Tecnologia e sustentabilidade: os vencedores do PET Challenge 2022

Tecnologia e sustentabilidade: os vencedores do PET Challenge 2022

Nos dias 06, 07 e 08 de maio, foi realizado o PET Challenge, um Ideathon online promovido pelo Programa de Educação Tutorial de Engenharia Elétrica (PET EEL) da UFSC em parceria com a Aquarela Analytics. O evento consistia na competição entre equipes para encontrarem uma nova ideia ou maneira de enfrentar problemas de vertente socioambiental, voltados aos ODS’s (Objetivos de Desenvolvimento Sustentável), criando soluções viáveis de alto fator de impacto com a utilização de tecnologia.

A partir disso, convidamos os vencedores do PET Challenge para apresentarem seus projetos neste artigo, ressaltando a importância do uso da tecnologia como ferramenta para a construção de um mundo mais inteligente, sustentável e melhor para todos.

Terceiro Lugar – Equipe 6 (Luísa, Giovana e Vitor)

Nossa equipe, composta por estudantes de ciências biológicas e relações internacionais, se juntou ao projeto com uma noção bem consolidada de sustentabilidade, atentos à importância dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. 

Por isso, preocupados com a preservação ambiental, principalmente, após a análise dos dados referentes ao relatório do ACIF de Florianópolis e tendo em vista a educação como processo transformador, a equipe elaborou uma proposta de uso de tecnologia para desenvolver um aplicativo para promover a educação ambiental, a conscientização e a conexão entre os moradores de Florianópolis, com foco nas crianças. Juntamente com sua família e comunidade escolar, essas crianças podem conhecer um pouco mais da biodiversidade da ilha, desenvolvendo empatia com o ecossistema, e a partir disso, tornarem-se cidadãos conscientes. 

O aplicativo “ECO nossa casa” funciona como uma plataforma digital, com enfoque principal na interação dos pequenos com o meio ambiente por meio da tecnologia de QR Code. Esses códigos serão estrategicamente distribuídos pela Grande Florianópolis, os quais serão escaneados e assim desbloquearão personagens que contam suas histórias, além de incluir materiais de apoio didático aos professores e um espaço para compartilhar atitudes sustentáveis, como por exemplo reciclagem em casa e criação de uma composteira.

Foi o primeiro Ideathon que participamos e nos comprometemos a desenvolver uma ideia boa, mas acima de tudo que pudéssemos aproveitar a experiência, aprender e nos divertir. É importante ressaltar que fugimos da nossa “caixinha”, podendo interagir com áreas do conhecimentos diferentes, como a ciência de dados e o empreendedorismo. As palestras, workshops e momentos com os mentores foram muito especiais nesse processo, servindo como um aprendizado que com certeza será usado em nosso futuro profissional. Por fim, gostaríamos de reiterar nosso agradecimento pelo projeto, pelos mentores e todos os envolvidos, uma vez que, somente por meio de ideias inovadoras, poderemos superar os desafios para um futuro melhor.

Logo da empresa Eco, nossa casa:

tecnologia e sustentabilidade - logo Eco nossa casa

Segundo Lugar – Equipe 8 (Leonardo, Letycia e Marina)

Parte da Agenda 2030 da ONU, os 17 Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS) integram um acordo global que visa à transformação do mundo em um lugar mais sustentável, promovendo uma vida digna a todos. Dentre essas metas está o ODS 3, o qual defende a garantia de Saúde e Bem-estar para todos. Uma das formas apresentadas por esse ODS para promover o bem-estar é a redução das mortes e ferimentos por acidentes nas estradas, principal causa de morte de crianças e adultos jovens de 5 a 29 anos, segundo o Global status report on road safety de 2018.

Trazendo para a realidade do nosso país, o Registro Nacional de Acidentes e Estatísticas de Trânsito no site do Ministério da Infraestrutura mostra que entre 2020 e 2021 foram registrados mais de 1,750mi de acidentes, causando quase 45 mil óbitos. De acordo com um estudo feito pelo Atlas da Acidentalidade do Transporte Brasileiro, grande parte dos acidentes no trânsito se devem à falta de atenção e ao descumprimento das leis de trânsito. Esses deslizes ocorrem por falta de preocupação ou falta de familiaridade com o local e geralmente acontecem em pontos críticos das rodovias onde os motoristas sentem uma falsa sensação de segurança. 

Ao longo do Ideathon, nosso grupo teve acesso a workshops e mentorias que nos ajudaram a desenvolver uma ideia para solução de alguns dos problemas indicados nos ODS. Durante uma mentoria que tivemos com o Joni Hoppen, membro da Aquarela, conversamos sobre o problema dos acidentes de trânsito. A partir dessa conversa e das pesquisas que fizemos sobre o tema, tivemos a ideia de uma extensão para aplicativos de localização a qual usaria dados de georreferenciamento sobre pontos críticos no trânsito, e emitiria um alerta aos motoristas. 

O conceito “Alerta Acidente” foi desenvolvido fazendo uso dos dados fornecidos pela polícia federal acerca dos acidentes nas rodovias federais do Brasil. A base de dados compila uma série de informações, dentre elas a geolocalização dos acidentes. De acordo com um agente da polícia federal, durante um chamado, o policial deve adicionar ao relatório o quilômetro da rodovia onde o acidente ocorreu. Sendo assim, por meio do processamento dos dados desta base, é possível determinar os trechos com maior número de ocorrências e ainda cruzar estes dados com diversas informações, como: horário, clima, condição da via, entre outras.

rodovia federal

Foi a partir disso que a equipe encontrou uma solução para reduzir o número altíssimo de acidentes nas rodovias brasileiras, informando os motoristas, por meio de seus aplicativos de navegação (Waze, Googlemaps, etc.), sobre trechos com elevado número de acidentes. Estes aplicativos já contam com sistemas de alerta para acidentes e perigos ao longo da via. No entanto, até o momento nenhum deles tem uma funcionalidade para avisar sobre trechos perigosos. É aí que surge a oportunidade de informar motoristas de maneira eficiente e com embasamento, por meio da tecnologia, desmistificando as rodovias para aqueles que não têm tanta experiência em determinadas vias. 

Referências usadas:

BRASIL, Ministério da Infraestrutura. RENAEST: Panorama dos Acidentes. https://www.gov.br/infraestrutura/pt-br/assuntos/transito/arquivos-senatran/docs/renaest

Global status report on road safety. World Health Organization. 2018. Disponível em:<https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684>. Acesso em: 07 mai 2022

LASMAR. Maria Teresa. et al. Identificação e Classificação de Pontos Críticos de Acidentes de Trânsito. Universidade Presbiteriana Mackenzie. 2017. Disponível em:<https://www.mackenzie.br/fileadmin/ARQUIVOS/Public/1-mackenzie/universidade/laboratorios/labgeo/2018/Ajustes/ARTIGO_-_IDENTIFICA%C3%87%C3%83O_E_CLASSIFICA%C3%87%C3%83O_DE_PONTOS_CRITICOS_DE_ACIDENTES_DE_TRANSITO.pdf>. Acesso em: 07 mai 2022.

NAÇÕES UNIDAS BRASIL. Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Disponível em: <https://brasil.un.org/pt-br/sdgs>. Acesso em: 07 mai 2022.

RODRIGUES, Lucas O. Jovens: as principais vítimas do Trânsito. Mundo Educação. 2013. Disponível em:<https://mundoeducacao.uol.com.br/sociologia/jovens-transito.htm>. Acesso em: 07 mai 2022.

Primeiro Lugar – Equipe 9 (Eduardo e José Paulo)

A equipe composta por Eduardo e José Paulo recebeu o prêmio de primeiro lugar trabalhando o tema proposto dentro da área alimentícia. O objetivo do projeto idealizado foi criar um rastreamento baseado em blockchain para a produção agroalimentícia com intuito de encontrar desperdícios entre a colheita e o consumidor final, além de possibilitar a transparência para o consumidor e empresas saberem a origem dos alimentos.

Relatório parcial do projeto

Tecnologia e sustentabilidade – Considerações finais

Os projetos apresentados pelas equipes reforçam a importância da tecnologia como instrumento de inovação e como facilitadora à resolução de problemas comuns da sociedade e à concretização de boas ideias capazes de transformar o mundo em um lugar melhor para todos.

Além disso, ressalta-se a importância do evento, da parceria entre empresa e universidade, para estimular os estudantes a pensarem e a agirem de forma crítica sobre questões que envolvem os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável do Brasil e do mundo, contribuindo positivamente para a formação de cidadãos mais conscientes e preparados para construir um mundo melhor e mais inteligente.

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A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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Manutenção preditiva: conceito, benefícios e tecnologias

Manutenção preditiva: conceito, benefícios e tecnologias

No processo produtivo de uma empresa, qualquer falha pode comprometer a sua capacidade de atendimento às demandas do mercado. Por isso, a empresa precisa ter controle sobre os fatores capazes de afetar a sua produção, como a manutenção de seus equipamentos e máquinas. Nesse contexto, a manutenção preditiva torna-se imprescindível para manter o maquinário em perfeito funcionamento e assim garantir a eficiência do processo de produção. 

O que é manutenção preditiva

A manutenção preditiva é uma modalidade de manutenção que indica as reais condições de máquinas e equipamentos com o objetivo de antecipar possíveis falhas, indicando o tempo de vida útil deles e as condições necessárias para estender o seu tempo de funcionamento.

Esta metodologia de manutenção pode ser aplicada em qualquer tipo de indústria. Ela possibilita prever quando será necessário consertar, trocar equipamentos ou ainda comprar outros melhores.

A manutenção preditiva acontece a partir da coleta de dados dos equipamentos em funcionamento, utilizando técnicas que envolvem a prevenção de danos e a previsibilidade de falhas. Assim, ela detecta qualquer possível falha nas máquinas antes que elas aconteçam, impedindo a propagação de danos e garantindo a eficiência no processo de produção.

Benefícios

Conforme a consultoria McKinsey & Company, a manutenção preditiva pode aumentar a vida útil de uma máquina de 20% a 40% e reduzir os custos de manutenção em até 25%. Além disso, outros benefícios são:

  • Aumento da produtividade 
  • Diminuição de paradas não programadas
  • Aumento dos lucros
  • Redução de risco de acidentes de trabalho.
  • Economia no consumo de energia
  • Redução nos custos de manutenção 

Como funciona a manutenção preditiva

Como citado anteriormente, a manutenção preditiva tem como base a coleta e análise de dados das máquinas e equipamentos. O maquinário é analisado em sua totalidade, suas condições, os sinais que emite e o seu desempenho.

Para obter essas informações, utilizam-se algumas ferramentas de monitoramento, como os sensores, que captam e enviam as variações para softwares de análise.

É importante destacar que se alguma irregularidade for identificada no equipamento, é feito um diagnóstico a fim de estudar a origem do problema e assim encontrar a melhor solução para ele. 

Estes são alguns exemplos de aparelhos que realizam o diagnóstico de máquinas e equipamentos: termografia, ferrografia, ultrassonografia, análise de vibrações e de pressões. 

Manutenção preditiva na era da Transformação Digital

Na era da transformação digital, o uso de dados vem se tornando cada vez mais presente na Indústria, não somente servindo como base para a tomada de decisão dos gestores, mas auxiliando no aumento da eficiência operacional e na otimização de processos. 

A manutenção preditiva se destaca por ser uma das pioneiras em utilizar dados para otimizar processos. Ela vem se aprimorando graças ao avanço da tecnologia, tornando-se cada vez mais mais assertiva, econômica e eficiente na manutenção das máquinas e equipamentos.

Há diversas tecnologias capazes de auxiliar o processo de manutenção do maquinário, como IoT, Machine Learning, Inteligência Artificial e Big Data. A principal delas é a tecnologia IoT (Internet das coisas), que permite a identificação de padrões e o acompanhamento do desempenho dos equipamentos em tempo real por meio de sensores e de análise de dados,  ajudando na previsão de falhas com alto grau de precisão. Essas tecnologias também são essenciais na manutenção prescritiva, mas isso abordaremos em outro artigo.

Leia também: A importância da manutenção planejada com Analytics.

Considerações finais

Como vimos, a manutenção preditiva é uma opção viável e segura de manutenção. Ela consiste em antecipar falhas nos equipamentos e máquinas, indicando o tempo de vida útil deles e as condições necessárias para estender o seu tempo de funcionamento. Assim, evita danos de produção em cadeia, reduz as paradas não programadas, garantindo a eficiência no processo de produção.

Esperamos que você tenha gostado do artigo.  

Quer saber mais sobre a utilização de Inteligência Artificial e Advanced Analytics na Indústria? Então, assine a nossa Newsletter. 

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Os nossos cinco melhores artigos de 2021

Os nossos cinco melhores artigos de 2021

O ano de 2021 foi um ano de muito trabalho e também de muitas conquistas para a Aquarela Analytics. No Marketing, por exemplo, seguimos nos dedicando a produzir conteúdo de valor para você que nos acompanha, desde artigos até materiais educativos. E foi graças a isso que alcançamos novos leitores no blog da Aquarela e batemos o recorde de acessos em nosso site. Em 2022, prometemos ainda mais conteúdo de qualidade relacionados à Inteligência Artificial, Data Analytics e às tendências desse mercado. Entretanto, antes disso, vamos relembrar os nossos melhores artigos de 2021. Confira. 

1 – Previsão de demanda: tudo o que você precisa saber sobre o tema

Em 2021, o queridinho do blog foi o artigo em que apresentamos as principais informações sobre a previsão de demanda, abrangendo o seu conceito, a importância dela, os impactos nos negócios e a sua evolução ao longo da história.

No texto, mostramos que a previsão de demanda é um desafio que as empresas precisam enfrentar para conseguir tomar decisões assertivas e assim gerar melhores resultados. Ela é uma atividade essencial para o planejamento das empresas, pois gera diversos benefícios, os quais também abordamos no post. Leia aqui. 

2 – 5 filmes sobre mulheres cientistas

O segundo colocado no ranking dos posts da Aquarela mais lidos em 2021 foi o artigo 5 filmes sobre mulheres cientistas. Nesse post, recomendamos 5 filmes (histórias reais e também de ficção) que mostram a força e a persistência das mulheres cientistas. Cada filme apresentado retrata de alguma maneira a trajetória de mulheres fortes lutando contra o preconceito para conquistar o reconhecimento em sua área de atuação. Vale a pena não só conferir esse post, mas também assistir aos filmes indicados. 

3 – Tipos de estratégia de precificação dinâmica

Qual é a essência da precificação e seus principais componentes? Quais os benefícios das ferramentas de analytics em cada componente de precificação? Quem são os responsáveis pela precificação e por que esta definição é relevante? A precificação é relevante apenas para quem precifica? 

 Para responder esses questionamentos, escrevemos o artigo Tipos de estratégias de precificação dinâmica. Nele apresentamos aspectos fundamentais à estratégia de precificação dinâmica e outros pontos de interesse aos profissionais de gestão que atuam na busca do melhor preço com apoio de Analytics e Inteligência Artificial. 

4 – Impactos do home office na saúde mental

A pandemia impôs ao mundo novas formas de viver, dentre elas a necessidade do home office. Essa novidade gerou impactos em diversos aspectos, dentre eles os ocasionados na saúde mental das pessoas. 

Devido à importância desse assunto, não nos surpreendemos que o artigo Impactos do home office na saúde mental tenha sido um dos queridinhos do ano, ocupando a quarta posição em nosso ranking dos artigos de 2021 mais lidos nesse ano.

5 – O papel da IA na previsão de demanda na indústria alimentícia

E por último em nosso ranking, mas não menos importante, está o artigo O papel da IA na previsão de demanda na indústria alimentícia.

Nesse artigo, apresentamos as principais características da operação de previsão de demanda no setor de alimentos. Além disso, abordamos, com base nas experiências da Aquarela, o papel da estruturação de Analytics e IA na previsão de demanda, temas de destaque e que são um desafio para os gestores, matemáticos e cientistas de dados. Vale a pena a leitura.

Os cinco melhores artigos de 2021 – Considerações finais

Esperamos que você tenha gostado de conhecer os 5 melhores artigos da Aquarela de 2021 e que o nosso blog esteja agregando à sua carreira ou ao seus negócios. Conforme prometemos, em 2022, seguiremos preparando os melhores conteúdos relacionados à Inteligência Artificial e ao Data Analytics. Então, continue nos acompanhando. Até a próxima.

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Aftermarket automotivo: IA na indústria de autopeças

Aftermarket automotivo: IA na indústria de autopeças

Você conhece o segmento de mercado de “aftermarket automotivo”? Esse termo se refere ao segmento de mercado de reposição de peças automotivas, o qual dá suporte para a continuidade das operações de aproximadamente 42.6 milhões de veículos (motos, carros, caminhões e até máquinas agrícolas) no Brasil. O faturamento desse segmento industrial oscila entre 75 e 85 bilhões de reais por ano (dados da Issuu).

O processo de aftermarket automotivo envolve uma grande quantidade de dados sobre um grande número de peças (SKUs) produzidas e comercializadas ao longo de décadas. Assim, isso, muitas vezes, dificulta a identificação do market share e de novas oportunidades de negócio. Mas como superar esses desafios? 

Market share no aftermarket automotivo

Para responder a esse questionamento, preparamos um material apresentando nosso case de sucesso no setor automotivo no segmento de aftermarket, em que mostramos como estratégias avançadas de analytics e inteligência artificial podem resultar em grandes benefícios à operação comercial. 

O estudo de caso aborda o problema de negócio do nosso cliente, imerso em diversos desafios, como por exemplo, a dificuldade de entender o comportamento das vendas de alguns grupos de peças; a jornada, marcada pelo desenvolvimento de um sistema capaz de apresentar a evolução do market share da organização; e os resultados gerados para o nosso cliente. 

Nosso objetivo é auxiliar gestores de marketing, gestores comerciais e administradores que atuam em operações de grande escala. 

Conclusão – Aftermarkt automotivo

Como vimos, identificar o market share e novas oportunidades de negócios no setor de autopeças é um desafio, mas que pode ser superado por meio de ferramentas como IA e Advanced Analytics. Entretanto, seu processo de implementação é complexo, demandando de fornecedores de inteligência artificial e data analytics qualificados e reconhecidos no mercado. Leia também – Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial

Ficou com alguma dúvida sobre o nosso case de sucesso do setor de reposição automobilística? Então, deixe o seu comentário.

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Precificação dinâmica na educação privada – Case de sucesso

Precificação dinâmica na educação privada – Case de sucesso

A definição de preços é uma atividade estratégica aos negócios, que exige uma contínua análise e o compartilhamento de informações entre departamentos para que seja assertiva e vantajosa financeiramente. No decorrer dos anos, ela vem sendo otimizada por meio da tecnologia, por processos inteligentes e cada vez mais dinâmicos. 

A estratégia de precificação dinâmica inteligente é utilizada para gerar preços a partir da análise de informações captadas no mercado (concorrência) e até em valores probabilísticos gerados pelo uso de IA. Essa abordagem inovadora ganhou destaque entre as organizações de diversos setores, passando a ser adotada pelas principais empresas do mundo digital (dados da Forbes) ou em processo de transformação digital  ao oferecer agilidade na adaptação ao mercado, competitividade, além da maximização dos lucros. 

Precificação avançada na educação privada

Hoje vamos abordar em nosso blog a precificação dinâmica na educação privada, já que é uma das decisões mais importantes e desafiadoras no setor. 

Como valorizar a marca e, ao mesmo tempo, considerar as possibilidades de investimento dos seus alunos? Como precificar corretamente em um mercado onde é frequente a oferta de bolsas de estudo? E ainda, como definir a mensalidade/bolsa de estudo ideal para cada aluno e garantir a uniformidade da aplicação das políticas de precificação corporativas?

Para responder a esses questionamentos, preparamos um material apresentando o nosso case de sucesso relacionado à precificação avançada no segmento de educação privada.

O estudo de caso aborda o problema de negócio do nosso cliente, imerso em um complexo sistema de precificação não automatizado, com extensas regras para definir a mensalidade/bolsa de estudo ideal para cada aluno; a jornada, marcada pela estruturação do processo de precificação; e os resultados gerados para a instituição de ensino (o que o cliente ganhou).

Conclusão – Precificação dinâmica na educação privada

Como vimos, a estratégia da precificação dinâmica vem ganhando destaque no setor educacional. Porém, seu processo de implementação é complexo, demandando de fornecedores de inteligência artificial e data analytics qualificados e reconhecidos no mercado. Leia também – Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial

Ficou com alguma dúvida sobre o nosso case de sucesso de precificação dinâmica na educação privada? Então, deixe o seu comentário.

Saiba mais sobre o Smart Pricing, módulo do Aquarela Tactics, e fale com nossos especialistas.

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