por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Nordeste
1. Introdução
O termo Big Data refere-se à capacidade de armazenar e analisar grandes volumes de dados, permitindo uma avaliação estratégica mais aprofundada. No passado, a análise de dados era realizada principalmente com tabelas dinâmicas no Excel. Contudo, com o avanço das tecnologias, a capacidade de processamento e armazenamento evoluiu, possibilitando a coleta e análise de informações em volumes muito maiores. O crescimento exponencial das informações e a necessidade de análises mais detalhadas levaram ao desenvolvimento de novas tecnologias para lidar com o fenômeno do Big Data. A análise preditiva, uma dessas tecnologias, utiliza dados para prever comportamentos futuros, embora não possa garantir resultados com total certeza.
2. Previsão de Padrões de Demanda
- Importância da Previsão de Demanda
A previsão precisa de demanda é crucial para a alocação eficiente de recursos. Utilizando Big Data, as empresas podem analisar dados históricos de vendas,
tendências sazonais e eventos especiais para prever a demanda futura com maior assertividade.
2.2 Exemplos de Aplicação
- Grupo Pão de Açúcar: Utiliza dados de programas de recompensas para identificar produtos preferidos pelos consumidores e ajustar ofertas. O Big Data também auxilia na gestão de estoques, reduzindo desperdícios e gastos com transporte de itens não consumidos.
- Walmart: Emprega Big Data para prever picos de demanda em diferentes épocas do ano, ajustando seu estoque e logística para evitar rupturas e garantir a disponibilidade dos produtos.
3. Otimização de Rotas e Horários de Entrega
- Benefícios da Otimização de Rotas
A otimização de rotas é essencial para reduzir custos com combustível, melhorar a pontualidade das entregas e minimizar o impacto ambiental. A análise preditiva permite ajustar rotas com base em dados sobre tráfego, condições meteorológicas e padrões de trânsito.
3.2 Tecnologias e Casos de Sucesso
- UPS: Implementou o sistema ORION, que usa algoritmos de Big Data para calcular rotas mais eficientes, resultando em economias significativas de combustível e uma redução das emissões de carbono em mais de 10%.
- FedEx: Utiliza o SenseAware, um sistema de monitoramento em tempo real que coleta dados sobre a localização e condição dos pacotes, melhorando a gestão das rotas e horários de entrega e aumentando a precisão e eficiência das operações.
4. Melhoria da Tomada de Decisões Estratégicas
4.1. Análise de Dados para Decisões Estratégicas
Big Data e análises preditivas auxiliam as empresas a tomar decisões mais assertivas ao fornecer insights detalhados sobre operações, mercado e comportamento do consumidor. Essas análises podem identificar oportunidades de mercado, prever impactos financeiros e otimizar estratégias de negócios.
4.2 Exemplos de Decisões Estratégicas
- DHL: Usa análises preditivas para potencializar operações globais, ajustando suas estratégias de rede e logística com base em tendências de demanda, o que permite uma resposta mais ágil às mudanças no mercado e uma melhor alocação de recursos.
- Maersk: Aplica modelos preditivos para gerenciar suas operações de transporte marítimo, otimizando a alocação de navios e melhorando a eficiência operacional.
5. Desafios e Considerações
- Privacidade e Segurança dos Dados
A coleta e análise de grandes volumes de dados levantam preocupações sobre privacidade e segurança. As empresas precisam adotar práticas rigorosas de proteção de dados e garantir conformidade com regulamentações, como o GDPR (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados).
5.2. Qualidade dos Dados
A assertividade das análises preditivas depende da qualidade dos dados. Dados desatualizados ou imprecisos podem levar a previsões errôneas e decisões inadequadas. Portanto, garantir a integridade e qualidade dos dados é crucial para a eficácia das análises.
6. Conclusão
Big Data e análises preditivas estão transformando o setor de transporte e logística, trazendo melhorias significativas na previsão de demanda, otimização de rotas e horários de entrega, e na tomada de decisões estratégicas. Apesar dos desafios relacionados à privacidade e à qualidade dos dados, as empresas que adotam essas tecnologias podem alcançar uma vantagem competitiva e operar de forma mais eficiente e eficaz.
Referências
AMAZON. Amazon’s Predictive Analytics for Inventory Management. DHL. Optimizing Global Operations with Predictive Analytics.
EUROPEAN COMMISSION. General Data Protection Regulation (GDPR). FEDEX. SenseAware: Real-Time Package Monitoring.
FORRESTER. The Importance of Data Quality in Predictive Analytics. GARTNER. Big Data and Predictive Analytics in Business Strategy.
IBM. Introduction to Big Data and Predictive Analytics.
MCKINSEY. The Impact of Predictive Analytics on Route Optimization. MAERSK. Using Predictive Models to Enhance Shipping Operations. UPS. ORION: Route Optimization System.
WALMART. Leveraging Big Data for Demand Forecasting.
por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Joinville
A segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas é fundamental à medida que as operações se tornam cada vez mais digitalizadas, envolvendo sistemas de gestão de frotas, monitoramento de cargas e comunicação em tempo real. Os principais desafios incluem ataques como ransomware, vulnerabilidades em dispositivos IoT, tentativas de phishing e a manipulação de dados críticos. Para enfrentar esses desafios, as empresas precisam adotar medidas como criptografia robusta de dados, autenticação multifator, monitoramento contínuo de sistemas para detectar atividades suspeitas, e a aplicação de atualizações regulares de segurança. Além disso, o treinamento contínuo de motoristas e funcionários é essencial para criar uma cultura de cibersegurança, reduzindo a exposição a ataques e garantindo a integridade das operações logísticas.
Palavras chave: segurança cibernética; transporte rodoviário de cargas; digitalização; conectividade.
Introdução
No setor de transporte rodoviário de cargas, a digitalização e a conectividade têm transformado as operações logísticas, trazendo eficiência e inovação. No entanto, essa evolução também introduz novos desafios em termos de segurança cibernética. Sistemas de controle de veículos e de gestão de frota estão cada vez mais expostos a ataques cibernéticos, que podem comprometer a segurança e a eficiência das operações.
Segurança Cibernética – Desafios e possíveis soluções.
O transporte rodoviário de cargas, depende de tecnologias digitais para a gestão de frotas, monitoramento de cargas e comunicação entre diferentes partes da cadeia de suprimentos, e enfrenta desafios crescentes no campo da segurança cibernética. Com a digitalização, surgem novas vulnerabilidades que
podem ser exploradas por cibercriminosos, colocando em risco a integridade dos sistemas, a segurança das cargas e a continuidade das operações.
Vários são os desafios encontrados pelo setor, relacionados ao monitoramento efetivo e integral de seus dados, seus processos e suas operações. Dentre eles, podemos mencionar ataques como “ransomware”, em que os hackers sequestram sistemas de TI e exigem resgate para liberá-los, representando uma ameaça significativa para as empresas de transporte. Esses ataques podem paralisar operações inteiras, interrompendo a logística, o rastreamento de veículos e a comunicação, resultando em atrasos e perdas financeiras.
O sistema de controle dos veículos também são alvo de criminosos, pois com a introdução de veículos conectados, a superfície de ataque aumentou significativamente. Hackers podem explorar vulnerabilidades nos sistemas de controle dos veículos, acessando remotamente funções críticas, como freios, direção e aceleração. Isso representa um risco não apenas para as operações, mas também para a segurança dos motoristas e do público. Podem ainda explorar a vulnerabilidade de dispositivos IoT (dispositivos conectados à Internet
– Internet das Coisas), como sensores em caminhões e sistemas de rastreamento, que se não forem devidamente protegidos, podem ser hackeados, permitindo que invasores manipulem dados, desviem rotas ou desativem sistemas de segurança.
Nos ataques identificados como “phishing e engenharia social”, os motoristas e funcionários administrativos são alvos frequentes, em que e-mails fraudulentos são usados para roubar credenciais de login ou instalar malwares nos sistemas. E também, riscos sobre a integridade de dados, onde realizam a a manipulação ou falsificação de dados de carga, rotas ou identificação de veículos, pode levar a fraudes e desvio de cargas. Garantir a integridade dos dados em todo o processo logístico é um desafio, especialmente em ambientes onde múltiplos sistemas e fornecedores estão envolvidos.
Mesmo diante de enorme esforço desses criminosos, e todo seu aparato de equipamentos modernos e sofisticados, algumas ações podem contribuir
significantemente para que as empresas não se tornem alvos fáceis. Como por exemplo, adotar um sistema de segurança em camadas, que é crucial para proteger sistemas complexos. Isso inclui o uso de firewalls, sistemas de detecção de intrusão e antivírus para defender a infraestrutura contra ataques. Suas atualizações e revisões frequentes reforçam a eficácia da ação.
Importante que as empresas encontrem formas de capacitar e conscientizar os colaboradores com conhecimentos sobre segurança cibernética, pois isso pode ajudar a prevenir ataques baseados em engenharia social, como o phishing. Políticas de segurança claras e treinamentos regulares são essenciais para criar uma cultura de segurança.
Em paralelo, estabelecer um sistema de monitoramento contínuo para detectar atividades suspeitas ou anômalas nos sistemas de TI permite uma resposta rápida a possíveis ataques. Equipes de resposta a incidentes cibernéticos devem estar prontas para agir em caso de brechas de segurança, minimizando os danos e restaurando as operações o mais rápido possível.
Outra ação importante é a adoção de autenticação multifator para acessar sistemas críticos, que dificulta o acesso não autorizado, mesmo que as credenciais de login sejam comprometidas. Esse método requer que os usuários forneçam múltiplas formas de verificação antes de acessar os sistemas, como senhas e códigos enviados para dispositivos móveis.
Conclusão
A segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas é uma área de preocupação crescente à medida que as operações se tornam mais digitalizadas. As empresas precisam adotar uma abordagem proativa, combinando tecnologia avançada, processos rigorosos e treinamento contínuo para proteger seus sistemas e dados contra ameaças cibernéticas. As soluções implementadas não apenas ajudam a prevenir ataques, mas também garantem a continuidade dos negócios, protegendo a integridade das operações e a segurança das cargas. A colaboração entre empresas de transporte,
fornecedores de tecnologia e especialistas em segurança é fundamental para desenvolver soluções inovadoras que atendam às necessidades do setor.
Referências
ARAÚJO, Márcio Tadeu de; FERREIRA, Fernando Nicolau Freitas. Política de Segurança da Informação: Guia Prático para Elaboração e Implementação. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008.
CARVALHO, Hugo; SILVA, Pedro Tavares; TORRES, Catarina Botelho. Segurança dos Sistemas de Informação: Gestão Estratégica da Segurança Empresarial. Lisboa: Centro Atlântico, 2003.
FONTES, Edison Luiz Gonçalves. Praticando a Segurança da Informação. Rio de Janeiro: Brasport, 2008.
https://www.ibm.com/br- pt/security?utm_content=SRCWW&p1=Search&p4=43700078893192488&p5= p&p9=58700008629011365&gclid=Cj0KCQjwt4a2BhD6ARIsALgH7DoOWukzrJ HM-
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https://www.linkedin.com/pulse/seguran%C3%A7a-cibern%C3%A9tica-em- log%C3%ADstica-de-transporte-luis-moreira-xmolf/ – Visto em 17 de agosto de2024;
por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Joinville
O uso de Big Data no transporte rodoviário de cargas envolve a coleta e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores de veículos e sistemas de GPS, para otimizar operações. Isso permite às empresas monitorar em tempo real o desempenho de frotas, prever demandas, ajustar rotas e evitar falhas mecânicas. A análise preditiva, uma aplicação crucial do Big Data, possibilita prever padrões de demanda, estimar tempos de entrega e gerir riscos, melhorando a eficiência operacional e a satisfação do cliente. No entanto, desafios como privacidade de dados, integração de sistemas e a necessidade de competências técnicas são obstáculos à implementação dessas tecnologias.
Palavras chave: big data; análise preditiva; transporte rodoviário de cargas; logística.
Introdução
No setor de transportes rodoviários de cargas, o uso de Big Data e análise preditiva está transformando a forma como as empresas operam e tomam decisões estratégicas. Com a coleta e análise de grandes volumes de dados, as empresas são capazes de prever padrões de demanda, otimizar rotas e horários de entrega, e aprimorar a eficiência operacional.
Big Data no Transporte Rodoviário de Cargas
Big Data refere-se ao enorme volume de dados gerados a cada momento por diversas fontes, como sensores de veículos, sistemas de GPS, transações financeiras, registros de manutenção e até mesmo redes sociais. No contexto do transporte rodoviário de cargas, a capacidade de coletar, armazenar e analisar esses dados em larga escala permite que as empresas identifiquem padrões, tendências e anomalias, o que é fundamental para a tomada de decisões mais informadas.
A aplicação de Big Data no transporte de cargas pode ser observada em várias áreas. Por exemplo, a gestão de frotas se beneficia ao monitorar o desempenho de veículos e motoristas em tempo real, permitindo que as empresas reduzam custos com combustível, otimizem rotas e previnam falhas mecânicas através da manutenção preditiva. Além disso, os dados podem ser utilizados para prever a demanda por transporte em diferentes regiões e períodos, ajudando na alocação eficiente de recursos.
Uma das principais aplicações da análise preditiva no setor de transportes é a previsão de padrões de demanda. Utilizando algoritmos de machine learning e modelos estatísticos, as empresas podem antecipar flutuações na demanda de transporte, ajustando suas operações de forma proativa para atender às necessidades dos clientes. Isso resulta em uma alocação mais eficiente de recursos e na redução de custos operacionais, possibilitando prever eventos futuros com base em dados históricos e em tempo real. No transporte rodoviário de cargas, essa capacidade preditiva é essencial para melhorar a precisão no planejamento logístico, reduzir riscos e aumentar a satisfação do cliente.
Um exemplo prático de análise preditiva no transporte rodoviário de cargas é a previsão de tempo de entrega. Ao analisar dados como condições de tráfego, clima, horário do dia e performance dos motoristas, as empresas podem estimar com maior precisão o tempo necessário para que uma carga chegue ao seu destino, permitindo que ajustem as operações para evitar atrasos. Além disso, a análise preditiva pode identificar potenciais interrupções, como acidentes ou condições climáticas adversas, permitindo que as empresas adotem rotas alternativas ou ajustem seus cronogramas com antecedência.
Outra aplicação importante é na gestão de riscos. Através da análise de dados históricos e de padrões comportamentais dos motoristas, é possível identificar aqueles que apresentam maior risco de se envolver em acidentes, permitindo que medidas preventivas sejam tomadas, como treinamentos adicionais ou reavaliações periódicas.
O acesso a dados precisos e em tempo real capacita os gestores a tomarem decisões mais informadas. A análise preditiva fornece insights sobre
tendências de mercado, comportamento do consumidor e desempenho operacional, permitindo que as empresas desenvolvam estratégias mais eficazes e inovadoras.
Empresas líderes no setor de transporte rodoviário de cargas já estão colhendo os benefícios do Big Data e da análise preditiva. Não temos informações precisas especificas sobre uma empresa do setor Rodoviário de Cargas, nem seus números, mas podemos exemplificar mencionando operações de rastreios precisos e em tempo real, que ocorrem no processamento das informações entre grandes embarcadores e suas transportadoras, como a Magazine Luiza e Mercado Livre, que disponibilizam através de IA (Inteligência Artificial), uma comunicação ativa com seus clientes, antecipando as informações do processo de rastreio das mercadorias e suas respectivas entregas, considerando prazos precisos para o sucesso das operações. Essa interação é possível através de uma perfeita comunicação entre o ERP do embarcador e da transportadora responsável pela triagem e entregas.
Apesar dos benefícios, a implementação de soluções de Big Data e análise preditiva não está isenta de desafios. Questões relacionadas à privacidade dos dados, integração de sistemas legados e a necessidade de competências técnicas avançadas são barreiras que as empresas precisam superar. Outro ponto, seria a necessidade de investimento em tecnologia e integrações entre diferentes sistemas, para que a aplicação funcione em perfeita harmonia.
Conclusão
O uso de Big Data e análise preditiva no transporte rodoviário de cargas oferece um potencial significativo para otimizar operações e melhorar a competitividade. À medida que as tecnologias evoluem, espera-se que mais empresas adotem essas soluções, impulsionando o setor para um futuro mais eficiente e orientado por dados.
A integração de Big Data e análise preditiva no transporte rodoviário de cargas não é mais uma opção, mas uma necessidade para as empresas que desejam se manter competitivas no mercado atual. Essas tecnologias permitem
uma gestão mais eficiente, segura e econômica, além de aumentar a previsibilidade das operações, contribuindo significativamente para a redução de custos e a melhoria da qualidade dos serviços prestados. Como resultado, as empresas que adotam essas práticas estão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios do setor e atender às crescentes demandas do mercado.
Referências
BARTON, D., & COURT, D. (1 de 10 de 2012). Comece com Big Data: Amarre a estratégia ao desempenho. Disponível em Harvard Business Review: https://hbr.org/2012/10/getting-started-on-a-big-data – Visto em 27 de julho de 2024.
FERRAR, J. (24 de 11 de 2014). Três maneiras de usar Big Data para construir uma força de trabalho mais inteligente. Disponível em FORBES: http://www.forbes.com/sites/ibm/2014/11/24/três-ways-to-use-big- data-to-build-a-smarter-workforce/ – Visto em 27 de julho de 2024;
IBM Big Data – O que é Big Data – Estados Unidos. (sd). Disponível em http://www.ibm.com/big-data/us/en/. Visto em 03 de agosto de 2024;
TAURION, C. (27 de 06 de 2013). Entrevista com Cezar Taurion: O estágio atual do Big Data no Brasil. Disponível em IBM: https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/bigdata/entry/entre vista_com_cezar_taurion_o_estagio_atual
_do_big_data_no_brasil?lang=en – Visto em 03 de agosto de 2024;
BROWN, DE (5 de 6 de 2014). Qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data? Disponível em Eric D. BROWN: http://ericbrown.com/whats- difference-business-intelligence-big-data.htm – Visto em 17 de agosto de 2024.Decisões
por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Foz do Iguaçu
1. Introdução
A digitalização no transporte rodoviário de cargas trouxe avanços como telemetria, sistemas de gestão de frota e dispositivos IoT1, promovendo eficiência operacional, mas expondo as empresas a uma variedade de riscos cibernéticos (Gao et al., 2020). Este artigo discute os desafios de segurança e apresenta soluções tecnológicas fundamentadas em estudos recentes.
2. Desafios de Segurança Cibernética no Transporte Rodoviário de Cargas
O setor estudado é especialmente vulnerável a ataques cibernéticos devido à sua infraestrutura dispersa e à quantidade significativa de dados sensíveis em circulação, como informações de rotas, cargas e detalhes de clientes (Kaddoum et al., 2021). Ataques cibernéticos podem levar ao roubo de dados, interrupção de serviços até comprometer a segurança física dos veículos. A falta de políticas robustas e treinamento adequado aumentam a suscetibilidade a ameaças como phishing 2 e engenharia social, resultando no comprometimento de sistemas internos (Sadeghi et al., 2015).
3. Detecção e Resposta a Ameaças (EDR)
Soluções de Detecção e Resposta a Ameaças (Endpoint Detection and Response3) são fundamentais para a segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas. Estas soluções melhoram a capacidade de resposta e reduzem o tempo de
1 “IoT (Internet das Coisas) refere-se à rede de dispositivos físicos conectados à internet, capazes de coletar e compartilhar dados, facilitando a automação e a eficiência em diversas aplicações” (Silva, 2024).
2 Técnica de engenharia social usada por cibercriminosos para enganar usuários e obter informações confidenciais, como senhas e dados bancários, geralmente por meio de mensagens fraudulentas que se passam por entidades confiáveis.
3 Categoria de ferramentas de segurança cibernética focadas na detecção, investigação e resposta a atividades suspeitas e ameaças nos dispositivos finais, como computadores e dispositivos móveis.
permanência das ameaças nos sistemas (Shameli-Sendi et al., 2016; Aminnezhad et al., 2019).
4. Gestão de Identidades e Acesso
O controle de acesso eficaz, incluindo autenticação multifatorial, é crucial para prevenir acessos não autorizados e proteger dados sensíveis. Implementações de sistemas de gestão de identidade têm demonstrado redução significativa em incidentes de segurança (Zhao & Ge, 2013). Em um estudo de caso, a implementação da gestão de identidades e acesso em uma empresa de transporte rodoviário resultou em uma redução de 50% nos incidentes de segurança da informação relacionados ao acesso não autorizado (JumpCloud, 2021).
5. Segurança de Rede e Firewalls de Próxima Geração
Firewalls de próxima geração são críticos para proteger as redes contra tráfego malicioso, oferecendo inspeção profunda de pacotes, prevenção contra intrusões e controle de aplicativos. Essas soluções garantem que apenas comunicações legítimas ocorram na rede, reduzindo significativamente o risco de ataques (Meidan et al., 2017; Fortinet, 2020).
6. Conclusão
A segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas enfrenta desafios únicos devido à crescente digitalização e à dependência de tecnologias conectadas. Implementar soluções robustas, como detecção e resposta a ameaças, gestão de identidades e acesso, e segurança de rede com firewalls de próxima geração, é essencial para proteger os sistemas contra ameaças cibernéticas. Implementar soluções robustas é essencial para proteger os sistemas contra ameaças cibernéticas.
7. Referências
AMINNEZHAD, A.; DEHGHANTANHA, A.; MAHMOD, R. A survey on privacy issues in digital forensics. International Journal of Electronic Security and Digital Forensics, v. 6, n. 3, p. 191-207, 2019.
FORTINET. Next-Generation Firewall: An essential element of cybersecurity. 2020.
Disponível em: https://www.fortinet.com. Acesso em: 26 ago. 2024.
GAO, L.; ZANG, Y.; WANG, X.; LI, M. Security and privacy in vehicle-to-vehicle (V2V) communication networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 21, n. 3, p. 1288-1298, 2020.
KADDOUM, G.; RAHMAN, M. A.; GAGNON, F. Cybersecurity for Intelligent Transportation Systems: Challenges and Solutions. IEEE Access, v. 9, p. 127539- 127551, 2021.
JUMPCLOUD. Case Study: Reducing Unauthorized Access Incidents in the Transport Industry. 2021. Disponível em: https://www.jumpcloud.com. Acesso em: 26 ago. 2024.
MEIDAN, Y.; BOHADANA, M.; LANGBERG, D.; SHABTAI, A. Detection of
unauthorized IoT devices using machine learning techniques. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 29, n. 10, p. 2240-2251, 2017.
SADEGHI, A.; WACHSMANN, C.; WAIDNER, M. Security and privacy challenges in industrial internet of things. In: 2015 52nd ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC), p. 1-6, 2015.
SILVA, J. R. Internet das Coisas: Conectividade e Impactos na Era Digital. São Paulo: Editora TechPress, 2024.
SHAMELI-SENDI, A.; AGHABABAEI-BARZEGAR, R.; CHERIET, M. Taxonomy of
Distributed Denial of Service mitigation approaches for cloud computing. Journal of Network and Computer Applications, v. 58, p. 165-179, 2016.
ZHAO, J. L.; GE, L. L. The strategy of identity management for improving organizational security. Journal of Management Information Systems, v. 30, n. 3, p. 221- 254, 2013.
por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Foz do Iguaçu
1. Introdução
A era digital transformou radicalmente a indústria do transporte rodoviário. As grandes empresas deste setor estão cada vez mais recorrendo ao Big Data e à análise preditiva para otimizar suas operações, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Esta transformação digital não só proporciona vantagens competitivas significativas, mas também apresenta novos desafios que devem ser enfrentados.
2. Big Data e Análise Preditiva no Transporte Rodoviário
A adoção de Big Data no setor permite que as empresas coletem dados detalhados sobre veículos, rotas, condições meteorológicas, comportamentos de motoristas, entre outros. Estes dados, quando processados e analisados, desvendam padrões que são cruciais para prever variações na demanda e ajustar a oferta de maneira mais eficiente. Segundo Fávero e Belfiore (2017), a análise de grandes volumes de dados proporciona uma visão mais ampla e profunda dos processos empresariais, o que é essencial para uma gestão eficaz no setor de transportes. As empresas utilizam estes dados para monitorar a performance dos veículos, otimizar rotas, prever manutenções e melhorar a eficiência do combustível.
A análise preditiva utiliza algoritmos e técnicas de machine learning para prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso se traduz na capacidade de antecipar problemas nas rotas, identificar os melhores horários para entregas e evitar congestionamentos. Isso não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também reduz custos com combustível e manutenção. Como apontado por Fávero e Belfiore, a precisão dessas previsões é diretamente proporcional à qualidade e quantidade dos dados analisados. Isso também significa prever problemas potenciais antes que ocorram, como falhas mecânicas, atrasos devido a condições climáticas adversas ou congestionamentos, além de otimizar as rotas em tempo real, considerando variáveis como tráfego, tempo e demanda, assegurando entregas mais rápidas e eficientes.
3. Caso de uso Transportadora Rufatto
Um exemplo da importância e bom uso desses dados é a análise de telemetria feita pela Transportadora Rufatto de Foz do Iguaçu – PR, que tratando dados extraídos do barramento CAN e do rastreador instalado em seus veículos, conseguiu reduzir o número de excessos de velocidade superiores a 89 km/h a quase zero, conforme demonstrado no gráfico abaixo com dados dos quadrimestres de 2022 a 2023.
Figura 1 – Dados de velocidade excessiva
Fonte: Transportadora Rufatto (2024)
Isso foi possível após o uso desses dados para mapear melhores rotas, horários e maus hábitos de direção, como número de acelerações e freadas bruscas, excessos de velocidade, uso do freio motor entre outros dados de viagem do veículo e motorista, além de medidas disciplinares e treinamentos de conscientização. A atenção e tratamento desses dados resultaram em efetividade operacional significativa, refletida também nos custos, segurança do veículo e no dia a dia do motorista, passando a confiar mais na empresa, equipe e números apresentados.
4. Conclusão
O uso de Big Data e análise preditiva no transporte rodoviário oferece oportunidades sem precedentes para otimização de operações, redução de custos e melhoria da eficiência. Contudo, as empresas devem enfrentar desafios significativos relacionados à segurança dos dados, integração tecnológica e precisão dos dados para maximizar o potencial dessas tecnologias. À medida que o setor avança, a adoção estratégica dessas ferramentas será crucial para as empresas que desejam manter e melhorar sua posição competitiva no mercado.
5. Referências
Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de Análise de Dados: Estatística e Modelagem Multivariada com Excel, SPSS e Stata. Elsevier Brasil.
por COMJOVEM NTC | nov 29, 2024 | Artigos, Núcleo Espirito Santo
O transporte rodoviário de cargas tornou a cibersegurança um fator fundamental para proteger os sistemas e garantir a continuidade dos negócios. A segurança cibernética é um foco fundamental da estratégia operacional de qualquer empresa porque depende dos seus sistemas e da necessidade de dados cruciais. Este artigo técnico explica as principais estratégias de proteção e os obstáculos que enfrentam na indústria do transporte rodoviário de mercadorias.
A Importância da Segurança Cibernética no Transporte Rodoviário
A indústria do transporte rodoviário de cargas necessita de uma segurança cibernética que vá além das ameaças externas. A proteção abrange todos os aspectos operacionais, incluindo a confiabilidade dos dados dos clientes e a disponibilidade contínua dos sistemas logísticos. A segurança cibernética é tão importante que falhas no sistema podem custar muito dinheiro e causar danos à reputação.
Recentemente, a Braspress, uma das maiores transportadoras rodoviárias do Brasil, sofreu um ataque cibernético devastador. O grupo de hackers criptografou cerca de 280 servidores, paralisando totalmente as operações da empresa por oito dias. Esse ataque afetou milhares de funcionários e veículos em todo o país. Para conter o dano, a Braspress precisou desligar seus sistemas, e agora enfrenta um longo processo de recuperação, de acordo com o presidente da companhia. Esse incidente ressalta a importância de estar vigilante contra ameaças cibernéticas e ter um plano de resposta robusto.
Tivemos ainda um outro ataque cibernético conhecido como “Screen Blue Day” que causou grandes transtornos ao paralisar milhares de computadores que utilizavam o sistema Windows. Os usuários foram surpreendidos com a temida “tela azul”, que impossibilitou o uso de seus dispositivos por um dia inteiro (em alguns casos). Esse ataque explorou uma vulnerabilidade crítica do sistema, mostrando como mesmo grandes corporações podem ser vulneráveis a ameaças cibernéticas sofisticadas. Esse incidente reforça a importância de investir continuamente em segurança digital e na rápida correção de falhas antes que sejam exploradas.
A digitalização trouxe muitos benefícios para a indústria, mas também aumentou sua vulnerabilidade a ataques cibernéticos. No setor de transporte, onde as operações são interdependentes, uma falha em um único ponto pode afetar toda a cadeia de operações. Por isso, é fundamental implementar medidas rigorosas de segurança cibernética para garantir que esses sistemas permaneçam protegidos e eficazes.
Medidas Práticas de Proteção
Os sistemas de transporte rodoviário de mercadorias exigem uma abordagem mais ampla. Conscientização e treinamento regular dos funcionários é uma das principais defesas. O phishing (uma técnica de ataque cibernético onde criminosos tentam enganar as pessoas para que revelem informações sensíveis, como senhas, números de cartões de crédito ou dados pessoais, geralmente enviados através de e-mails que aparentam serem legítimos) e outros ataques cibernéticos muitas vezes se concentram na exploração da ignorância ou falta de interesse dos funcionários. É necessária formação regular para dotar os funcionários das competências necessárias para reconhecer e prevenir potenciais ameaças.
A segurança também é uma grande parte disso, autenticação de dois fatores, criptografia de dados, sistemas de detecção de invasão etc. Esses sistemas permitem uma ação rápida em qualquer suspeita de atividade, minimizando o risco de comprometer dados confidenciais ou interromper operações críticas.
É crucial manter o estado atual dos sistemas e políticas de segurança. As empresas devem garantir que as suas defesas cibernéticas são tão resilientes quanto as suas medidas de segurança, dadas as constantes mudanças que as ameaças cibernéticas sofrem. Políticas de segurança e novas tecnologias são coisas feitas para garantir que seu sistema esteja seguro.
Desafios na Implementação de Segurança Cibernética
A segurança cibernética é essencial, mas complexa e cara. As empresas precisam estar continuamente atualizadas para enfrentar o crescimento acelerado das ameaças cibernéticas. Encontrar o equilíbrio entre segurança e eficiência operacional é um desafio constante. Medidas de segurança muito rígidas podem prejudicar a produtividade, enquanto a proteção insuficiente expõe a empresa a riscos significativos.
Temos o desafio e a necessidade de formação contínua da equipe. É crucial que todos os membros da organização estejam familiarizados com as melhores práticas e as ameaças mais recentes. Investir em educação, treinamento e tecnologia para apoiar esse esforço é vital para manter a segurança cibernética em níveis adequados.
Concluímos que a segurança cibernética é mais do que uma necessidade técnica; é uma estratégia de negócios essencial no setor de transporte rodoviário de cargas. A implementação de práticas robustas de segurança, combinada com a criação de uma cultura de conscientização, é fundamental para proteger os ativos mais valiosos da empresa e garantir a continuidade das operações. À medida que as ameaças cibernéticas continuam a evoluir, as empresas que investirem na segurança cibernética estarão mais bem preparadas para enfrentar os desafios do futuro e proteger seus interesses no mercado
