Quando a máquina conversa com o escritório

Durante décadas, a quantidade de horas trabalhadas de uma máquina podia depender de uma operação absolutamente manual. Alguém precisava chegar ao equipamento, conferir o horímetro, anotar a leitura e levá-la para o escritório. Em outros casos, bastava um telefonema para que o próprio cliente informasse o número. Só depois disso começavam processos como medição, faturamento e programação da próxima manutenção.

A digitalização está encurtando essa distância entre a máquina e o escritório. Telemetria, IoT, APIs e sistemas de gestão começam a formar uma cadeia na qual os dados produzidos em campo podem percorrer automaticamente diferentes etapas da operação. Horas trabalhadas, localização, consumo, disponibilidade e indicadores deixam de ser apenas informações técnicas e passam a alimentar decisões contratuais, financeiras e de manutenção.

O estágio dessa integração ainda varia conforme a solução, o tipo de equipamento e a maturidade tecnológica da empresa. Mas a direção é clara: o desafio já não está somente em coletar dados, e sim em fazer com que conversem com os processos de negócio. Para Rafael Pinheiro, diretor de produtos para prestadores de serviços da Totvs, o avanço da IoT e da conectividade já permite eliminar uma parte significativa dos registros manuais. Segundo ele, informações como geolocalização, rotas, horas trabalhadas, consumo e indicadores podem ser coletadas e analisadas de forma integrada. “O ganho está em transformar esses dados operacionais em informação útil para a gestão”, resume.

No rental, essa conexão ganha uma dimensão adicional. Afinal, a utilização da máquina não determina apenas o desgaste ou a necessidade de manutenção. Dependendo das regras comerciais, é justamente ela que determina quanto será faturado. O gerente de vendas da Sisloc, Leonardo Ferreira, dá um exemplo bastante concreto. O sistema da empresa não realiza diretamente a leitura das máquinas, mas permite a integração, por API, com empresas especializadas em telemetria. Atualmente, a principal informação recebida por esse caminho é o horímetro. “A leitura pode parecer básica diante da quantidade de dados gerada, mas interfere diretamente em duas áreas críticas para as locadoras: faturamento e manutenção”, destaca.

CÁLCULO

Imagine uma escavadeira trabalhando em uma mina distante da sede da locadora. Seu contrato estabelece mensalidade fixa para até 200 h de utilização e cobrança adicional para cada hora excedente. No modelo convencional, é preciso obter a leitura do horímetro para saber se a franquia foi ultrapassada. Com telemetria integrada ao sistema de gestão, a informação pode chegar ao ERP sem que uma pessoa precise se deslocar até o equipamento ou depender da leitura informada pelo cliente. Vinculado ao patrimônio cadastrado, o horímetro passa a subsidiar a medição e o faturamento de acordo com as condições estabelecidas.

A Totvs aponta possibilidade semelhante. Dependendo das regras contratuais e da integração utilizada, informações como horímetro, disponibilidade e localização podem alimentar os processos de medição e faturamento, reduzindo lançamentos manuais e divergências. A proposta é estabelecer uma conexão entre o dado gerado em campo e o backoffice financeiro. Mais do que acelerar a emissão da fatura, essa arquitetura ataca um problema recorrente da gestão: a existência de várias versões de uma informação.

Se operação, manutenção, contratos e financeiro trabalham com bases distintas ou dependem de sucessivos apontamentos manuais, crescem as possibilidades de erro, retrabalho e divergência entre o que foi executado e o que será cobrado. Pinheiro explica que a integração permite conectar planejamento e execução a medição e faturamento. Autorizações de serviço, alocação de frota, checklists, ordens de serviço e medições operacionais podem compor essa esteira, aumentando a rastreabilidade da jornada de locação. “O resultado é uma gestão com menos intervenção manual e maior rastreabilidade”, afirma.

Há ainda uma questão de produtividade administrativa. Uma locadora com dezenas ou centenas de equipamentos espalhados por diferentes obras pode manter pessoas dedicadas à coleta e conferência de horímetros. Ao automatizar essa etapa, no entanto, reduz deslocamentos e libera a equipe para atividades de maior valor. Mas a tecnologia também tem custo. Ferreira ressalta que a telemetria precisa ser avaliada como investimento. O locador deve colocar na conta quanto gasta para monitorar cada máquina e confrontar esse valor com o que pode ganhar em redução de deslocamentos, pessoal, atrasos de faturamento e riscos operacionais.

Esse cálculo ganha relevância à medida que a frota cresce ou se dispersa geograficamente. O benefício da integração pode ser menor para uma máquina que opera próxima à sede e muito maior para um equipamento instalado durante meses em uma mina, planta industrial ou obra distante. Ou seja, a tecnologia não deve ser incorporada apenas porque está disponível, mas porque resolve um gargalo real da operação e produz retorno mensurável.

PRODUÇÃO

A integração também ajuda a responder a uma pergunta essencial para quem administra ativos de alto valor: quanto a máquina efetivamente está gerando de retorno?

Essa questão se torna particularmente relevante em frotas pesadas. Individualmente, uma escavadeira, carregadeira ou retroescavadeira representa parcela significativa do capital investido, ao mesmo tempo em que pode acumular despesas expressivas com manutenção e componentes. Nesse cenário, enxergar apenas o faturamento global da frota diz pouco sobre a qualidade do negócio.

No sistema da Sisloc, o resultado pode ser acompanhado por patrimônio. O locador relaciona o faturamento de um equipamento específico aos custos registrados para o ativo. Manutenções, peças, serviços e outros gastos entram na análise, permitindo identificar lucro ou prejuízo e comparar o desempenho entre equipamentos. O sistema também permite registrar o tempo empregado pelos técnicos nas intervenções, criando indicadores sobre a produtividade da própria manutenção.

A singularidade de tratamento muda a perspectiva do gestor. Se cada equipamento possui histórico próprio, uma análise pode mostrar que duas máquinas semelhantes, compradas para desempenhar a mesma função, estão produzindo resultados financeiros bastante diferentes. A partir daí, o problema deixa de ser simplesmente a despesa alta com manutenção na frota e passa a ser qual ativo está elevando esse custo, os motivos e a frequência.

O raciocínio é semelhante na Totvs. Ao integrar estoque, manutenção, consumo e despesas aos dados de utilização, torna-se possível calcular com maior precisão quanto custa manter o ativo em operação e o qualretorno financeiro proporcionado. Dashboards podem consolidar indicadores para relacionar manutenção e consumo à rentabilidade de cada máquina. A consequência é uma mudança na própria qualidade da decisão. Um equipamento aparentemente produtivo pode apresentar custo de manutenção fora da curva, enquanto outro pode permanecer sem utilização por tempo excessivo. Um contrato com bom faturamento bruto pode esconder uma margem insuficiente quando os custos efetivos são incorporados à análise.

Ao reunir as duas dimensões, o gestor pode identificar ativos subutilizados, custos anormais e contratos com margens reduzidas, utilizando essas informações para renegociar condições comerciais, remanejar máquinas ou até rever investimentos. Pinheiro destaca que essa integração permite tomar decisões operacionais “respaldadas pelo impacto financeiro, em vez de analisar as duas dimensões separadamente”.

Ferreira acrescenta outro exemplo. Se os dados mostrarem que a franquia de horas estabelecida não é adequada ou que o preço cobrado não remunera suficientemente o equipamento diante dos custos, o gestor passa a ter argumentos objetivos para rever o contrato. A visão ideal, segundo ele, acompanha toda a jornada do ativo: aquisição, depreciação, manutenção, serviços, receitas e resultado financeiro.

Em frotas pesadas, essa leitura individual ganha peso porque uma única decisão de investimento pode representar parcela expressiva do capital. Saber que determinada família de equipamentos apresenta retorno superior, menor incidência de manutenção ou melhor taxa de utilização deixa de ser apenas informação histórica e passa a orientar a composição futura da frota.

Essa capacidade também reforça o papel da manutenção preventiva. Uma intervenção não realizada no momento correto pode transformar um reparo relativamente simples em uma corretiva de alto custo. Quando histórico, horímetro e gastos estão associados ao equipamento, fica mais fácil perceber se o aumento dos custos resulta de envelhecimento, de falhas nos processos preventivos ou de condições específicas da aplicação.

INTEGRAÇÃO

A disponibilidade tecnológica, contudo, não resolve sozinha o problema. Máquinas de diferentes fabricantes, gerações e arquiteturas produzem dados em formatos distintos. Sistemas de telemetria também utilizam protocolos e estruturas próprias, criando um ambiente heterogêneo. Para a Totvs, esse é um dos obstáculos à integração completa, mas não o único. Pinheiro chama atenção para a maturidade digital e a padronização dos processos internos. “Não basta coletar dados de campo; a empresa precisa saber quais indicadores geram valor e incorporá-los à rotina de decisão”, diz.

A observação toca em uma questão central. Uma empresa pode gerar milhões de registros sem necessariamente produzir conhecimento útil. Antes de definir quantos sensores, integrações ou dashboards deseja implantar, o gestor precisa saber quais perguntas pretende responder. Na visão de Ferreira, essa necessidade é ainda mais complexa porque a gestão possui alto grau de particularidade. “Enquanto um determinado indicador é decisivo para uma locadora, pode ser secundário para outra”, pondera. “Da mesma forma, duas empresas podem querer cruzar exatamente os mesmos dados, mas visualizá-los de maneiras distintas.”

APIs abertas ajudam a contornar parte dessa dificuldade, permitindo integrar diferentes plataformas e construir soluções específicas. Porém, cada projeto exige investimento e, sobretudo, clareza sobre quais informações devem ser conectadas e para quê serão utilizadas. “A maturidade tecnológica das locadoras vem aumentando e, para empresas de determinados portes, o desafio passou a se concentrar em como utilizar melhor os dados disponíveis”, observa Ferreira.

Isso também ajuda a relativizar a ideia de que existe uma arquitetura única para a gestão digital. Uma empresa pode priorizar disponibilidade e manutenção; outra, utilização e margem contratual. Uma terceira pode querer reunir localização, faturamento e telemetria em um único painel. Quanto maior a capacidade de integração, também é maior a possibilidade de personalização e, consequentemente, a necessidade de o gestor saber o que quer extrair dela.

Há ainda um elemento menos tecnológico e mais elementar: a qualidade da informação de origem. “Nenhuma tecnologia consegue gerar uma boa análise se as informações de origem estiverem incompletas ou incorretas”, afirma Ferreira. De acordo com ele, o sistema pode oferecer ferramentas avançadas, mas o resultado continuará dependendo da disciplina dos processos internos e da correta alimentação dos dados.

A ressalva é particularmente importante quando a inteligência artificial promete encontrar padrões em bases cada vez maiores. Um algoritmo pode ser extremamente sofisticado, mas continuará condicionado à confiabilidade do material que recebe. Antes de pensar em inteligência artificial, portanto, permanece uma tarefa menos glamourosa e decisiva: organizar bem a informação.

INTELIGÊNCIA

Se a primeira etapa da transformação digital consistiu em tirar informações do papel e colocá-las no sistema e a segunda passou a conectar operação e backoffice, a inteligência artificial abre uma nova frente: fazer com que o próprio sistema interprete o conjunto de informações e interaja com o gestor.

Na Sisloc, essa mudança já aparece na forma de consultas gerenciais. A IA utilizada pela empresa permite acessar por WhatsApp informações sobre faturamento, contas a pagar e a receber, inadimplência, taxa de utilização e outros indicadores. Em vez de navegar por diferentes telas e relatórios, o usuário pode formular uma pergunta e receber a informação.

A empresa também avança na entrega programada de indicadores. Por meio da ISA Avisa, o gestor pode definir as informações que deseja receber diariamente, semanalmente ou mensalmente, como faturamento do dia anterior, situação do fluxo financeiro ou taxa de utilização da frota. “É uma mudança aparentemente simples, mas que altera a relação com o ERP”, diz Ferreira. “Em vez de o usuário procurar a informação, a informação passa a procurar o usuário.”

Ainda há, contudo, uma fronteira entre informar e interpretar. Ferreira reconhece que a tecnologia ainda não chegou ao ponto de perceber sozinha um aumento anormal em determinado tipo de manutenção e recomendar uma providência ao gestor, por exemplo. “Esse nível é algo para o qual estamos caminhando”, afirma o gerente. Essa distinção ajuda a separar aplicações já disponíveis de possibilidades que ainda estão amadurecendo. Consultar um indicador por linguagem natural é diferente de permitir que a IA acompanhe continuamente centenas de variáveis, reconheça uma anomalia, determine sua relevância e sugira uma decisão.

Na avaliação da Totvs, a IA amplia justamente a possibilidade de interpretar volumes de informação que dificilmente poderiam ser analisados manualmente. Ao cruzar históricos de operação, telemetria, manutenção, contratos e outros indicadores, os modelos podem identificar padrões, desvios e apoiar previsões. “A companhia também trabalha com agentes especializados capazes de compreender o contexto dos processos e, progressivamente, executar tarefas com maior autonomia”, aponta Pinheiro.

PREVISIBILIDADE

A manutenção aparece como uma das aplicações mais evidentes dessa evolução. Dados históricos combinados às informações capturadas em tempo real podem indicar padrões associados a possíveis falhas e antecipar intervenções. A mesma lógica pode ser aplicada à ociosidade, aos desvios de consumo e à gestão contratual, identificando situações capazes de comprometer a rentabilidade antes que seus efeitos apareçam no resultado.

Nesse estágio, muda também a lógica temporal da gestão. Sistemas tradicionais registram o que aconteceu: quanto a máquina trabalhou, quanto custou, quando parou e quanto faturou. A análise preditiva procura responder à pergunta seguinte: o que provavelmente acontecerá se esse comportamento continuar? É justamente essa passagem do histórico para a antecipação que pode tornar a IA particularmente relevante para operações intensivas em ativos.

O passo seguinte é ainda mais significativo: fazer com que o dado não apenas produza um alerta, mas desencadeie um processo. Nesse cenário, uma máquina identifica – de forma direta ou por meio da plataforma de telemetria – determinada condição operacional. A informação chega ao sistema de gestão, que a associa ao equipamento, consulta contratos, histórico de manutenção, estoque e demais registros. A inteligência interpreta o contexto e inicia as ações previstas pelas regras da empresa.

Saiba mais:
Sisloc: https://sisloc.com.br
Totvs: https://conteudo.totvs.com

Hiperautomação exige confiabilidade

No rental, a telemetria informa horímetro, relaciona a leitura ao contrato, calcula a medição, encaminha para aprovação e, por fim, dá sequência ao faturamento. Hoje, partes dessa jornada já podem ser integradas. E, no futuro, agentes de IA poderão assumir parcela crescente de sua execução. Mas justamente por alcançar processos críticos, Ferreira faz uma ressalva. “Faturamento e contratos compõem o coração financeiro da empresa”, adverte. “Quanto maior a autonomia dada à tecnologia, maior precisa ser a confiabilidade das regras, validações e controles envolvidos.”
É o conceito que Pinheiro associa à hiperautomação: conectar dados, sistemas e inteligência para que os processos avancem com menor intervenção manual. Para ele, isso não elimina a participação humana, mas desloca seu papel. “As pessoas tendem a dedicar menos tempo às atividades transacionais e mais à análise, às decisões e ao tratamento das exceções”, diz.
A perspectiva ajuda a colocar a revolução da IA sob nova ótica. Para a gestão de máquinas, talvez seu maior impacto não esteja em criar uma tecnologia isolada, mas em unir as que já existem.