Enxergue o defeito antes da trinca aparecer.
Boa parte da deterioração de pavimento e de obras de arte começa sob a superfície — delaminação, retenção de umidade e infiltração. Quando a patologia fica visível, o custo de reparo já multiplicou.
Qual problema de negócio esta solução resolve.
Boa parte da deterioração de pavimento e de obras de arte começa sob a superfície — delaminação, retenção de umidade e infiltração. Quando a patologia fica visível, o custo de reparo já multiplicou.
O processo atual, sem tecnologia.
A avaliação depende de inspeção visual diurna e, em casos críticos, de ensaios pontuais destrutivos. Áreas com defeito subsuperficial passam despercebidas até a ruptura do revestimento.
Por que este processo gera custo, risco e ineficiência.
Sem leitura térmica, o defeito subsuperficial só entra no radar quando já virou buraco — e o custo de reparo já mudou de ordem de grandeza.
Defeito invisível no RGB
Delaminação e umidade retida não aparecem em foto convencional.
Ensaio destrutivo pontual
Extração de corpo de prova cobre uma fração mínima da malha.
Janela noturna estreita
A melhor leitura térmica exige operação fora do pico de tráfego.
Priorização subjetiva
Sem métrica física, a fila de manutenção vira negociação.
Como a FlyDev propõe mudar esse fluxo de trabalho.
Voos noturnos com câmera térmica radiométrica capturam a assinatura de resfriamento do pavimento e de túneis. IA segmenta anomalias térmicas, cruza com o histórico RGB do trecho e prioriza intervenção antes da falha visível.
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
Detecção subsuperficial
Anomalias térmicas indicam problema antes da manifestação visível.
Menos ensaio destrutivo
O ensaio passa a confirmar hipótese, não a procurá-la.
Cobertura ampla por noite
Quilômetros lidos por missão em vez de pontos amostrais.
Priorização por evidência
A fila de manutenção passa a ter base física comparável.
Menor custo corretivo
Intervir antes da ruptura muda a ordem de grandeza do reparo.
Série temporal térmica
Cada trecho acumula histórico de evolução da anomalia.
Caso estruturado como hipótese de valor — a validar em piloto com o ativo do cliente.
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.
- 01Inspeção visual diurna
- 02Suspeita registrada em planilha
- 03Ensaio destrutivo pontual
- 04Laudo isolado
- 05Reparo após ruptura
- 06Custo corretivo
- 01Voo térmico noturno
- 02Mosaico radiométrico georreferenciado
- 03IA segmenta anomalia térmica
- 04Cruzamento com histórico RGB
- 05Mapa de criticidade por segmento
- 06Intervenção preventiva
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.