Aplicativo - PowerBi
(Scorecard e Modelagem I.A.)

Previsão de flambagens na estrutura dos trilhos.

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A Rumo Logística

A Rumo Logística é a maior operadora de logística ferroviária independente do Brasil, cruzando o país de Norte a Sul, através de quase 14 mil km de linhas, ligando as principais regiões produtoras com os três principais portos do país. A Rumo é uma empresa de soluções logísticas que movimenta o Brasil e o mundo, muito além da ferrovia.

O Desafio

Criar uma solução tecnológica capaz de prever o tempo e os locais onde existe a possibilidade de acontecer a flambagem na estrutura dos trilhos.

Com o desafio proposto, a Qexpert desenvolveu um piloto de solução tecnológica de Aplicativo - PowerBi (Scorecard e Modelagem I.A.)

O Projeto

Para resolver o desafio, a Qexpert criou um piloto de solução de Inteligência Artificial capaz de dividir e mapear os trechos da ferrovia que apresentam probabilidade de deformações (flambagem) nos trilhos.
Foram desenvolvidas 15 regras capazes de identificar os eventos que proporcionam este tipo de problema nas ferrovias. Algumas das principais são: temperatura, tipo do trilho, lastro e retensor, data da última manutenção, estação do ano da última manutenção e mais.
A partir destas regras e pontuações, foi desenvolvido um aplicativo para Power BI capaz de exibir o resultado do scorecard, aliado a um modelo de inteligência artificial.

Arquitetura do projeto

Arquitetura de dados RUMO

Resultados

Autonomia e inteligência

Com a solução proposta pela Qexpert, a Rumo possui mais autonomia e inteligência para se antecipar em relação aos desgastes das ferrovias, um de seus principais ativos de infraestrutura

Redução de tempo de resposta de manutenção

Com este modelo, equipes de manutenção são acionadas de forma mais ágil, diminuindo seu tempo de resposta.

Economia nos gastos

Essa solução gerou uma economia de milhões em relação ao tempo nevessário para corrigir o trecho com problemas.

Resultado

Com a solução proposta pela Qexpert, a Rumo possui mais autonomia e inteligência para se antecipar em relação aos desgastes das ferrovias, um de seus principais ativos de infraestrutura.
Com este modelo, a Rumo conseguiu reduzir o tempo de resposta das equipes de manutenção, bem como gerou uma economia de milhões em relação ao tempo necessário para corrigir o trecho com problemas.

Eliminação da exposição dos técnicos de enfermagem

Através do reconhecimento facial e de temperatura, eliminou-se a necessidade de exposição dos técnicos de enfermagem para medição de temperatura.

Controle de fluxo

A utilização das catracas inteligentes garantiu controle de fluxo das pessoas nos horários de pico.

Diminuição de filas e aglomeração

Através do controle de fluxo, foi possível reduzir filas e aglomerações nas catracas.