Aplicativo PowerBi

Desenvolvimento de um modelo capaz de prever trechos com maior chance de flambagem.

Sobre a empresa:

Com 14 mil quilômetros de trilhos em todo o Brasil, a Rumo transporta soluções logísticas para muito além das ferrovias. Hoje, a Rumo é a maior operadora de logística ferroviária do país, ligando as principais regiões produtoras aos três principais portos brasileiros.

A Rumo está presente em 80% das regiões exportadoras do Brasil e, em 2019, transportou mais de 57 milhões de toneladas em suas ferrovias.

 

Desafio do Projeto:

A flambagem é uma deformação grave em toda a estrutura do trilho, causada pelo aumento da temperatura que dilata o metal e torna aquele trecho de ferrovia completamente inutilizável.

O desafio que a Rumo propôs à Qexpert foi o desenvolvimento da prova de conceito de um modelo capaz de prever em quais trechos há mais chance de a flambagem acontecer.

O Projeto:

O scorecard dividido por trechos da ferrovia. Aqueles que apresentassem maior pontuação têm maior probabilidade de apresentar deformações (flambagem).

Trabalhamos em conjunto com a equipe da Rumo para chegarmos às 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. Essas informações para prever a flambagem do trecho de ferrovia selecionado pela equipe da Rumo.

Arquitetura do Projeto:

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.

 

Autonomia

Inteligência para prever e antecipar os desgastes das ferrovias.

Tempo

Redução no tempo de resposta
das equipes de manutenção.

Economia

Grande economia nos gastos feitos em correções de trechos com problemas.