Big data para o transporte de cargas: veja como esse recurso é utilizado

O big data é um recurso que vem se tornando muito usual no mundo dos negócios, sendo aplicado pelas empresas com diferentes finalidades, inclusive para otimizar o relacionamento com o cliente.

No setor de transporte, esse recurso também pode ajudar. Leia o post e veja como usar big data para o transporte de cargas!

O setor de cargas e seus problemas

Os principais custos no transporte de cargas referem-se ao combustível, à mão de obra, à manutenção e aos pneus. Embora muitas empresas avaliem os custos de forma isolada, é preciso também avaliar o impacto que um custo pode exercer sobre outro.

O gestor de transporte precisa ter uma visão de todo o sistema para identificar quem realmente é o “vilão” da história e realizar as mudanças necessárias.

Os conceitos de big data para o transporte de cargas

Nos projetos utilizando big data, é importante compreender certos conceitos, como:

• outliers: valores que estão muito distantes dos valores da série;
• clusters: classificação dos dados em grupos com as mesmas características (ou características similares);
• análise preditiva: cálculo das possibilidades de resultados futuros, fundamentando-se em dados históricos.

Um outlier pode ser, por exemplo, um caminhão que apresenta consumo ou custo de manutenção muito alto, acima do que está em vigor no mercado. Já um cluster pode ser um grupo de motoristas que dirigem de forma pouco recomendável, o que implica em maior gasto de combustível.

A análise preditiva pode ser a probabilidade que determinado caminhão venha a quebrar, baseando-se no padrão de comportamento de veículos que quebraram no passado. A análise preditiva calcula as probabilidades por meio de algoritmos e machine learning, conceito muito associado ao de Inteligência Artificial (IA).

Os sistemas internos, o rastreamento, a telemetria e os dados externos

Para compreender melhor como funciona o big data para o transporte de cargas, analisemos o que esse recurso faz de melhor: cruzar os dados. O gestor pode obter muita informação importante cruzando os dados do sistema da empresa, como viagens, caminhões, abastecimento, motoristas e outras coisas.

Algumas respostas interessantes podem ser:

• os motoristas que realizam viagens em espaço de tempo mais curto;
• os motoristas que ultrapassaram a velocidade permitida;
• os veículos que mais consomem combustível (sem levar em conta os motoristas).

Com essas informações, pode ficar mais fácil detectar o que, efetivamente, está contribuindo para que os custos aumentem. É uma estratégia que, certamente, oferecerá resultados melhores do que se o gestor analisar isoladamente os custos por categoria.

A grande dificuldade no cruzamento de dados é que, na maioria das vezes, os sistemas são isolados, cada um apresentando seu próprio código de caminhão ou motorista, o que vai requerer maior trabalho para mapear as informações.

Rastreamento

Incluindo dados básicos de rastreamento (como posição e velocidade do caminhão por meio de GPS), o gestor poderá obter informações ainda mais relevantes, como a velocidade média de cada percurso, o motorista que ultrapassou essa velocidade, por quanto tempo o caminhão ficou parado e em qual lugar o caminhão foi abastecido.

Ainda que certas empresas usem essas informações apenas para monitorar o caminhão durante a viagem, elas constituem importantes fontes de análise para identificar outliers e clusters.

Telemetria

As informações de telemetria também são muito valiosas. Por meio dos sensores, pode-se obter informações como rotação por minuto (RPM), aceleração, pressão do óleo, temperatura do motor, consumo de gasolina, ar condicionado ligado/desligado, porta aberta/fechada e outras coisas.

Tais informações podem acusar com precisão os geradores de custos altos, dando oportunidade para aplicar medidas de solução eficazes, como as manutenções. Muitas empresas costumam se preocupar com as manutenções preventivas (ou revisões) e as manutenções corretivas (ou consertos e reparos).

A telemetria pode fornecer dados dos caminhões quebrados para a realização de manutenção preditiva, ou seja, a identificação de outros caminhões que apresentam mais probabilidades de quebrar.

Dados externos

Para terminar, é possível complementar com os dados externos. Esses dados incluem:

• condições da estrada;
• trânsito;
• clima;
• motoristas aptos para guiar em noites chuvosas;
• horário mais apropriado para percorrer um trecho específico (considerando o trânsito e a incidência de assaltos).

As vantagens do big data

Depois das explicações fornecidas, vale a pena conferir as vantagens do big data para o transporte de cargas.

Com um banco de dados de grande porte à sua disposição, o setor de transportes permite ao gestor ter todas as informações de que precisa com apenas um clique. A entrada e a saída de veículos, o detalhamento de informações diversas, a avaliação de desempenho em tempo real favorecem a tomada de decisões rápida e eficiente.

Melhor conectividade

A melhor conectividade é outra vantagem do big data para o transporte de cargas. Integrando as funcionalidades do big data a outros sistemas e aplicativos, o gestor poderá rastrear o veículo em tempo real, pesquisar pelas melhores ofertas de frete para o retorno do caminhão (evitando, assim, o retorno sem carga), identificar as rotas ociosas e muitas outras coisas.

A melhor conectividade favorece a transparência dos processos e permite maior segurança. As empresas adquirem maior rapidez, utilizando os dados como um recurso importante para alcançar melhores resultados. Novos modelos de negócios acabam se originando a partir dos insights fornecidos pelo cruzamento e pela análise dos dados.

Melhor visualização e interpretação dos processos

Outra vantagem do big data é que ele permite ao gestor visualizar e interpretar os processos e as operações de forma diferente, chegando mesmo a ser inovadora e excitante. Trata-se de modernizar a gestão de transporte de carga, elevando-a a um nível mais alto de qualidade, que contribui, inclusive, para aumentar o potencial competitivo da organização.

Naturalmente, o relacionamento com o cliente também ganha com a introdução do big data no setor de transporte, já que ajuda a melhorar os resultados de entrega de produtos ao cliente, respeitando e otimizando os prazos. Satisfeito com os serviços, o cliente tende a se fidelizar e a divulgar, para outras pessoas, a marca da empresa, ajudando em seu crescimento.

Certamente, a empresa conseguirá atuar com maior controle sobre as operações de transporte de cargas, permitindo maior autonomia no mercado e atendendo com prontidão as demandas suscitadas.

Veja outros benefícios que o big data para o transporte de cargas pode oferecer à sua empresa:

• melhor domínio sobre gastos de combustível, tempo ocioso, quilômetro percorrido e assim por diante;
• monitoramento do comportamento do motorista e do veículo em tempo real;
• redução na perda de ativos;
• maior flexibilidade nas operações em geral de transporte;
• aumento da segurança física;
• aperfeiçoamento da etapa de pré-embarque e da alocação dos veículos em períodos de pico;
• melhoria na eficiência da frota, diminuindo quilometragem e custos com combustível;
• planejamento eficiente de rotas a partir da aplicação de dados de tráfego em tempo real;
• rastreamento de pallets, cargas, contêineres em tempo real (GPS e radiofrequência, ou RFID).

E você? O que pensa sobre o big data para o transporte de cargas? Entre em contato conosco e conheça melhor os serviços que oferecemos!