A inteligência artificial está a ganhar relevância na gestão de frotas, sobretudo na manutenção. No entanto, antes de falar em previsão de avarias ou automatização, há um desafio mais básico: garantir que a informação dos veículos está organizada, integrada e disponível para apoiar decisões.

Um estudo realizado pelo Centro Studi Fleet&Mobility, em colaboração com a Targa Telematics e a Escargo, junto de mais de 120 operadores italianos do setor da mobilidade, apresenta alguns dados relevantes sobre esta realidade.

69% querem compreender melhor os períodos de imobilização

Segundo o estudo, 69% dos operadores consideram que uma gestão integrada dos dados melhora significativamente a informação disponível sobre os períodos de imobilização.

Saber que uma viatura esteve parada não é suficiente. É necessário perceber por que motivo esteve indisponível e em que fase ocorreram os principais atrasos.

Uma imobilização pode ser causada pela própria reparação, mas também pela espera de um orçamento, por uma aprovação interna, pela falta de peças ou por falhas na comunicação entre equipas e fornecedores.

Quando os dados estão dispersos por emails, folhas de cálculo, faturas e diferentes plataformas, torna-se difícil identificar a verdadeira origem do problema.

66% acreditam que uma melhor gestão da informação reduz as paragens

O estudo indica também que 66% dos operadores acreditam que uma gestão inteligente da informação pode reduzir os tempos de imobilização.

Este dado mostra que nem todos os atrasos são técnicos. Muitas vezes, o veículo permanece parado porque a informação não circula com rapidez entre o gestor de frota, a oficina, os fornecedores e as restantes equipas.

Centralizar o histórico, os custos, os alertas e o estado de cada intervenção permite acelerar decisões e reduzir tarefas administrativas.

No entanto, a tecnologia, por si só, não resolve tudo. É igualmente importante definir processos claros, responsabilidades e critérios para o registo da informação.

64% identificam valor na integração e análise de dados

Para 64% dos inquiridos, a integração e análise de dados através de inteligência artificial representa uma importante fonte de valor na manutenção.

Para identificar padrões, não basta conhecer a data da última revisão. É necessário relacionar a quilometragem, a idade do veículo, o histórico de avarias, os custos, os tempos de imobilização e o tipo de utilização.

Uma reparação isolada pode não indicar um problema. Mas a repetição da mesma avaria pode revelar uma falha recorrente, uma utilização inadequada ou a necessidade de substituir a viatura.

A inteligência artificial pode acelerar esta análise. Contudo, os resultados dependerão sempre da qualidade dos dados utilizados.

Até 30% de redução nos custos de manutenção

Segundo os dados divulgados, a utilização de inteligência artificial poderá contribuir para uma redução de até 30% nos custos de manutenção e de 13% no tempo de imobilização.

Estes valores devem ser entendidos como resultados potenciais, uma vez que o impacto dependerá da dimensão da frota, do tipo de operação, da idade dos veículos e da qualidade da informação disponível.

Ainda assim, mostram que a poupança não resulta apenas de evitar avarias. Também pode surgir através da redução de tarefas manuais, da identificação de reparações repetidas, da comparação entre fornecedores e de decisões mais informadas sobre a renovação da frota.

A evolução começa com dados organizados

Antes de implementar sistemas avançados de inteligência artificial, uma frota deve ser capaz de responder a algumas questões fundamentais:

• Qual é o histórico completo de cada veículo?
• Quanto custa realmente cada intervenção?
• Durante quanto tempo permanece cada viatura indisponível?
• Que problemas se repetem com maior frequência?

Uma plataforma de gestão de frotas pode funcionar como a base para esta evolução. Ao reunir informação sobre manutenção, custos, quilometragens, documentos e alertas, o JAT Fleet ajuda a transformar dados dispersos numa visão mais clara sobre o desempenho de cada viatura.

A inteligência artificial poderá ter um papel cada vez mais relevante na manutenção. Mas o seu valor começa antes da previsão.

Começa pela capacidade de compreender o que já aconteceu e utilizar essa informação para tomar melhores decisões.