Meta-descrição: Welsh Water amplia a manutenção preditiva no saneamento com IA e assinatura elétrica para antecipar falhas, reduzir riscos e orientar a gestão.
Palavra-chave principal: manutenção preditiva no saneamento
Palavras-chave secundárias: análise de assinatura elétrica, inteligência artificial no saneamento, manutenção baseada em condição, gestão de ativos, bombas submersas, estações elevatórias de esgoto, monitoramento de condição, confiabilidade operacional, IA em bombas, gestão de manutenção.
A Dŵr Cymru Welsh Water decidiu ampliar por mais três anos o monitoramento preditivo de equipamentos críticos de esgoto utilizando inteligência artificial e análise de assinatura elétrica. O contrato com a empresa Samotics vai até 2029 e transforma uma tecnologia testada desde 2022 em parte mais permanente da estratégia de gestão de ativos da companhia. (Samotics)
O detalhe mais importante está no local onde os dados são capturados: não é necessário instalar sensores diretamente nas bombas submersas. Corrente e tensão são monitoradas a partir do painel elétrico, enquanto algoritmos procuram alterações capazes de indicar obstruções, problemas mecânicos, elétricos ou hidráulicos em desenvolvimento.
Isso muda bastante a discussão sobre manutenção preditiva no saneamento. O objetivo deixa de ser simplesmente “monitorar equipamentos” e passa a ser descobrir uma falha enquanto ela ainda pode ser transformada em uma ordem de manutenção planejada — antes de se tornar quebra, extravasamento, interrupção operacional ou incidente ambiental.
E existe uma pergunta particularmente relevante para as companhias brasileiras: quantas bombas críticas hoje só revelam que estão com problemas depois que o problema já chegou à operação?
O que aconteceu na Welsh Water
A Welsh Water opera sistemas que atendem cerca de 3 milhões de pessoas e incluem mais de 36,5 mil quilômetros de redes de esgoto e 834 estações de tratamento de águas residuárias, além de sua infraestrutura de abastecimento de água. (Dwr Cymru)
Desde 2022, uma parcela de seus ativos de esgoto vem sendo monitorada pelo sistema SAM4, da Samotics.
Em setembro de 2026, foi anunciada a continuidade do programa por mais três anos. O novo acordo permite também ampliar o monitoramento para outros ativos durante esse período. (Samotics)
A tecnologia utiliza Electrical Signature Analysis — ESA, ou análise de assinatura elétrica. Em termos simples, o comportamento de uma bomba ou de outro equipamento acionado por motor elétrico deixa sinais na corrente e na tensão utilizadas pelo motor.
Mudanças mecânicas, hidráulicas ou elétricas podem modificar esses padrões.
Uma bomba começando a trabalhar sob condição anormal, por exemplo, não necessariamente precisa quebrar para revelar que algo mudou.
É justamente aí que entra a inteligência analítica.
Como a assinatura elétrica consegue “enxergar” uma bomba
Motores de indução e as máquinas por eles acionadas formam um sistema eletromecânico interligado.
Desbalanceamentos, alterações de carga, desgaste, defeitos no rotor, problemas em rolamentos e determinadas anormalidades do processo podem introduzir modificações detectáveis no comportamento elétrico do motor.
A literatura científica já trata a Motor Current Signature Analysis — MCSA — como uma técnica de diagnóstico de condição de motores e bombas. Uma revisão publicada no IEEE Access destaca justamente sua aplicação em bombas centrífugas e a combinação crescente entre sinais elétricos, processamento de sinais e aprendizado de máquina para diagnóstico de falhas. (Research Portal)
No SAM4, corrente e tensão são coletadas no Motor Control Center, o MCC, ou painel de controle do motor.
Os sinais são processados e transformados em informações de frequência. A plataforma procura padrões associados a diferentes comportamentos do conjunto motobomba.
Segundo a Samotics, entre os fenômenos que podem alterar esses sinais estão cavitação, bloqueios, problemas de rolamento, falhas do motor e mudanças na carga hidráulica. (Samotics)
Isso produz uma vantagem particularmente importante no esgotamento sanitário.
Bombas instaladas dentro de poços úmidos são ativos difíceis, caros e potencialmente perigosos de acessar. Colocar acelerômetros, sensores de vibração ou outros dispositivos diretamente nesses equipamentos nem sempre é a solução mais simples.
A análise elétrica desloca a instrumentação para um ambiente mais acessível.
Há, entretanto, uma precisão conceitual importante: expressões como “monitoramento sem sensores” devem ser interpretadas como sem sensores instalados diretamente na máquina. Continua existindo aquisição de sinais elétricos no painel.
Por que manutenção preditiva importa ainda mais no esgoto
Uma falha numa bomba de água pode causar perda de produção ou desabastecimento.
Uma falha numa elevatória de esgoto pode produzir simultaneamente indisponibilidade operacional, extravasamento, impacto ambiental, mobilização emergencial de equipes, caminhões, bombas provisórias e exposição regulatória.
Portanto, a criticidade econômica do ativo não deveria ser calculada apenas pelo preço da bomba.
O verdadeiro custo da falha inclui suas consequências.
Esse contexto ajuda a entender o movimento da Welsh Water.
A companhia atravessa um período de forte cobrança por desempenho ambiental. Dados de Natural Resources Wales mostraram 155 incidentes de poluição atribuídos à empresa em 2024, sendo 132 relacionados ao sistema de esgotamento sanitário e 23 ao abastecimento de água. (Recursos Naturais de Gales)
Em seu Plano de Redução de Incidentes de Poluição de 2026, a própria Welsh Water informou que os incidentes de esgoto caíram de 132 em 2024 para 111 em 2025, redução de aproximadamente 16%.
Entretanto, o mesmo documento registrou aumento dos incidentes classificados como graves: de seis em 2024 para 11 em 2025. A companhia ressalvou que os números ainda estavam sujeitos à validação regulatória. (Dwr Cymru)
Ou seja: houve melhora em um indicador, mas o problema está longe de resolvido.
Também é fundamental não estabelecer uma causalidade que os dados disponíveis não demonstram. Não é possível afirmar que o monitoramento SAM4 provocou sozinho a redução global dos incidentes.
Gestão ambiental de sistemas de esgoto envolve redes, estações, extravasores, coletores, elevatórias, processos de tratamento, manutenção, capacidade hidráulica e condições climáticas.
A manutenção preditiva no saneamento é uma peça dessa arquitetura.
Tecnologia chega em meio a pressão regulatória
Em junho de 2026, a Ofwat confirmou um pacote de £44,7 milhões associado a medidas de reparação da Welsh Water após investigação sobre sua operação, manutenção e ampliação de sistemas de esgotamento sanitário.
Os recursos do pacote serão custeados pela própria companhia e direcionados a intervenções ambientais, incluindo medidas relacionadas a extravasamentos e infiltração de água subterrânea nas redes. (Ofwat)
Ao mesmo tempo, o ciclo regulatório britânico 2025-2030 elevou fortemente os investimentos.
A decisão final da Ofwat autorizou £6 bilhões de despesas totais para a Dŵr Cymru no período, contra £3,8 bilhões no ciclo anterior. Desse total, £2,4 bilhões foram classificados pelo regulador como investimentos em novos ativos e melhorias de serviço. (Ofwat)
Portanto, a adoção de inteligência artificial deve ser vista dentro de algo maior: uma tentativa de melhorar a capacidade de conhecer, priorizar e cuidar de uma infraestrutura extensa e envelhecida.
Yorkshire Water mostra o que acontece quando a tecnologia ganha escala
O caso mais interessante para comparar com a Welsh Water talvez esteja também no Reino Unido.
A Yorkshire Water vem utilizando a mesma tecnologia em seu programa denominado “Predict to Protect”.
Em 2026, a companhia informou que a iniciativa já havia contribuído para evitar mais de 35 possíveis incidentes de poluição e reduzir em 15% as visitas reativas a campo. (Yorkshire Water)
É uma diferença importante.
O ganho da manutenção preditiva no saneamento não aparece apenas quando uma bomba deixa de quebrar.
Ele também pode aparecer quando uma equipe deixa de visitar repetidamente ativos saudáveis e passa a concentrar tempo, veículos, peças e profissionais nos equipamentos que apresentam evidências de deterioração.
A Samotics anunciou posteriormente uma expansão de mais 1.500 ativos da Yorkshire Water, incluindo 1.200 equipamentos de estações elevatórias de esgoto e 300 ativos relacionados ao abastecimento de água. A empresa fornecedora informa que, concluída essa fase, mais de 4 mil ativos estarão monitorados. (Samotics)
Há aqui uma transição importante: de projeto de inovação para infraestrutura de manutenção.
Southern Water ensina uma segunda lição: IA precisa de pessoas
Outro benchmarking britânico merece atenção especial.
O Plano de Redução de Incidentes de Poluição de 2026 da Southern Water prevê a instalação do SAM4 em 2.500 ativos de estações elevatórias e estações de tratamento de esgoto. (Southern Water)
Mas o documento apresenta algo talvez ainda mais interessante do que o número de equipamentos.
A companhia também incluiu a contratação de profissionais de Asset Reliability e de Condition Based Maintenance para processar informações e aumentar os benefícios gerados pelo monitoramento.
Esse detalhe deveria estar no centro de qualquer projeto brasileiro.
IA não aperta parafuso, remove obstrução, substitui rolamento nem limpa poço de elevatória.
O algoritmo reduz a incerteza. A intervenção continua dependendo de engenheiros, técnicos, operadores, eletricistas, mecânicos e equipes de manutenção capazes de interpretar o risco e agir.
É justamente aí que a valorização profissional encontra a transformação digital.
Quanto mais sofisticado o monitoramento, maior tende a ser a necessidade de equipes capazes de transformar dados em decisão.
O Brasil já começa a seguir caminho semelhante
O conceito já está aparecendo em operações brasileiras.
Em março de 2026, publicações técnicas especializadas noticiaram a implantação da plataforma brasileira Ultronline, da 2Neuron, em estações elevatórias consideradas críticas da BRK Ambiental.
A arquitetura possui semelhança conceitual relevante com o modelo utilizado pela Welsh Water: aquisição de sinais a partir do painel elétrico, análise da assinatura elétrica e inteligência artificial para identificar alterações no comportamento dos equipamentos. Foram reportadas detecções antecipadas de situações como obstrução e funcionamento a seco. (ArandaNet)
A própria BRK, em publicações institucionais mais amplas sobre inovação, informa utilizar sensores inteligentes, IoT, inteligência artificial e análise de dados para monitoramento de infraestrutura, incluindo aplicações relacionadas à manutenção preditiva. (BRK Ambiental)
Outro movimento aparece na Sanepar.
Em maio de 2026, a companhia apresentou seu programa Sanepar 5.0 e a estratégia de “Smart Water”, mencionando explicitamente inteligência artificial, sistemas preditivos e utilização de dados em tempo real para tomada de decisão. (Sanepar)
Esses casos mostram que manutenção preditiva no saneamento não é mais uma discussão exclusivamente europeia ou experimental.
Entretanto, as informações públicas disponíveis no Brasil ainda são menos detalhadas sobre indicadores comparáveis de retorno financeiro, redução de falhas e incidentes ambientais. Essa diferença de transparência é importante para evitar conclusões exageradas.
O que muda na prática para uma companhia de saneamento
A tecnologia é mais interessante quando aplicada inicialmente onde a consequência de uma falha é elevada.
Isso significa que um programa de manutenção preditiva não deveria começar simplesmente pelos maiores motores.
A priorização pode considerar, entre outros fatores:
- ausência de equipamento reserva;
- proximidade de corpos hídricos ambientalmente sensíveis;
- histórico de entupimentos e falhas;
- necessidade de caminhões ou bombeamento emergencial em contingências;
- população afetada por eventual interrupção;
- dificuldade e risco de acesso ao equipamento;
- custo da manutenção corretiva;
- impacto sobre capacidade de tratamento;
- consumo de energia;
- existência de reclamações recorrentes;
- consequências regulatórias e ambientais.
Essa abordagem transforma a gestão de ativos.
Uma bomba pequena em determinada elevatória pode ser operacionalmente mais crítica do que um equipamento muito mais caro instalado numa unidade com ampla redundância.
O maior risco é criar mais um painel que ninguém usa
Projetos de digitalização frequentemente concentram energia na instalação da tecnologia e pouca atenção no processo que começa depois do primeiro alerta.
O fluxo maduro deveria ser outro:
detecção → diagnóstico → análise de criticidade → ordem de serviço → inspeção → intervenção → validação → retorno da informação ao sistema.
Sem isso, a empresa apenas troca manutenção reativa por alarme reativo.
A integração com SCADA, sistema de gestão da manutenção — CMMS —, cadastro de ativos e histórico de ordens de serviço pode ser tão importante quanto o próprio algoritmo.
Além disso, cada alerta confirmado ou rejeitado deve melhorar a inteligência operacional.
A pergunta fundamental deixa de ser “quantos sensores foram instalados?” e passa a ser:
quantas decisões melhores foram tomadas a partir dos dados?
Manutenção preditiva não elimina manutenção preventiva
Outro erro seria imaginar que ESA ou inteligência artificial substituem todas as demais técnicas.
Não substituem.
Vibração, termografia, análise de óleo, inspeções elétricas, medições hidráulicas, inspeções visuais e rotinas preventivas continuam tendo aplicações próprias.
A literatura científica também aponta desafios na aplicação real de diagnósticos baseados em corrente e aprendizado de máquina, incluindo aquisição de dados, diferentes regimes operacionais e capacidade de distinguir padrões de falha. (Research Portal)
Bombas operando com inversores de frequência, diferentes níveis de carga, partidas frequentes ou grandes variações hidráulicas exigem modelos e interpretações adequados ao contexto.
Assim, o melhor programa normalmente não escolhe entre “sensor tradicional ou IA”.
Ele combina tecnologias conforme criticidade, acessibilidade do equipamento, custo e tipo de falha que se pretende detectar.
Como aplicar o aprendizado em uma companhia brasileira
Uma implantação consistente poderia começar com um piloto em um grupo limitado de ativos críticos.
Antes da tecnologia, deveria existir uma linha de base: quantidade de falhas, visitas, ordens emergenciais, horas indisponíveis, MTBF, MTTR, consumo de energia, extravasamentos associados a equipamentos e custos de contingência.
Depois, seria possível comparar.
Indicadores úteis incluem antecedência média dos alertas, percentual de alertas confirmados, falhas não detectadas, redução de manutenção emergencial, redução de visitas desnecessárias, disponibilidade dos ativos, economia energética e valor financeiro das ocorrências evitadas.
Também deveria ser registrada a decisão tomada após cada alerta.
Esse último ponto é decisivo.
Uma ferramenta pode detectar corretamente uma anomalia e ainda assim não produzir resultado se a empresa não possuir equipe, estoque, contrato ou fluxo decisório capaz de intervir.
O impacto regulatório no Brasil
Não existe atualmente uma obrigação nacional específica para que prestadores brasileiros utilizem análise de assinatura elétrica.
Entretanto, o conceito se conecta diretamente aos princípios regulatórios do setor.
A Lei nº 11.445/2007, atualizada pelo Marco Legal do Saneamento, estabelece princípios de eficiência e sustentabilidade, segurança, qualidade, regularidade e continuidade, além do estímulo à utilização de tecnologias apropriadas e modernas. (Presidência da República)
A ANA também possui competência para estabelecer normas de referência relacionadas aos padrões de qualidade e eficiência na prestação, manutenção e operação dos sistemas de saneamento básico. (Serviços e Informações do Brasil)
Portanto, manutenção preditiva no saneamento pode produzir valor regulatório mesmo quando a tecnologia em si não é exigida pela regulação.
O regulador deseja resultado: continuidade, eficiência, qualidade e desempenho.
A tecnologia é um dos instrumentos possíveis para chegar lá.
Impactos financeiros vão muito além da peça substituída
Uma avaliação econômica correta deveria considerar o custo total da falha.
Em uma elevatória crítica de esgoto, isso pode envolver horas extras, deslocamento emergencial, caminhões, bombas provisórias, equipamentos de contingência, peças compradas emergencialmente, recuperação ambiental, perda de disponibilidade, sanções regulatórias e reputacionais.
No abastecimento, pode haver ainda perda de produção, interrupção do fornecimento e redução de faturamento.
Consequentemente, a lógica do investimento muda.
A questão deixa de ser simplesmente:
“Quanto custa monitorar esta bomba?”
E passa a ser:
“Quanto custa descobrir tarde demais que esta bomba estava falhando?”
Lições para profissionais de saneamento
O caso da Welsh Water produz pelo menos uma mudança importante de mentalidade.
Historicamente, grande parte da manutenção foi organizada em torno de duas perguntas: quando o equipamento quebrou e quando foi realizada sua última manutenção preventiva.
A digitalização acrescenta uma terceira:
o que o equipamento está dizendo agora sobre sua própria condição?
Interpretar essa resposta exige profissionais preparados.
Engenharia de confiabilidade, instrumentação, automação, eletromecânica, ciência de dados e conhecimento prático da operação passam a trabalhar cada vez mais próximos.
O profissional que conhece o comportamento real de uma elevatória continua sendo fundamental.
A inteligência artificial consegue reconhecer padrões. Mas compreender por que uma bomba apresenta determinado comportamento após uma chuva intensa, por que uma linha vive sofrendo com obstruções ou por que determinada estação opera fora de sua condição ideal continua exigindo conhecimento do processo.
A tecnologia aumenta o alcance desse conhecimento humano; não o elimina.
A tendência: da manutenção programada para a manutenção orientada por risco
A evolução mais interessante provavelmente não será simplesmente substituir manutenção preventiva por preditiva.
Será combinar condição do equipamento + criticidade + consequência da falha + histórico + contexto operacional.
Nesse modelo, duas bombas com o mesmo defeito podem gerar decisões diferentes.
Uma delas pode permanecer operando sob acompanhamento.
Outra pode exigir intervenção imediata porque sua perda representa risco de extravasamento para um rio.
É aqui que a manutenção preditiva no saneamento começa a se transformar em gestão de risco operacional.
E esse pode ser o principal aprendizado trazido pela experiência britânica.
Conclusão
A renovação do acordo da Welsh Water com a Samotics até 2029 é relevante não porque introduza mais um uso de inteligência artificial no saneamento, mas porque mostra uma tecnologia de monitoramento passando da experimentação para uma estratégia operacional de longo prazo.
O modelo resolve uma dificuldade antiga: acompanhar continuamente bombas e motores localizados em ambientes onde a instrumentação direta é complicada.
Entretanto, os exemplos da Yorkshire Water e da Southern Water deixam claro que manutenção preditiva no saneamento não é um projeto de software.
É um projeto de gestão de ativos.
Exige identificar equipamentos críticos, estruturar dados, preparar profissionais, integrar sistemas, definir responsabilidades, medir resultados e garantir capacidade de intervenção.
O futuro provavelmente não será uma estação completamente autônoma tomando todas as decisões sozinha.
Será uma operação em que o profissional deixa de receber apenas a informação de que “a bomba parou” e passa a receber, dias ou semanas antes, evidências de que alguma coisa está mudando.
Essa diferença de tempo pode representar uma manutenção programada em vez de uma emergência, uma visita direcionada em vez de dezenas de inspeções, uma bomba recuperada em vez de uma quebra — e, em sistemas de esgoto, eventualmente a diferença entre uma intervenção operacional e um incidente ambiental.
É nesse ponto que inteligência artificial deixa de ser tendência e começa a produzir valor operacional.
Fontes e referências
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Samotics
Condition monitoring agreement will protect Welsh Water assets
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Average Welsh Water bill to increase by 4.8% in 2026-27 — dados da infraestrutura da companhia
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Natural Resources Wales — NRW
NRW steps up regulatory action as water company fails to curb sewage pollution incidents
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Ofwat confirms £44.7 million enforcement package for Dŵr Cymru Welsh Water
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Ofwat
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Motor Fault Diagnostics Based on Current Signatures: A Review
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How SAM4 works — Electrical signature analysis explained
Consulta em setembro de 2026
Acessar a explicação técnica
Yorkshire Water
Yorkshire Water £53m AI sewer monitoring programme predicts great results
2026
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Southern Water
Pollution Incident Reduction Plan 2026
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Sanepar — Companhia de Saneamento do Paraná
Sanepar entra na era da Smart Water para assegurar o futuro do saneamento
25 de maio de 2026
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BRK Ambiental
BRK mantém liderança entre empresas mais inovadoras do setor privado de saneamento
Publicação institucional
Acessar a publicação
Revista Hydro
BRK Ambiental moderniza estações de tratamento com solução da 2Neuron
31 de março de 2026
Acessar a reportagem técnica
Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico — ANA
Perguntas e Respostas — papel da ANA na regulação do saneamento
Atualizado em 3 de julho de 2026
Acessar a página oficial
Presidência da República — legislação federal
Lei nº 11.445, de 5 de janeiro de 2007 — texto compilado
Texto vigente consultado em setembro de 2026
Acessar a legislação