Big Data Cases

IoT, Big Data e as Cidades Inteligentes: revolucionando o transporte público

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Visto como um desafio para as grandes metrópoles em todo o mundo, o transporte público tem ganhado um aliado de peso para a resolução de seus problemas: Big Data Analytics.

Estima-se que, até 2020, mais de 40 ZB (Zettabytes)  de dados serão gerados por ano e, em alguns países, Big Data já é utilizado para promover melhorias na gestão pública

Mas, afinal, como Big Data pode otimizar serviços de transporte?

Trem, ônibus, bonde ou metrô: otimização 360º

Uma das maiores oportunidades de uso analítico para Big Data se encontra nas etapas de planejamento e operação do transporte público. Nessa fase, grandes dados podem ser usados para ajudar a compreender o uso que as pessoas fazem dos diversos modais de transporte e responder perguntas como:

Qual rota tomar? Qual período é mais agitado para cada tipo de transporte e precisa de reforço na frota? Apenas o redesenho da rota é suficiente? Ônibus, trens ou metrôs?

A partir do cruzamento de todas as informações disponíveis para coleta, as autoridades conseguem melhorar as rotas já existentes, otimizar viagens e reduzir o tempo de espera dos passageiros, por exemplo.

Além disso, a análise de Big Data ainda permite que novos trajetos sejam criados, com o objetivo de atender a usuários que antes não contavam com um estrutura de transporte público eficiente. Nas smart cities, como é o caso de Londres, Barcelona e Singapura, é assim que a tecnologia é usada para melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Predictive Analytics: prevendo e diminuindo paradas para manutenção

Implementar soluções de Big Data Analytics ao transporte público possui outra vantagem, que é a possibilidade de integrar a fase de planejamento e a experiência diária dos usuários. Dessa maneira, torna-se possível prever e calcular, por meio da automatização, o momento ideal para realizar manutenções e, até mesmo, renovar os equipamentos utilizados pelas malhas de transporte público.

No caso do sistema ferroviário, por exemplo, são instalados sensores nos trilhos e trens, cujo objetivo é enviar diariamente informações atualizadas sobre uso, desgaste e falhas em cada uma das composições monitoradas. Essa feature pode ser usada para prever e evitar futuras falhas em itens importantíssimos, como os freios, por exemplo.

O destaque aqui é a capacidade automatizada, rápida, altamente preditiva e escalável para volumes inimagináveis de dados. Além do aumento na assertividade, na segurança e na velocidade das manutenções, a adoção de tecnologias de predictive analytics também representam diminuição de custos.

Uma manutenção agendada com base na análise de Big Data pode aumentar a vida útil de um equipamento em 200%, em média, além de reduzir a possibilidade de falhas e imprevistos em quase 90%.

O Transport for London (TfL), serviço que integra a gestão de ônibus, trens, táxis, estradas, ciclovias e balsas em Londres, tem utilizado a análise preditiva de Big Data para responder, de forma ágil, quando é necessário fazer intervenções nos modais de transporte público. Após a implantação do TfL, que coleta informações sobre mais de 8 milhões de viagens por dia, não foi mais preciso fechar emergencialmente a Putney Bridge para fazer reparos, como era recorrente no cotidiano dos londrinos. Atualmente, as manutenções programadas evitam que o tráfego diário de 870.000 pessoas seja interrompido.

Qual o futuro do transporte no Brasil e no mundo?

A tendência de deixar as cidades cada vez mais inteligentes tem uma forte relação com o tema desse post. Os gestores públicos que identificarem essa demanda terão a possibilidade de analisar os dados que têm e criar ferramentas e análises capazes de produzirem insights relevantes para a melhoria de qualquer área, sobretudo, de transporte público.

As crises de transporte público são mundiais e reverberam em todos os setores econômicos e sociais, uma vez que cada vez mais pessoas têm automóveis e cada vez menos analisa-se dados, tendências e indicadores que poderiam, sem dúvida, sugerir soluções inovadoras para a sociedade.

Por já sabermos que o conhecimento sobre o potencial do trabalho de Big Data Analytics está apenas começando a ser difundido, é possível acreditar que a sociedade do futuro (aquela que faz uso imersivo de todos os dados) conseguirá diminuir os impactos negativos gerados pelo transporte público e melhorar consideravelmente os serviços de locomoção.

Você conhece outros exemplos interessantes de otimização de processos a partir de Big Data Analytics? Veja aqui 7 cases de sucesso.

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