentas de segurança em tempo real, visando acompanhar o volume e a velocidade das informações geradas pelas fábricas nesse novo modelo industrial.

Preparando-se para o inevitável: a visibilidade primeiro

No fim, é do cruzamento gerenciamento de desempenho e a segurança que se estabelece a confiabilidade do processo. E fornecedores, operários de fábrica, profissionais de logística e consumidores devem ter essa confiança nos sistemas subjacentes que permitem as iniciativas da Indústria 4.0. Sem isso, e uma adesão rigorosa aos acordos de nível de serviço combinada a garantias de confidencialidade e integridade de sistemas e dados, o modelo da Indústria 4.0 desmorona completamente. Portanto, o desafio para a TI será acompanhar os desenvolvimentos e garantir que a instrumentação e a visibilidade na camada da rede não sejam deixadas para depois, mas integradas nas primeiras etapas do design inteligente da fábrica.

E tudo está acontecendo muito rápido. Por quê? Como os primeiros adeptos dos conceitos da Indústria 4.0 já estimam benefícios significativos de investimentos com algumas previsões iniciais, indicando ganhos de receita de mais de 30% e redução de custos de mais de 30%. Esses incentivos financeiros, juntamente com o imperativo de se manterem competitivos no mercado global, direcionarão as decisões estratégicas de negócios para abraçar o setor 4.0 e, como funcionários, fabricantes e governos, nós precisamos tomar nota desta revolução que está se formando e começando a se preparar.

*Kevin Magee é estrategista de Segurança Global da Gigamon

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Resource fornece infraestrutura para o Orlando City

orlando_stadium.jpg07/07/2017 - Companhia brasileira implementa Serviços de Service Desk e Field Services que contemplam 500 access points, telões, câmeras de segurança e scanners para leitura de ingressos para o Orlando City Stadium, um dos mais modernos estádios da Major League Soccer

O Orlando City, clube profissional com sede em Orlando, na Flórida (EUA), inaugurou recentemente um moderno estádio, com Serviços de Gestão de infraestrutura de tecnologia fornecida pela Resource, uma das principais e mais bem-sucedidas multinacionais brasileiras de serviços de TI e Integração Digital.

“Estamos muito empolgados e felizes por fazer parte desse projeto. Uma empresa legitimamente brasileira ter sido escolhida para levar tecnologia e infraestrutura de ponta para os Estados Unidos é motivo de grande satisfação”, afirma Fábio Back, Vice-Presidente de Negócios da Resource para a América do Norte.

Como primeiro cliente da Resource da área esportiva, o Orlando City Stadium foi inaugurado em março de 2017, mas o trabalho da empresa começou antes: em janeiro deste ano. “Dividimos a nossa atuação em duas frentes: estádio e escritório do time. Em ambas, além da implementação realizada em parceria com outras companhias norte-americanas, cuidamos da sustentação do ambiente digital”, diz Back. Foram instalados 500 access points para acesso à Internet, telões, câmeras de segurança e scanners para leitura dos ingressos, além de equipamentos de informática, de som, de TV e de comunicação.

Para suportar o tráfego de dados, foi implantada uma rede interna de 10 GB de velocidade. “Fazemos todo o Service Desk para a utilização do escritório pelos funcionários. Atuamos para garantir o pleno acesso e funcionamento de todos os equipamentos, seja em dia de jogos, seja em reuniões”, diz o Vice-Presidente.


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Machine Learning, Deep Learning e Chatbots

chatbot.jpgO que são e como podem impulsionar os negócios?

*Por Mateus Azevedo
06/07/2017 - Quanto mais a tecnologia evolui, mais surgem novos termos, o que pode deixar muita gente confusa, dada a sua complexidade e proximidade entre os temas. Entre tantos, alguns dos mais falados atualmente são: Machine Learning, Deep Learning e Chatbots, todos recursos derivados da Inteligência Artificial. Você sabe qual a diferença entre eles e para que servem?

Os termos Machine Learning e Deep Learning iniciaram em pesquisas durante os anos 1960, mas as mudanças promovidas ao longo destas quase cinco décadas tornaram as diferenças entre eles ainda mais profundas.

O Machine Learning é a aplicação de algoritmos e técnicas que permitem que um computador adquira conhecimento na forma de modelos, regras e padrões a partir de um volume de dados. Este conhecimento pode então ser aplicado na tomada de decisões ou na previsão de eventos. Redes sociais e aplicativos de streaming utilizam conhecimento adquirido com Machine Learning para personalizar o feed e fazer recomendações de acordo com padrões de utilização de seus usuários.

O Deep Learning é uma forma de se implementar o Machine Learning utilizando algoritmos de Redes Neurais Artificiais (ANN). O termo "Deep" (profundo) faz referência às enormes redes neurais utilizadas, com múltiplas camadas de inúmeros neurônios, por onde passam gigantescas quantidades de dados. O uso de processadores gráficos, as GPUs, que possibilitam processamento paralelo intenso à baixo custo, e a disponibilidade de gigantescos volumes de dados causaram um boom do Deep Learning nos últimos anos.

Considerado como a nova interface entre consumidor e empresa e já utilizado em larga escala, o Chatbot é um robô que utiliza o Machine Learning e o Deep Learning para realizar conversas via chat ou voz com seres humanos. O Chatbot é normalmente utilizado para automatizar o atendimento ao cliente com o intuito de agilizar este processo, podendo ser aplicado para esclarecer dúvidas e vender produtos e serviços.

Mas para que tudo isso serve no mundo dos negócios?

Se você pensa que estas inovações são papo de nerd, não se encaixam no seu negócio devido ao core business não estar atrelado ao universo da tecnologia ou a setores que não utilizam estes recursos em larga escala, está profundamente enganado. A tendência é que estas e outras novidades ingressem cada vez mais no dia a dia de usuários e empresas, até se tornarem essenciais, como aconteceu com a internet. Os casos de sucesso já se multiplicam mundo afora.

Segundo uma pesquisa do Gartner, até o próximo ano, 20% de todos os conteúdos empresariais já serão criados por máquinas. A consultoria também avaliou que até o fim de 2016 aproximadamente US$ 2 bilhões em vendas online foram realizadas pelo celular, após a troca de 1,8 bilhão de mensagens com mais de 20 mil robôs integrados de uma das empresas que oferece este tipo de serviço. Um estudo da Tata Consultancy Services também apontou que 7% das empresas no mundo destinaram, no mínimo, US$ 250 milhões para a Inteligência Artificial em 2016 e 2% pretende investir mais de US$ 1 bilhão.

De modo geral, a popularização da Inteligência Artificial pode somar 0,9% à taxa de crescimento do PIB do brasileiro até 2035, de acordo com estudo da Accenture, o que resultaria num aumento do Valor Adicionado Bruto (VAB) de US$ 432 bilhões para US$ 3,452 trilhões.

As aplicações são inúmeras. Além da redução do tempo de atendimento e aumento da agilidade já realizado pelo Chatbot, o Machine Learning, por exemplo, permite detectar fraudes e invasões na rede, análise e indicação de preferências de usuários, previsão de falhas de equipamentos, ofertas em tempo real, reconhecimento de padrões e imagens, calcular tempo de espera, previsões financeiras, médicas e etc, carros autônomos e muito mais. Segundo a IHS Automotive, 12 milhões de automóveis autônomos circularão em todo o mundo até 2035.

O Machine Learning, Deep Learning e o Chabot já estão impactando todos os setores, empresas e indivíduos. Para não ficar para trás, é preciso olhar fora da caixa e perceber como estas tecnologias podem ser aplicadas ao seu negócio.

*Mateus Azevedo é sócio da BlueLab, especializada em sistemas avançados de atendimento automático.

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Como evitar perdas de água na rede pública?

vazamento_agua.jpg05/07/2017 - Inteligência Artificial deverá ser a arma de governos contra vazamentos de água porque monitora a rede de abastecimento em tempo real, maximizando infinitamente as chances de detectar perdas com vazamentos.

Estados e municípios lutam diariamente para detectar os vazamentos de água na rede pública e diminuir a perda milhões de litros mensalmente, economizando recursos naturais e dinheiro público. O problema é que a busca de vazamentos é feita manualmente, por profissionais altamente especializados, chamados geofonistas.

De acordo com o Instituto Trata Brasil, hoje o país perde, em média, 37% da água coletada por vazamentos nos ramais, ou seja, no encanamento entre a rua e as casas.

A startup sorocabana Stattus4 desenvolveu um sistema capaz de detectar esses vazamentos na rede pública de abastecimento, cobrindo áreas de vários quilômetros quadrados ao mesmo tempo. O projeto da empresa chama-se "Fluid: Sistema de Detecção Automática de Vazamento em Ramais", que através do uso de tecnologia de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina, possibilita a rápida detecção de um vazamento.

De acordo com Marília Lara, sócia e responsável pela administração e marketing da Stattus4, a solução que a empresa encontrou foi desenvolver sensores que são conectados nos cavaletes das casas e, por meio da vibração dos encanamentos, detectar os sons que indicam a probabilidade de haver ali um vazamento. Então, os sensores enviam para um software esses dados, e os vazamentos são mapeados e indicados para os técnicos, que podem se dirigir diretamente para a rua em que há chances de haver a perda de água no subsolo.

Com isso, a procura por esses vazamentos deixa de ser manual, com um técnico indo de rua em rua procurando, o que demanda muito tempo, ou após crateras se abrirem no solo com os vazamentos. Ou seja, toda uma rede de abastecimento pode ser monitorada em tempo real, maximizando infinitamente as chances de encontrar vazamentos de água.

Incubada do Parque Tecnológico de Sorocaba, a Stattus4 venceu o Prêmio Startup Assemae 2017, com seu projeto inovador na área do saneamento. A empresa concorreu com outras 20 participantes de todo o país e empatou em primeiro lugar com outra startup, a Wetlands Construídos. Os vencedores foram anunciados no encerramento do 47º Congresso da Assemae (Associação Nacional dos Serviços Municipais de Saneamento), no último dia 22, em Campinas.

De acordo com Marcelo De Santis, gestor de startups da incubadora do Parque Tecnológico de Sorocaba, esse prêmio "mostra que nossa startup está no caminho certo para solucionar um problema grave que este ramo apresenta, um custo alto de tratamento e distribuição da água no qual se perde ao longo do caminho", finaliza.

O Prêmio Startup Assemae 2017 é pioneiro na América Latina como iniciativa destinada inteiramente a soluções inovadoras no setor de saneamento básico, de acordo com seus organizadores. A iniciativa busca contribuir com o setor, apresentando novas tecnologias focadas na melhoria dos serviços públicos.

Legenda - Vazamento de água em bueiro entre a rua João Moura e a Iperó / Crédito: Cecília Bastos

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