Reduza o custo de inspeção rodoviária.
Concessionárias e órgãos de trânsito gastam milhões por ano em viaturas rodando para inspecionar pavimento, sinalização e ativos. O custo por quilômetro é alto, a cobertura é limitada e as patologias evoluem entre inspeções — virando passivo de manutenção.
Qual problema de negócio esta solução resolve.
Concessionárias e órgãos de trânsito gastam milhões por ano em viaturas rodando para inspecionar pavimento, sinalização e ativos. O custo por quilômetro é alto, a cobertura é limitada e as patologias evoluem entre inspeções — virando passivo de manutenção.
O processo atual, sem tecnologia.
Equipes deslocam viaturas ao longo da malha, fazem registros manuais em papel ou planilha, param o veículo para fotografar defeitos e consolidam relatórios em PDF apresentados em reunião.
Por que este processo gera custo, risco e ineficiência.
Inspeções rodoviárias ainda dependem de equipes deslocando viaturas por centenas de quilômetros. O custo por km é alto, a cobertura é limitada e as decisões chegam tarde.
Custo por km elevado
Cada inspeção consome combustível, hora-técnica, motorista e viatura.
Coleta subjetiva
Duas equipes inspecionando o mesmo trecho registram avaliações diferentes.
Frequência limitada
A malha só é revista a cada meses. Patologias evoluem entre inspeções.
Risco em campo
Parar a viatura para registrar defeito expõe a equipe ao tráfego.
Como a FlyDev propõe mudar esse fluxo de trabalho.
A FlyDev substitui a inspeção manual por drones e veículos instrumentados que capturam RGB, térmico e LiDAR do trecho. IA de detecção automática classifica cada patologia, associa a coordenada e a categoria, e devolve um dashboard georreferenciado com histórico digital por quilômetro.
O que sai da análise
- Dashboard georreferenciado
- Alerta priorizado
- Relatório auditável
O entregável é a decisão — a imagem e a nuvem de pontos são apenas o meio de chegar até ela.
01 · Captura
02 · Processamento
- Detecção e classificação por IA
- Fusão dos sensores em um só modelo
- Comparação com o histórico do ativo
03 · Decisão entregue
Hipóteses de ganho a serem validadas.
Impacto potencial em custo, risco, produtividade e disponibilidade operacional — cada hipótese é testada em piloto, com métricas acordadas com o cliente.
- Equipe deslocada em campoRecursos humanos
- Viaturas, escalada, EPIMeio de coleta
- Planilha, PDF, papelRegistro
- Auditoria pontual, calendárioFrequência
- Sensor programado, autônomoColeta
- IA detecta e classificaInteligência
- Dashboard georreferenciadoInterface
- Histórico digital auditávelRastreabilidade
Menor custo de inspeção
Estudo interno indicou potencial de redução de ~40% no custo por km com automação.
Maior frequência de inspeção
Rodar a malha semanalmente deixa de ser inviável.
Padronização auditável
Cada patologia tem foto, coordenada e categoria — comparações no tempo passam a ser objetivas.
Segurança da equipe
O registro acontece do sensor, não do bordo da rodovia.
Histórico digital de ativos
Cada quilômetro passa a ter dossiê digital consultável.
Planejamento preditivo
Manutenção passa a antecipar em vez de reagir.
Números apresentados neste caso vêm de estudos internos e projetos-piloto conduzidos pela FlyDev.
A tecnologia é a ferramenta — não o produto.
Somente os sensores, modelos e interfaces necessários para viabilizar a transformação operacional descrita acima.
Antes × Depois — o workflow da operação.
Comparação direta entre o processo tradicional da indústria e o fluxo FlyDev que substitui parte relevante dessa rotina.
- 01Técnico + viatura
- 02Deslocamento km a km
- 03Foto e apontamento manual
- 04Planilha de campo
- 05Relatório em PDF
- 06Decisão em reunião
- 01Drone + veículo instrumentado
- 02RGB, térmico e LiDAR
- 03IA de detecção automática
- 04Dashboard georreferenciado
- 05Alertas por trecho
- 06Ordem de serviço priorizada
Avalie este caso de uso na sua operação.
Em uma sessão com o time da FlyDev, identificamos o processo atual, as hipóteses de valor, a arquitetura de sensor e IA, e desenhamos um plano de piloto para validar o caso junto com seu time.