1. Introdução
A era digital transformou radicalmente a indústria do transporte RODOVIáRIO. As grandes empresas deste setor estão cada vez mais recorrendo ao Big Data e à análise preditiva para otimizar suas operações, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Esta transformação digital não só proporciona vantagens competitivas significativas, mas também apresenta novos desafios que devem ser enfrentados.
2. Big Data e Análise Preditiva no Transporte Rodoviário
A adoção de Big Data no setor permite que as empresas coletem dados detalhados sobre veículos, rotas, condições meteorológicas, comportamentos de motoristas, entre outros. Estes dados, quando processados e analisados, desvendam padrões que são cruciais para prever variações na demanda e ajustar a oferta de maneira mais eficiente. Segundo Fávero e Belfiore (2017), a análise de grandes volumes de dados proporciona uma visão mais ampla e profunda dos processos empresariais, o que é essencial para uma gestão eficaz no setor de transportes. As empresas utilizam estes dados para monitorar a performance dos veículos, otimizar rotas, prever manutenções e melhorar a eficiência do combustível.
A análise preditiva utiliza algoritmos e técnicas de machine learning para prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso se traduz na capacidade de antecipar problemas nas rotas, identificar os melhores horários para entregas e evitar congestionamentos. Isso não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também reduz custos com combustível e manutenção. Como apontado por Fávero e Belfiore, a precisão dessas previsões é diretamente proporcional à qualidade e quantidade dos dados analisados. Isso também significa prever problemas potenciais antes que ocorram, como falhas mecânicas, atrasos devido a condições climáticas adversas ou congestionamentos, além de otimizar as rotas em tempo real, considerando variáveis como tráfego, tempo e demanda, assegurando entregas mais rápidas e eficientes.
3. Caso de uso Transportadora Rufatto
Um exemplo da importância e bom uso desses dados é a análise de telemetria feita pela Transportadora Rufatto de Foz do Iguaçu – PR, que tratando dados extraídos do barramento CAN e do rastreador instalado em seus veículos, conseguiu reduzir o número de excessos de velocidade superiores a 89 km/h a quase zero, conforme demonstrado no gráfico abaixo com dados dos quadrimestres de 2022 a 2023.
Figura 1 – Dados de velocidade excessiva
Fonte: Transportadora Rufatto (2024)
Isso foi possível após o uso desses dados para mapear melhores rotas, horários e maus hábitos de direção, como número de acelerações e freadas bruscas, excessos de velocidade, uso do freio motor entre outros dados de viagem do veículo e motorista, além de medidas disciplinares e treinamentos de conscientização. A atenção e tratamento desses dados resultaram em efetividade operacional significativa, refletida também nos custos, segurança do veículo e no dia a dia do motorista, passando a confiar mais na empresa, equipe e números apresentados.
4. Conclusão
O uso de Big Data e análise preditiva no transporte rodoviário oferece oportunidades sem precedentes para otimização de operações, redução de custos e melhoria da eficiência. Contudo, as empresas devem enfrentar desafios significativos relacionados à segurança dos dados, integração tecnológica e precisão dos dados para maximizar o potencial dessas tecnologias. À medida que o setor avança, a adoção estratégica dessas ferramentas será crucial para as empresas que desejam manter e melhorar sua posição competitiva no mercado.
5. Referências
Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de Análise de Dados: Estatística e Modelagem Multivariada com Excel, SPSS e Stata. Elsevier Brasil.
