Sobre o Projeto
O cliente conta com uma frota composta de aproximadamente 5500 veículos, distribuídos entre veículos leves, médios e pesados. Além disso, a frota opera em 11 diferentes estados do Brasil, totalizando cerca de 900 municípios.
O desafio estava na padronização dos dados e na geração de informações relevantes para apoiar decisões estratégicas e operacionais visando diminuir os custos de operação, aumentar a disponibilidade dos veículos, bem como aprimorar processos e otimizar a força de trabalho.
Abordagem
Iniciamos o projeto com o mapeamento dos processos e dados envolvidos. Feito isso, foram elaborados diversos estudos considerando os dados de manutenções, abastecimentos e telemetria. Dentre os estudos, destacam-se:
- Estudos de benchmarking para levantamento de oportunidades de redução de custo com manutenção de peças e serviços
- Análise preditiva de trocas de peças
- Forecast de custos operacionais para apoio à composição orçamentária
- Análise de ociosidade de veículos
Entregas
As entregas desse projeto foram desde apresentações das investigações analíticas dos estudos de caso selecionados até a implantação de uma plataforma de analytics, na qual o cliente consegue facilmente visualizar e acompanhar os principais insights alcançados ao longo do projeto.
Resultados do projeto
- 30% de redução de custo com manutenção *
- 85% de assertividade do algoritmo de análise preditiva de trocas de peças, impactando em 40% de redução do preço praticado *
- Aumento de 25% na assertividade da previsão do custo operacional
- Diminuição da ociosidade de veículos, atingindo disponibilidade operacional de 98%
* redução para as peças consideradas no estudo.
Arquitetura da Solução Desenvolvida
A solução foi implementada com base em tecnologias e arquitetura agnóstica ao ambiente de implantação.
O cliente optou por utilizar o Google Cloud para o pipeline de extração e transformação de dados (Cloud Dataflow, Cloud Storage, BigQuery). Também foi utilizado o GCP para o deploy da aplicação desenvolvida (Container/App Engine e Cloud Build).
Foi dado apoio para a configuração da governança dos dados, integração e segurança da solução entregue. A arquitetura completa é apresentada a seguir.