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Casos de uso de Big Data para telemática

Publicado em 30 de Novembro de 2017 em Produtividade por Geotab Team |  4 minutos de leitura


Qual o valor que o big data traz para a telemática? Leia sobre os casos de uso de big data, como otimização de roteamento e análise de comportamento de condução.

Ao falar de Big Data em gestão de frota, o primeiro tópico que vem à nossa mente é a telemática. A base da telemática é a tecnologia de coleta, armazenamento e envio de informações entre usuários finais e veículos por meio de dispositivos de telecomunicação. Os casos de uso de Big Data na telemática ampliam a utilidade desses dados.

 

Sem a plataforma de extração e análise de dados, as conquistas de monitoramento da localização ao vivo dos veículos, planejamento de rotas otimizadas, fornecimento de assistência on-line ou off-line aos motoristas e suporte a setores relacionados à telemática (como seguro de automóveis), etc., podem ser irrealistas. 

 

Então, que tipos de serviços valiosos o Big Data pode trazer para o mundo da telemática? 

Caso de uso 1: otimização da rota

O número de possíveis rotas que um caminhão pode fazer é extremamente grande. No passado, para as empresas de logística, o processo de planejamento de um caminho de entrega era feito manualmente e era muito demorado. Além disso, sem condições de trânsito em tempo real, era difícil fornecer horários de entrega estimados precisos e economizar tempo de condução na estrada. 

 

Tráfego em rodovia na Cidade do México.

 

Para tornar o caminho de condução mais eficiente e ideal, o Big Data depende de vários tipos de dados principais para avaliar a melhor rota com base no uso de combustível e tempo em alguns segundos: 

  • GPS em tempo real e dados de velocidade capturados por dispositivos de monitoramento telemático
  • Informações instantâneas sobre o trânsito, como colisões e áreas de construção, relatadas por outros motoristas na estrada 
  • Informações sobre estradas, como o número de placas de pare, velocidade da estrada, áreas escolares e assim por diante, publicadas por instituições autorizadas 

Em seguida, a rota otimizada é gerada e exibida para o motorista.

 

A otimização de rotas é um grande negócio para a gestão de frotas, não só porque a redução da distância e do tempo de condução economiza milhões de dólares para a empresa, mas também porque a redução do consumo de combustível traz menos impacto ambiental. Saiba mais sobre a otimização de frota aqui.

Caso de uso 2: alertas de detalhamento e lembretes de manutenção

Os dispositivos de telemática coletam uma enorme quantidade de dados do motor, tais como RPM e nível do óleo do motor, transmissão, quilometragem percorrida, pressão dos pneus e muito mais. Com base em todos os dados do motor e nos registros históricos de manutenção e reparo, a análise preditiva de Big Data pode nos fornecer notificações de manutenção preventiva e avisos de avarias, bem como as soluções recomendadas.

 

Ao adquirir visibilidade avançada sobre possíveis problemas de integridade do veículo, a frota pode fazer o arranjo adequado entre tempo de inatividade e de trabalho dos veículos para reduzir a probabilidade de uma pane inesperada na estrada. É claro que isso economiza dinheiro e energia para a empresa.

 

Alertas e lembretes de telemática ajudam a evitar tempo de inatividade inesperado.

Caso de uso 3: análise do comportamento de condução

Muitas vezes, é dito que as pessoas são o recurso mais importante de uma empresa. Dirigir com segurança na estrada foi e sempre será a prioridade mais alta no campo de transporte. Administrar uma frota grande e global torna o gerenciamento da segurança um desafio adicional. Portanto, analisar o comportamento do motorista é essencial tanto para a gestão da frota quanto para os próprios motoristas. 

 

É normalmente aceito que uma melhor compreensão do comportamento de condução é útil para o desenvolvimento de políticas de segurança mais apropriadas, sistemas de orientação de condução ou sistemas de treinamento mais inteligentes e, mais importante, na redução da taxa de colisões, ao mesmo tempo que protege a propriedade,a reputação da empresa e a vida dos motoristas. 

 

Nos últimos anos, foram realizados cada vez mais algoritmos de aprendizagem de máquina e inteligência artificial para investigar os comportamentos e estilos de condução dos motoristas. 

 

Benefícios de analisar o comportamento de condução com Big Data:

 

Ajudar a formar motoristas melhores. Uma longa lista de comportamentos de condução pode ser detectada e analisada por meio de algoritmos inteligentes projetados. 

 

Alguns comportamentos de condução medidos pela telemática são: 

  • Relacionados à velocidade (aceleração brusca, velocidade, aceleração frequente)
  • Relacionado à parada (freada brusca, parada frequente, freada frequente)
  • Relacionado à manobra (virada brusca, aceleração antes de virar, freada excessiva antes de sair)
  • Outros (manobra com fadiga)

Os resultados podem ser usados para desenvolver sistemas de treinamento de condução mais direcionados e eficazes para instruir os motoristas sobre melhores hábitos de condução. Leia sobre a ferramenta de treinamento verbal no veículo GO TALK para motoristas. 

 

Texto da imagem: 

 

Comportamento de condução

 

Relacionado à velocidade

 

Aceleração brusca

 

Velocidade

 

Aceleração frequente

 

Relacionado à parada

 

Freada brusca

 

Parada frequente

 

Freada frequente

 

Relacionados à manobra

 

Virada brusca

 

Aceleração antes de virar

 

Freada excessiva antes de sair

 

Outros

 

Manobra com fadiga

 

Diminuir o risco de colisões. As tecnologias telemáticas nos dão a oportunidade de coletar dados ilimitados sobre o comportamento de condução e as colisões. Descobrir a relação entre as colisões e os padrões de condução reais ajuda a identificar motoristas de alto risco, que podem ter potenciais colisões, dando a oportunidade de tomar medidas antes que seja tarde demais.  

 

Ajudar na gestão de riscos. A análise de Big Data sobre comportamentos de condução também tem uma grande contribuição para a gestão de riscos da frota. As seguradoras contam com fatores tradicionais, como o exterior do carro, o número de multas, a região em que vive, a distância dirigida, etc., para determinar a apólice de seguro. No entanto, criar modelos de risco precisos com base no comportamento de condução real pode fornecer uma avaliação mais realista e precisa para toda a frota. 

 

Há cada vez mais benefícios que o Big Data pode trazer para a telemática e para as frotas. No entanto, como Gary King, da Universidade de Harvard, disse, "Big Data não é sobre os dados".

 

Para ver exemplos do que mais você pode aprender com Big Data e telemática, consulte estes relatórios especiais:

 

Previsão de congestionamento de trânsito com comportamento de condução [English]

 

Using Big Data for Road Safety: A Safety Analysis Based on Geotab Telematics Data [em inglês]


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