Em tempos de crise como os atuais, onde a incerteza institucional e a safra em queda permeiam o imaginário dos empresários brasileiros, soluções precisam surgir para dar tranquilidade para quem investe, independente do setor. O transporte RODOVIáRIO de cargas no Brasil, sendo um setor vital para a economia e visando amenizar as dores de si mesmo, nos últimos anos tem passado por uma transformação significativa impulsionada pelo avanço das tecnologias digitais que seus próprios clientes estão navegando. Câmeras que monitoram o trajeto, sensores de fadiga do motorista, dados meteorológicos, informações de tráfego, telemetria digitalizada em tempo real e rastreamento via satélite, são exemplos desses avanços. No entanto, a quantidade de dados gerados, processados e utilizados no transporte é enorme e precisa ser bem gerida para que o gestor não se perca em meio a tanta informação. O uso de análises de Big Data vem para garantir insights valiosos para as partes interessadas no transporte, como a gestão e steakholders (ILIASHENKO, ILIASHENKO e LUKYANCHENKO, 2021).
Segundo Leal e Santos (2015), O uso de Big Data no transporte, visa fornecer informações em tempo real. A proposta é analisar de forma abrangente todos os aspectos relevantes para cada parte envolvida, com o objetivo de otimizar a utilização de uma modalidade específica, diminuir custos e reduzir o tempo de viagem A otimização de rotas, por exemplo, utiliza dados em tempo real para identificar as rotas mais eficientes, levando em consideração o trânsito, condições climáticas e outras variáveis. Isso resulta em economia de combustível, redução no tempo de entrega e menor desgaste dos veículos. No monitoramento de frotas, sensores e sistemas de telemetria permitem que as empresas acompanhem o desempenho dos veículos, prevejam manutenções necessárias e evitem quebras inesperadas, aumentando a disponibilidade da frota. Além disso, a gestão de riscos baseada em Big Data possibilita a identificação de áreas com maior incidência de roubos de carga e condições adversas nas estradas, permitindo a adoção de medidas preventivas para melhorar a segurança.
Além destas possibilidades, infinitas outras surgem como análise de custos e eficiência operacional, planejamento logístico, previsão de demanda entre outros. Essa quantidade de informações supera em muito a capacidade humana de geri-las e prever os próximos passos a serem dados. A Analise Preditiva, então, vem junto para que o gestor possa antecipar as decisões que precisam ser tomadas utilizando técnicas avançadas de estatística, machine learning e inteligência artificial. É outra tecnologia que tem transformado o transporte rodoviário de cargas no Brasil. Essa abordagem permite que as empresas antecipem eventos futuros e tomem decisões informadas com base em grandes volumes de dados históricos e em tempo real. Muitos clientes e embarcadores já utilizam tecnologias de Big Data com Analise Preditiva, como Monsanto, Amazon, Uber, Lyft, etc.. A cidade de Joiville possui inclusive um case especial onde utilização das tecnologias que melhorou a agilidade e tempo no transito da cidade (HIROKI, 2021).
Com todo o arsenal de dados que o Big Data fornece para a Analise Preditiva, esta possui aplicações mais significativas como a previsão de demanda, manutenção preditiva, gestão de riscos e na otimização de rotas, etc.. Empresas como a Polifrete que fornecem softwares com estas tecnologias e funcionalidades, já atuam no mercado e possuem cliente como a Britvic, Eletrolux e SuperBAC. Estas empresas conseguem prever as flutuações no frete e negociar contratos com vantagens econômicas que muitas transportadoras não conseguem enxergar pois não possuem as mesmas ferramentas. Grandes players de comodities possuem equipes dedicadas a analisar dados e prever quando o frete pode subir ou descer, para conseguir economizar o máximo possível no momento de transportar a carga.
Porém, nem tudo são flores. Essa quantidade de informação precisa ser devidamente protegida pelo frotista. Tanto para proteger o próprio negócio, como para proteger os dados de clientes e stakeholders envolvidos na operação. A segurança cibernética é uma responsabilidade inerente a este tipo de trabalho, além também da nova Lei Geral de Proteção de Dados que obriga as empresas a proteger os dados que coleta e trabalha.
Com estas novas tecnologias, as empresas enfrentam novos desafios e vulnerabilidades, como riscos associados ao uso de IoT e telemática, ataques de ransomware, acesso não autorizado a dados sensíveis e manipulação de sistemas de gestão de frotas. Empresas e governos ao redor do mundo sofrem ataques diariamente de hackers. Um bom exemplo no setor de transportes foi a Braspress que sofreu um ataque massivo a seus servidores no 1º semestre de 2024.
Para mitigar essas ameaças, as empresas devem adotar medidas de proteção e boas práticas, como a implementação de firewalls e sistemas de detecção de intrusões (IDS), a criptografia de dados, atualizações e patches regulares, e a educação e treinamento de funcionários. A gestão de acessos também é fundamental, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso a sistemas e dados críticos, além de implementar autenticação multifator (MFA) e políticas de privilégio mínimo. O monitoramento contínuo e a resposta a incidentes são essenciais para identificar atividades anômalas e responder rapidamente a qualquer ataque cibernético. Finalmente, auditorias regulares de segurança cibernética ajudam a garantir que as políticas e medidas de segurança estejam em conformidade com as melhores práticas e normas de mercado.
O combo “Big Data, análise preditiva e medidas de segurança cibernética” no transporte rodoviário de cargas no Brasil não só otimiza a eficiência e reduz custos, mas também protege as operações contra ameaças emergentes. À medida que o setor continua a adotar novas tecnologias, essas ferramentas se tornarão ainda mais importantes para garantir a competitividade e a sustentabilidade das empresas no mercado. O futuro do transporte rodoviário de cargas no Brasil depende da capacidade das empresas de integrar essas tecnologias em suas operações diárias, respondendo de forma proativa às demandas e desafios do mercado.
Referencia
LEAL, Adriano Galindo; DOS SANTOS, Alessandro Santiago. TENDÊNCIAS E CAMINHOS DAS PESQUISAS EM SISTEMAS INTELIGENTES DE
TRANSPORTE. 9º Congresso Brasileiro. 2015
ILIASHENKO, Oksana; ILIASHENKO, Victoria; LUKYANCHENKO,
Ekaterina. Big data in transport modelling and planning. Transportation Research Procedia, v. 54, p. 900-908, 2021.
HIROKI, Stella Marina Yurí. Mobilidade, participação e dados: o caso da aplicação do Waze for Cities Data na cidade de Joinville (SC). URBE. Revista Brasileira de Gestão Urbana, v. 13, p. e20200030, 2021.
