Como Dados de Sensores e Operacionais Impulsionam a Rentabilidade de um Grande Fabricante de Caminhões

Um grupo automotivo proeminente que projeta caminhões, ônibus e equipamentos de construção enfrentava margens estreitas e competição feroz. Para se manter à frente, eles recorreram a uma estratégia orientada a dados que combina feeds de sensores dos veículos com registros operacionais, entregando ofertas personalizadas, serviço superior e um aumento mensurável na rentabilidade. Rob Mellor, VP & GM EMEA na WhereScape, compartilha a jornada da empresa.

Quais mudanças na indústria de caminhões levaram à sua estratégia de dados?

Como o setor automotivo dos anos 1990, o mercado de caminhões agora opera com margens estreitas e rivalidade intensa. O lucro é amplamente construído em vendas adicionais — garantias, financiamento, serviços e seguros — então diferenciar ofertas é crítico. Ao equipar caminhões com sensores, a empresa pode gerar insights que sustentam proposições muito mais relevantes e centradas no cliente.

Como os dados de sensores de caminhões se tornaram centrais para seu negócio?

Fluxos de sensores nos dão uma visão de 360° de cada veículo: saúde de componentes, rotas precisas, perfis de velocidade e estilo de direção. Fundir esses dados com detalhes operacionais tradicionais (marca, modelo, histórico de serviços) nos permite criar perfis de veículos altamente precisos. Com as ferramentas certas de gestão de dados, geramos ofertas que estatisticamente carregam a maior probabilidade de rentabilidade.

Por exemplo, quando contratos de leasing expiram, avaliamos o valor residual real de caminhões devolvidos usando análise de sensores. Um veículo que percorreu o interior da Austrália difere marcadamente em vida útil restante de um que só rodou em rodovias europeias. Ao precificar com base na expectativa de vida em vez de apenas quilometragem, podemos aumentar margens em caminhões de alto valor em até 5% — um aumento que se traduz em milhões de euros anualmente.

Análise de sensores também sinaliza componentes que falharão após certa quilometragem. Se um caminhão é operado sob condições severas, podemos prever quando a manutenção é necessária e agendar preventivamente. Essa previsão nos permite oferecer contratos de serviço a preço fixo que garantem zero falhas.

Compradores de frota exigem dados de eficiência de combustível. Com feeds de sensores, calculamos consumo médio de combustível por caminhão, por viagem e até por motorista. Armados com esse insight, recomendamos rotas mais econômicas ou treinamento de motoristas, levando a economias substanciais de custo de combustível para proprietários de frota.

O uso de dados de sensores representa um grande desafio tecnológico para a organização?

Dados de sensores sozinhos são inertes; devem ser contextualizados com registros operacionais. Esses dois tipos de dados diferem dramaticamente: dados de sensores são de alto volume, baixa complexidade, enquanto dados operacionais são de baixo volume, alta complexidade. Integrá-los em um único Enterprise Data Warehouse (EDW) é apenas o primeiro obstáculo. O tamanho e complexidade dos fluxos de sensores também superam as capacidades de ferramentas de processamento tradicionais.

Precisávamos de um pipeline mais rápido e ágil para capturar, processar e analisar esses dados, apoiando nossos objetivos estratégicos. Também integramos dados não estruturados — clima, tráfego e informações de greves — para aprimorar ainda mais os insights de rentabilidade.

Como vocês superaram esses desafios?

Com a WhereScape, adotamos uma abordagem ágil de análise e gestão de dados. A plataforma automatiza o planejamento e construção de data marts dentro de nosso EDW IBM Netezza, entregando resultados dez vezes mais rápido que métodos legados. Essa agilidade encurta o time-to-market para nossas soluções de BI e acelera a extração de valor dos dados de sensores.

A WhereScape também unifica todos nossos sistemas de gestão de informação. Passamos de data marts isolados com técnicas de modelagem díspares para um EDW totalmente integrado governado por um único padrão global de modelagem. A mudança de uma abordagem técnica ad-hoc para uma estrutura orientada a modelos melhorou drasticamente a consistência e integridade dos dados em cinco sites.

Nosso novo ambiente centralizado entrega uma visão cruzada de 360° dos dados, baseada em uma única metodologia de modelagem. O EDW é nosso primeiro passo concreto para gerenciar big data, permitindo respostas em tempo quase real, melhor rastreabilidade e maior reutilização à medida que misturamos volumes de diversas unidades de negócio.

A WhereScape permanece central para nosso futuro, e aguardo uma parceria de longo prazo.

O autor deste blog é Rob Mellor, VP & GM EMEA da WhereScape