CategoriesAgronegócios,  Insights

Como a Smart Farming vai fazer cada vez mais diferença daqui pra frente

Projeção feita pela ONU indica que a população mundial deve chegar a 9,7 bilhões de pessoas até 2050 – no Brasil, dados do IBGE mostram, que neste mesmo ano, o Brasil deve ter aproximadamente 260 milhões de habitantes. Para atender a essa maior demanda por alimentos, a produção agrícola precisa crescer 69% nas próximas três décadas. Assim, tornar o agronegócio mais inteligente e investir no conceito Smart Farming é o melhor caminho para alcançar essa meta. 

 

 Com a pressão por produzir mais em espaços cada vez menores, ao mesmo tempo em que é preciso  lutar contra mudanças climáticas, flutuações de mercado e o impacto ambiental, o agronegócio precisa investir em ferramentas que tornem a produção mais eficiente. Então, termos como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina, robótica e internet das coisas (IoT) aos poucos começam a fazer parte das conversas das “pessoas do campo”. 

 

O setor sempre esteve envolvido com inovações tecnológicas, desde a revolução industrial, com o começo da troca da força animal por máquinas, até o uso de satélites e dados meteorológicos para que os produtores pudessem planejar com maior eficiência a época de plantio e prever seus resultados, então, nada mais natural que abraçar o conceito Smart Farming. 

A transformação no campo

Para atender à crescente necessidade alimentícia, é fundamental que o agronegócio passe por mais uma transformação e use todas essas tecnologias de forma que consiga monitorar os fatores que impactam na produção: irrigação, conservação do solo e água, reduzir o uso de agrotóxicos e fertilizantes. Ou seja, transformar a forma com que o setor trabalha e buscar uma abordagem mais sustentável. 

 

Sensores espalhados pelo campo permitem a coleta de informações sobre a topografia do terreno, os recursos daquela área específica, como acidez e temperatura do solo; o uso de dados meteorológicos permite prever padrões climáticos. Drones podem ser usados para análises de campo, com o envio de dados em tempo real. Dispositivos GPS integrados a censores no maquinário levantam informações sobre o terreno e permitem que o plantio seja realizado de forma mais eficiente. E até tratores autônomos, conectados à internet, podem ser controlados à distância, enquanto os trabalhadores podem lidar com outras tarefas.  

 

E todas as informações podem ser acessado diretamente em um dispositivo móvel que também monitora o maquinário, as informações sobre a criação e plantação, permitindo que análises gerem insights que contribuam para decisões mais assertivas.  Além disso, essas novas aplicações contribuem para reduzir custos e desperdícios de recursos e para aumentar a produtividade. 

O futuro da agricultura

Dados da Insider Intelligence indicam que até 2023 cerca de 12 milhões de sensores estarão coletando informações agrícolas em todo o mundo, transformando o processo de decisão do produtor rural.  A agricultura 4.0 marca a entrada da coleta e análise de dados em tempo real para, com a ajuda a inteligência artificial, tornar o setor mais independente, permitindo que o produtor monitore todos os processos.  

 

Com essa grande quantidade de dados, o uso de ferramentas de big data integradas a soluções de análise mais robustas podem trazer diversas oportunidades para o setor. Dessa forma, o blockchain contribui para consolidar essas informações e aumentar a transparência da cadeia de abastecimento. Por exemplo, informações sobre a qualidade das sementes – teor de sal, níveis de PH do solo durante o plantio, etc – podem ser rastreadas desde seu plantio até o momento que chega ao mercado consumidor. 

 

Essa maior transparência também permite ao consumidor ter acesso às informações do produto e buscar comprar de produtores mais preocupados com a sustentabilidade da sua produção. 

 

O futuro do setor agrícola envolve o uso de dados e novas tecnologias para maximizar a eficiência ao mesmo tempo em que reduz custos relacionados ao pessoal e insumos. Mas isso é apenas o começo, ainda há uma longa jornada pela frente e todos os dias surgem novas formas de melhorar a eficiência e otimizar o uso de recursos. Conheça as soluções da Atech voltadas para o agronegócio e saiba como  levar o setor ao próximo nível.

CategoriesMineração

Um raio-x da Transformação Digital da Indústria Mineradora em 2020

A indústria mineradora amadureceu significativamente no último século. Não estamos mais trabalhando com homens e cavalos, extraindo recursos com picareta e lanterna a óleo. As minas modernas agora são ambientes sofisticados, com uso intenso de máquinas, que colocam equipamentos pesados ​​e tecnologia dirigida por computador em estreita proximidade com os humanos que precisam operá-las.

Seja extraindo minerais, como cobre, ferro, ouro ou depósitos ricos em energia, como carvão, petróleo ou gás, são necessárias máquinas para extrair os recursos da terra, transportá-los para a superfície e prepará-los para refinar ou transportar e movê-los para os destinos onde possam ser transformados. Devido à nossa dependência desses recursos naturais, as operações por trás da mineração tornaram-se bastante complexas.

A transformação digital oferece um grande potencial para entregar um valor excepcional para os acionistas, clientes e meio ambiente, em um setor altamente intensivo em ativos, tornando o gerenciamento da condição desses ativos essencial para alcançar operações rentáveis ​​e ótimas.

Em particular, há quatro temas centrais para a transformação digital na indústria mineradora em 2020:

1. Automação, robótica e hardware operacional

Implantação de ferramentas de hardware ativadas digitalmente para executar ou melhorar atividades tradicionalmente realizadas manualmente ou com máquinas controladas por humanos. As principais iniciativas no escopo são sensores, robôs e impressão 3D.

2. Força de trabalho ativada digitalmente

Usando mobilidade conectada e realidade virtual e aumentada para capacitar trabalhadores de campo, remotos e centralizados em tempo real. As principais iniciativas no escopo são trabalhadores conectados e centros operacionais remotos.

3. Empresa, plataformas e ecossistemas integrados

Vinculando operações, camadas de Tecnologia da Informação (TI) e dispositivos ou sistemas atualmente separados. As principais iniciativas no escopo são integração de Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (TO), segurança cibernética de ativos, plataformas integradas e troca de dados.

4. Análise de próxima geração e suporte a decisões

Alavancando algoritmos e Inteligência Artificial para processar dados de fontes dentro e fora da cadeia de valor tradicional para fornecer suporte a decisões em tempo real e projeções futuras. As principais iniciativas no escopo são análises avançadas, modelagem de simulação e Inteligência Artificial.

Melhorando a descoberta e o planejamento de recursos com a IA

A indústria mineradora é um setor onde os ativos têm um alto custo de aquisição e de manutenção. Para minimizar o investimento inicial, as empresas de mineração precisam ser muito precisas sobre onde e como cavam. Uma das maneiras pelas quais a indústria de mineração está utilizando a Inteligência Artificial (IA) é para aprender mais sobre o terreno em que estão trabalhando. O computador é capaz de mapear e prever com muito mais precisão o terreno que um humano. Na maioria das vezes, é preciso cavar para alcançar os recursos minerais. Isso requer investimento significativo. Um erro na mineração no local errado pode custar milhões ou bilhões de dólares. A IA pode ajudar a prevenir melhor esses erros.

A Inteligência Artificial também está sendo usada para identificar áreas novas e potencialmente valiosas para mineração ou perfuração. Através do uso de correspondência de padrões, análise preditiva e até sistemas de visão computacional que podem processar dados geográficos e de mapas, a IA é capaz de analisar grandes quantidades de dados para prever melhor onde encontrar melhores recursos. Com melhores previsões, vem um melhor planejamento e um melhor retorno do investimento.

A IA também impulsiona a implantação da manutenção preditiva, analisando todos os dados enviados pelos sensores embarcados nos equipamentos e indicando o estado de cada ativo, garantindo mais segurança às operações e redução de custos.

Drones inteligentes e máquinas autônomas

Drones também estão cada vez mais sendo usados ​​na indústria de mineração, tornando-se uma ferramenta muito poderosa para uma ampla gama de aplicações. As mineradoras estão usando drones para escanear suas operações de mineração, observando as pedreiras e as pilhas de resíduos, questões ambientais, lagoas de retenção e lixiviação e infraestrutura de dutos. Muito do que pode ser visto com um drone não pode ser visto com nossos olhos no chão. Do céu, o progresso pode ser monitorado, bem como o impacto da mina no ecossistema ao seu redor. Usando sistemas de visão computacional baseados em Aprendizado de Máquina, esses drones podem analisar dados coletados a partir das imagens. Isso proporciona às empresas de mineração acesso e monitoramento contínuo às suas instalações de maneiras que não são possíveis com a operação humana.

Minas sempre foram lugares perigosos para se trabalhar e para extrair os recursos de que precisamos, estamos migrando para ambientes cada vez mais hostis para obtê-los. Quer seja extraindo carvão ou minerais a quilômetros sob a terra, ou petróleo e gás de perfurações no fundo do mar ou escavando terras em zonas árticas, estamos cada vez mais colocando as pessoas em ambientes agressivos.

É muito mais sensato colocar máquinas e equipamentos no interior das minas e minimizar ou eliminar muito o trabalho humano dessas condições adversas. Por meio do uso de sistemas autônomos movidos a IA, as empresas de mineração e energia estão fazendo maior uso de máquinas autônomas em ambientes agressivos. Este equipamento é capaz de trabalhar sem a presença de um ser humano. Também é capaz de ir a muitos lugares que os humanos simplesmente não podem ir fisicamente. Esses são alguns dos caminhos que a transformação digital está levando para a indústria de mineração, impulsionando a produtividade, eficiência, segurança e preservação do meio ambiente.

CategoriesLogística,  NXT

Logística e supply chain atingem um novo patamar com a inteligência artificial

A adoção da inteligência artificial em logística certamente irá mudar completamente o seu modelo operacional, passando de reativo para proativo e preditivo, gerando novas capacidades, junto com redução de custo e maior eficiência, e foco no cliente com prazos de entrega menores; status de pedidos sempre atualizados, redução de falhas e preços competitivos. Inclusive, hoje até se já fala em AIoT (Inteligência Artificial das Coisas), uma cultura orientada a dados e centrada em análises.

Essa é a base da LogísticaNxT e, segundo Jefferson Castro, gerente de produto da Atech, “a tendência é que a inteligência artificial contribua dando suporte à tomada de decisão, aproveitando o grande volume de informação gerada em toda a cadeia, garantindo maior visibilidade e, consequentemente, mais resiliência”.

Com a inteligência artificial (IA) as empresas podem utilizar o reconhecimento de imagem avançado para rastrear a condição das remessas e ativos, possibilitar autonomia completa ao transporte, ou prever flutuações dos volumes de remessa mundiais antes que aconteçam. E também contar com uma nova força de trabalho, livre de atividades rotineiras, e que pode focar em tarefas estratégicas e que gerem mais valor para o negócio.

Os gestores, por exemplo, poderão aproveitar os insights entregues por uma solução de gestão de logística com sistemas de monitoramento e rastreamento conectados e velozes para transações praticamente imediatas e transparentes, como a plataforma OKTO, desenvolvida pela Atech, que possibilita a gestão de uma cadeia segura por meio da integração de ponta a ponta dos seus processos logísticos.

E, com a integração do hunter IoT Visibility Manager, uma plataforma de automação que identifica, captura, rastreia e garante fidelidade da informação desde a coleta dos dados até a sua entrega para os softwares de gestão, desenvolvido pela GTP, é possível garantir ainda mais visibilidade aos processos logísticos de forma integrada e com altos níveis de rastreabilidade– desde a produção até a entrega do produto final.

A coleta e análise de dados, os transformando em inteligência, é fundamental para o gerenciamento eficaz do supply chain e quanto maior o número de informações registradas, maiores são as chances de estar preparado para possíveis eventualidades. Plataformas inteligentes estão cada vez mais aptas a produzir previsões ​​para ajudar as empresas em todas as etapas da cadeia, desde o auxílio no gerenciamento do inventário diário ao planejamento de cenários hipotéticos por um ano ou até dois anos depois.

A análise de Big Data preditiva possibilita aos gestores mapear os possíveis futuros e estabelecer um prognóstico mais concreto, a partir da identificação de padrões estabelecidos pelas informações registradas na base de dados das empresas.

Assim, o uso de soluções de inteligência artificial em logística permite responder com assertividade a situações pontuais no supply chain como mudanças no cronograma e no planejamento de materiais, em resposta a novas demandas dos clientes, com uma operação sincronizada e automatizada.

A jornada rumo à LogísticaNxT

Investir em inteligência artificial em logística está deixando de ser um diferencial e se tornando uma necessidade básica para as empresas que pretendem se manter competitivas no mercado. Com inovadoras tecnologias, o gestor pode aumentar a eficiência dos processos, utilizando a análise avançada dos dados das operações.

Com um modelo proativo, que “aprende” e melhora com o tempo, a logística passa a ser auto adaptativa, abrangente e altamente flexível, calculando em tempo real a movimentação do fluxo de trabalho para reconhecer mudanças de padrões. Mesmo antes de um problema aparecer, o sistema sabe que algo não está certo e determina se a ação é necessária. Em caso afirmativo, identifica a medida a ser tomada e mede os resultados para aprender e melhorar ao longo do tempo.

E, em se tratando de gestão de frotas, a inteligência artificial em logística também pode ser aplicada de diversas maneiras. Quando fazer manutenção de forma a gastar o menos possível? Qual é o melhor veículo para a sua operação? Quanto dinheiro é desperdiçado com combustível e pneu devido à má condução?

Se antes uma das grandes dificuldades da logística era o acompanhamento real do trajeto dos caminhões, já que a maior parte do contato entre o motorista e a empresa só acontecia nos pontos estratégicos de parada, hoje sensores embarcados na frota enviam dados em tempo real que permitem otimizar rotas, manutenção e produtividade. Por meio de algoritmos de IA é possível, de maneira rápida e automática, construir modelos que conseguem avaliar dados maiores e mais complexos, gerando resultados com agilidade e precisão, mesmo em uma grande escala.

O uso da inteligência artificial em logística, com a proposta de integrar toda o supply chain, é um dos primeiros passos – e você está pronto para a próxima geração da governança em processos logísticos globais? Prepare-se para a LogísticaNXT com a plataforma OKTO. Entre em contato e saiba como ter uma gestão integrada ponta a ponta, com transparência e controle.

CategoriesImprensa Corporativa – Gestão de Ativos

Saiba como inteligência artificial está otimizando a gestão de ativos

Por Fábio Vieira, responsável pelos produtos de Gestão de Ativos da Atech

Otimizar a gestão de ativos, baseando ações em dados precisos, é fundamental para gerar confiabilidade e impactar o mínimo possível a produção ou o desempenho do equipamento. O grande desafio está em transformar esses dados, coletados em tempo real por sensores, em inteligência e tomadas de decisão mais assertivas.

O futuro está na implantação de sistemas de inteligência artificial, que levam a gestão de ativos a um novo patamar, gerenciando a manutenção com base nas condições e propondo ações para evitar possíveis falhas.

Sistemas de inteligência artificial embarcados em soluções de gestão de ativos são capazes de cruzar os dados enviados em tempo pelos sensores dos equipamentos com dados provenientes de outras áreas da empresa e avaliar, além de padrões e tendências, o custo de uma possível falha na produção e qual a melhor solução para manter a rentabilidade da empresa.

Corretiva, preventiva ou preditiva?

Na gestão de ativos, atualmente vemos que as ações de manutenção são divididas em três modelos: corretiva, preventiva e preditiva. Qual será o melhor? Ou será que já podemos antever um novo modelo, ainda mais eficiente?

A primeira – corretiva – é aquela em que os reparos são feitos quando um ativo quebra ou apresenta defeito. Na maioria dos casos, pelo menos um processo é interrompido, provocando atrasos na linha de produção. Além do custo da parada, temos o custo direto do reparo e das peças a serem substituídas, que podem nem estar disponíveis no estoque.

Já a preventiva, definida pelo Manual do fabricante e pela equipe de manutenção,  propõe um cronograma de ações de forma antecipada, como troca de óleo, limpeza das máquinas, entre outras, destinadas a aumentar a vida útil do equipamento e evitar falhas que, na maioria dos casos, são originadas por desgastes naturais e vida útil.

E na manutenção preditiva começamos a usar dados coletados por meio de sensores e tecnologias de IoT (Internet of Things) e por meio de inspeções em cada máquina, avaliando periodicamente o seu desempenho, disponibilidade e confiabilidade. O objetivo é antecipar eventuais problemas e programar intervenções para evitar paradas inesperadas.

O futuro está na manutenção prescritiva

Cada vez teremos mais sensores enviando, em tempo real, dados sobre o desempenho dos equipamentos, que passam a ser “máquinas inteligentes”. Mas como levar essa inteligência para a gestão de ativos? Com o uso de sistemas ainda mais inovadores com Inteligência Artificial (IA).

Sistemas de IA aprendem com base na experiência e, assim, continuamente levantam e cruzam dados que são transformados em insights sobre possíveis falhas. E o próprio sistema de gestão de ativos oferece sugestões de atuação, com ações pontuais baseadas nas possibilidades, para evitar que as falhas ocorram ou na rápida atuação e reparo das mesmas.

Assim, conforme mais equipamentos tiverem sensores embarcados, as fábricas poderão agregar dados históricos de desempenho em toda a cadeia produtiva, permitindo que as máquinas aprendam e identifiquem padrões em seu próprio desempenho para prever e evitar falhas. É esperar para ver. E investir em inovadores tecnologias, claro.

Então, qual é o melhor modelo de manutenção? Na verdade, todos convivem no dia a dia da Indústria 4.0. Claro que a corretiva deve ser a última opção, desde que esteja mapeada e com plano rápido de restabelecimento da condição funcional. Mas é importante manter eficientes ações preventivas, que vão ampliar o ciclo de vida do equipamento; ações preditivas, que vão indicar a possibilidade de uma falha, e começar a implantar sistemas com inteligência artificial para adotar o modelo de manutenção prescritiva na gestão de ativos, que já entrega a solução para um problema que ainda poderá ocorrer.

CategoriesImprensa Corporativa – Gestão de Ativos

Novas tecnologias estão otimizando a manutenção e a performance dos ativos

Por Fábio Vieira, responsável pelos produtos de Gestão de Ativos da Atech

Investir em novas tecnologias para garantir a disponibilidade e confiabilidade dos ativos industriais não é mais uma estratégia que possa ser adiada. Modelos tradicionais de gestão da manutenção e performance dos ativos não são mais capazes de oferecer o suporte e a agilidade necessárias para a adoção de uma abordagem preditiva. Ou até ir além, implantando uma estratégia de manutenção prescritiva, levantando e cruzando dados para gerar insights sobre possíveis falhas.

Soluções de IoT, aliadas a ferramentas de Big Data e Analytics, coletam e analisam dados provenientes de inúmeros sensores, sistemas e serviços, e os transformam em inteligência para uma melhor tomada de decisão, detectando em tempo real falhas que possam interferir na linha de produção, e também simulando cenários.

O uso da computação cognitiva, baseada na Inteligência Artificial e no Aprendizado de Máquinas, também promete revolucionar a gestão de ativos, interpretando grande quantidade de dados não estruturados em contextos e situação diversas, aliada a tecnologias de nuvem que oferecem a capacidade de agregar, armazenar e usar ferramentas de análise avançadas, com agilidade, segurança e economia.

O maior desafio está em obter a inteligência que fornecerá a capacidade, por exemplo, de identificar entre milhares de alertas automatizados sobre anomalias dos equipamentos quais realmente são críticos e precisam de uma ação imediata. Uma eficiente solução de gestão de ativos precisa atuar no monitoramento de condição do ativo; no planejamento e programação da manutenção, na execução da manutenção e na gestão da estratégia do ativo, identificando a sua criticidade.

Inovadoras tecnologias permitem modelar e programar ações de intervenção e otimização do processo, gerenciando a manutenção com base em eventos e, assim, implantar ações pontuais e customizadas, reduzindo custos e aumentando a vida útil do ativo. Inovadores sistemas de gestão de ativos podem identificar em qual equipamento uma determinada peça está chegando ao final do seu ciclo de vida, e sugerir o momento mais adequado para a sua substituição, de modo a não afetar a produção.

O que o futuro nos reserva

Em breve, acreditamos que a gestão da manutenção e da performance dos ativos poderá estar baseada nos insights gerados por sistemas computacionais, que utilizarão de tecnologias avançadas para o prognostico e diagnostico de falhas, utilizando algoritmos capazes de interpretar e cruzar informações geradas através da identificação de padrões em imagens e leitura em sinais coletados através de instrumentos instalados em campo.

O mercado já vem estudando as aplicações de tecnologias para otimizar a manutenção e performance dos ativos. Automatizando os processos – que se tornam mais ágeis e mais simples – a tecnologia pode gerar de forma assertiva e segura o diagnóstico de falhas e garantir padrões mínimos de qualidade. O resultado é que as equipes de manutenção, ou mesmo as próprias máquinas, poderão resolver o problema de forma preventiva e automática.

É esperar para ver, ou, melhor ainda, participar de todo o processo de inovação e assumir uma postura de “early adopter” e ganhar vantagem competitiva. Não dá mais para acompanhar de longe a transformação digital.

CategoriesImprensa Corporativa - Logística

Conheça as principais tendências em Logística para 2019

Por Jefferson Castro, gerente de produto da Atech

A sua empresa tem um produto excepcional, com grande demanda no mercado, mas não consegue entregar ao cliente? Ou transportar o produto da fábrica até o cliente faz com que o seu preço esteja muito acima do que o mercado está disposto a pagar? Está na hora de rever a sua estratégia logística, cujo custo é um dos principais itens da composição de preço e afeta a competitividade das empresas.

Líderes de negócios devem estar atentos a tecnologias como Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), Big Data, Inteligência Artificial, robotização de processos, entre outras, que oferecem a capacidade de agilizar e reduzir os custos logísticos, entregando uma melhor experiência aos clientes.

A Logística 4.0 está baseada nas seguintes premissas:

  • Conectividade e integração entre equipamentos, pessoas, processos e empresas
  • Entrega e análise de informações em tempo real
  • Inteligência nos Centros de Distribuição e armazéns, com tecnologias de robotização
  • Visão geral da cadeia de suprimentos
  • Foco na otimização

O que o futuro (bem próximo) nos reserva

O conceito de Logística 4.0 não é mais uma tendência, e sim o modelo que gera diferencial competitivo capaz de manter a empresa no mercado. E quais são as principais tecnologias que vão transformar esse modelo em realidade?

1 – A digitalização da logística

O uso de softwares de gestão e governança oferece ao setor visibilidade em toda a cadeia, analisando dados e aumentando a capacidade de entrega. Diversas empresas já usam soluções de IoT para coletar dados de seus processos logísticos, mas nem sempre contam com ferramentas de Analytics capazes de integrar essas informações a as transformar em inteligência, reduzindo custos, melhorando a eficiência e flexibilizando trajetos.

2 – Robotização nos Centros de Distribuição

Cada vez mais os Centros de Distribuição contam com sistemas automatizados nas áreas de armazenamento, abastecimento e descarga de produtos, atividades chave para otimizar as operações e aumentar a produtividade.

3 – Inteligência Artificial

Em um cenário em que a maioria dos processos será automatizado, a tendência em logística é que a Inteligência Artificial contribua dando suporte à tomada de decisão, aproveitando o grande volume de informação gerada em toda a cadeia, garantindo maior visibilidade e, consequentemente, mais resiliência. Diante de um problema, uma operação sincronizada e automatizada permitirá que o processo logístico volte à normalidade o mais rápido possível. O modelo operacional passará de reativo para proativo e preditivo, e os gestores terão uma base sólida para lidar com situações específicas, tais como mudanças no cronograma e no planejamento de materiais, em resposta a novos pedidos de clientes.

4 – Impressão 3D

Uma tecnologia que promete revolucionar em médio prazo a logística é a impressão 3D, já que, por exemplo, peças de reposição ou mesmo produtos poderiam ser “impressos” no CD mais próximo do cliente, reduzindo estoques, tempo de entrega e custos.

5 – Veículos autônomos

Talvez ainda demore um pouco para que os veículos autônomos tomem conta das ruas e estradas, mas essa é uma das tendências em logística que certamente se tornará realidade. Grandes montadoras já estão realizando testes com caminhões autônomos – os smart trucks. Uma grande montadora já tem caminhões autônomos para uso em fazendas em fase de testes de aplicação real no interior do Estado de São Paulo, cenário que oferece menor perigo de acidentes, já que não existe muito tráfego de carros ou de pedestres. O modelo é capaz de trabalhar no corte de cana por 24 horas, sem intervalo e sem atuação direta do condutor, com um sistema que inclui piloto automático, GPS e geolocalização. A meta é levar esses caminhões para rodovias, mas esse processo ainda requer muitos testes e mudanças nas leis.

6 – Blockchain e contratos inteligentes

Soluções baseadas em blockchain poderão eliminar a emissão de documentos impressos de expedição, que podem chegar a mais de 20 para que ocorra a transferência dos bens do exportador para o importador, compartilhando as informações, registrando e autenticando todas as etapas da cadeia logística. Para os gestores, a adoção do blockchain oferece a capacidade de reduzir custos e aumentar a velocidade, transparência e rastreabilidade dos processos logísticos.

7 – Realidade aumentada

A tecnologia de realidade aumentada poderá ter várias aplicações no setor logístico, como na atividade de picking. Com os óculos de realidade aumentada, o operador poderá reconhecer objetos, fazer a leitura a código de barras e até mesmo otimizar a rota dentro do armazém, com navegação indoor.

O investimento em tecnologia é fundamental para que as empresas possam aumentar a eficiência das suas operações logísticas, reduzindo seus custos e dando mais qualidade aos processos. E isso hoje é imprescindível para manter a competitividade, especialmente no Brasil, em que a logística tem um impacto significativo nos resultados de negócio e um custo elevado.

CategoriesGoverno e Segurança Pública

Saiba como a Atech contribui para a criação de cidades inteligentes

As cidades inteligentes devem gerar uma série de mudanças no modo como interagimos com o meio urbano nos próximos anos. Graças à explosão de tecnologias como big data, compartilhamento de informações e vídeos em tempo real e internet das coisas, a tendência é que, em pouco tempo, governo e tecnologia estejam totalmente integrados para promover uma gestão mais eficiente dos recursos.

Segundo a união europeia, cidades inteligentes são sistemas de pessoas que interagem e usam recursos, serviços e financiamento para catalisar o desenvolvimento e a melhoria da qualidade de vida. Entre os fatores que tornam uma cidade mais inteligente estão conectividade, integração, mobilidade, sustentabilidade, inteligência e acessibilidade.

A manutenção dos ativos públicos de uma cidade, o chamado serviço de zeladoria de uma cidade, por exemplo, é uma das atividades mais impactantes do ponto de vista orçamentário e de maior visibilidade e importância para o cidadão, pois afeta diretamente a sua rotina e qualidade de vida. Ou seja, o mal funcionamento ou a depredação de vias, placas, semáforos, pontos de ônibus, praças, postos de coleta de lixo são rapidamente percebidos pela população, que cobra soluções por parte da administração pública.

Novos sistemas e tecnologias podem fazer a diferença neste cenário. A introdução de plataformas digitais pode coletar, agregar e analisar dados de diferentes fontes, resultando em cidades mais inteligentes e resilientes a problemas como esses. Ao mesmo tempo, o uso de interações em tempo real com os cidadãos por meio de dispositivos conectados deve promover maior visibilidade em relação ao estado dos recursos urbanos, dando, inclusive, um empoderamento maior ao indivíduo.


Como uma cidade do interior resolveu esse problema


Uma cidade do interior com grande extensão urbana territorial enfrentou esses desafios, tendo de lidar com diferentes secretarias por falta de integração nos níveis processuais e sistêmicos, atuando de forma independente e pouco sincronizadas. Neste contexto, a deterioração natural dos ativos públicos e, eventualmente, a ação de vândalos, prejudicavam todo o sistema de transporte, incluindo placas de trânsito, abrigos para a parada de ônibus e sinalizações em gerais.
Para lidar com esse problema de forma coordenada e efetiva, deixando de lado as respostas pontuais que não geravam resultados perceptíveis e definitivos, a Prefeitura Municipal contou com a tecnologia do sistema Arkhe Governance, da Atech, que oferece um conjunto de soluções completo voltado para a implantação do conceito de cidades inteligentes, por meio de governança e gestão integrada e em tempo real das cidades.
Graças ao módulo para dispositivos móveis, a Prefeitura Municipal possibilitou ao cidadão identificar o ponto em que estava ocorrendo o problema e reportá-lo, em tempo real, via aplicativo, para uma central da Prefeitura, que registra os pontos críticos e acompanha esse mapa da cidade para atualizar suas informações no menor tempo possível, planejando as devidas manutenções.

 

Saiba quais tecnologias vão dar mais inteligência às cidades

Além do exemplo acima, em que vimos o impacto da mobilidade para dar mais inteligência à gestão dos recursos públicos, outras tecnologias, como IoT e inteligência artificial também devem impactar os governos nos próximos anos, especialmente com a busca cada vez maior por soluções que possam gerar mais sustentabilidade, eficiência e qualidade de vida.
Apesar de ter de enfrentar o desafio de uma infraestrutura antiga e com pouco suporte às novas tecnologias, com o aumento do uso de dispositivos para criar casas inteligentes, a tendência é que o uso de sensores, medidores e aplicações inteligentes, aos poucos, também passem a integrar as cidades e, apoiados em tecnologias como inteligência artificial, possam dar mais agilidade à gestão urbana.
O Arkhe Governance, da Atech, é parametrizável e disponibiliza relatórios, dados históricos, alertas, dentre outras informações. Sua solução de vídeo-monitoramento, por exemplo, é integrada e equipada com recursos de inteligência artificial para acelerar o tratamento de incidentes que ocorrem no dia a dia.
Saiba mais sobre as soluções da Atech para Governo e Segurança Pública.

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