Transporte rodoviário e big data: quando os dados encontram a estrada

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  Previsão Quantumrun
• 25 de julho de 2022

Resumo do insight

A indústria de transporte rodoviário utiliza cada vez mais big data e inteligência artificial (IA) para aumentar a segurança, a eficiência e a tomada de decisões. Essa mudança tecnológica permite um melhor gerenciamento da logística, manutenção preditiva de veículos e melhor atendimento ao cliente. Estes avanços também estão a conduzir a frotas mais inteligentes e autónomas e a exigir novas infraestruturas e medidas de cibersegurança.

Contexto de transporte rodoviário e big data

A pandemia de COVID-19, embora tenha desacelerado muitos setores, teve um efeito inesperado nos serviços de transporte de mercadorias. As empresas de transporte rodoviário começaram a reconhecer a importância do big data na melhoria das suas operações. Esta mudança foi impulsionada pela necessidade de adaptação às novas exigências do mercado e de garantir uma prestação de serviços eficiente. O Big Data, neste contexto, serve como uma ferramenta fundamental para otimizar rotas, gerenciar inventários e melhorar a eficiência logística geral.

Big data na indústria de transporte rodoviário compreende uma ampla gama de fontes de informação. Essas fontes incluem registros de sensores, câmeras, sistemas de radar, dados de geolocalização e entradas de telefones celulares e tablets. Além disso, tecnologias como a detecção remota e a Internet das Coisas (IoT), particularmente as comunicações entre veículos e infra-estruturas, contribuem para este conjunto de dados. Esses dados são complexos e volumosos, muitas vezes parecendo aleatórios e desestruturados à primeira vista. No entanto, o seu verdadeiro valor emerge quando a IA intervém para filtrar, organizar e analisar estes fluxos de dados.

Apesar dos benefícios potenciais, muitas empresas de transporte rodoviário muitas vezes lutam para compreender as complexidades do big data e implementar estratégias eficazes para aproveitá-lo. A chave reside na transição da mera recolha de dados para fases avançadas de utilização de dados, incluindo a passagem da observação básica para diagnósticos detalhados, seguidos de análise preditiva. Para as empresas de transporte, esta progressão significa desenvolver um sistema abrangente de gestão de transporte que também possa otimizar o desempenho de toda a sua frota de veículos.

Impacto disruptivo

A telemática, que abrange tecnologias como o Sistema de Posicionamento Global (GPS) e diagnóstico a bordo, é uma área chave onde o big data é excepcionalmente valioso. Ao monitorizar os movimentos dos veículos e o comportamento dos condutores, a telemática pode melhorar significativamente a segurança rodoviária. Ele ajuda a identificar comportamentos de risco, como sonolência, distração ao dirigir e padrões de frenagem erráticos, que são causas comuns de acidentes que levam a perdas financeiras médias de US$ 74,000 mil e prejudicam a reputação de uma empresa. Uma vez identificados estes padrões, podem ser abordados através de formação específica de condutores e de atualizações tecnológicas nos veículos da frota, tais como sistemas de travagem avançados e câmaras rodoviárias.

No frete e na logística, a análise de big data desempenha um papel crucial na tomada de decisões estratégicas. Ao examinar os padrões de frete, as empresas podem tomar decisões informadas sobre estratégias de preços, colocação de produtos e gestão de riscos. Além disso, o big data auxilia no atendimento ao cliente, organizando e analisando o feedback do cliente. Reconhecer reclamações repetitivas permite que as empresas resolvam os problemas rapidamente.

Outro impacto significativo do big data na indústria de transporte rodoviário está na manutenção de veículos. As abordagens tradicionais à manutenção de veículos baseiam-se frequentemente em horários pré-determinados, que podem não refletir com precisão a condição atual do equipamento. O big data permite uma mudança para a manutenção preditiva, onde as decisões são baseadas no desempenho real dos veículos, detectado através da análise de dados. Esta abordagem garante intervenções oportunas, reduzindo a probabilidade de avarias e prolongando a vida útil da frota. 

Implicações do transporte rodoviário e big data

Aplicações mais amplas para uso de big data no setor de transporte rodoviário e de carga podem incluir:

• Maior integração da IA ​​com frotas de caminhões, resultando em veículos mais eficientes e autônomos, capazes de se adaptar a diversos cenários.
• Desenvolvimento de infraestrutura especializada, incluindo rodovias equipadas com sensores, para apoiar a tecnologia IoT no transporte rodoviário, melhorando o monitoramento e a coleta de dados em tempo real.
• Aumento do investimento em telemática e software de gestão de big data por parte das empresas da cadeia de abastecimento, com foco na segurança cibernética para proteção contra ameaças que possam perturbar as redes de transporte.
• Redução nas emissões do setor de transporte rodoviário, pois o big data permite uma otimização de rotas mais eficiente e o uso de veículos autônomos reduz o consumo de combustível ou eletricidade.
• Aumento potencial na utilização global das redes de transporte à medida que se tornam mais eficientes, possivelmente compensando os benefícios ambientais obtidos com as reduções de emissões.
• Criação de novas funções focadas em análise de dados, segurança cibernética e gestão de IA nos setores de transporte rodoviário e logística.
• Mudanças nos modelos de negócios de transporte rodoviário, enfatizando a tomada de decisões baseada em dados e a integração tecnológica, levando ao aumento da concorrência e da inovação na indústria.

Questões a considerar

• De que outra forma você acha que o big data pode melhorar os serviços de frete?
• Como a IoT e a IA podem mudar a forma como os produtos são entregues nos próximos cinco anos?