Os dados de geolocalização identificam a localização geográfica de pessoas ou objetos e são fundamentais para empresas que dependem de veículos, como empresas logísticas e de transportes. Com o avanço da tecnologia, a recolha de dados de geolocalização tornou-se cada vez mais acessível e económica, gerando novas oportunidades de inteligência empresarial. Este tipo de dados tem sido utilizado principalmente para caracterizar o veículo em termos de posicionamento e navegação, mas também pode ter um papel preponderante na avaliação de desempenho em relação às atividades e operações executadas.
A abordagem proposta consiste numa metodologia com várias etapas que recebe dados de geolocalização como entrada e permite a análise do processo de negócio no final. Em primeiro lugar, a preparação dos dados é aplicada para lidar com uma série de questões relacionadas com ruído e erros nos dados. Depois, a identificação dos eventos estacionários é realizada com base nos estados estacionários dos veículos. Em seguida, é realizada a inferência de operações com base numa análise espacial, que permite descobrir os locais onde os eventos estacionários ocorrem com
frequência. Finalmente, as operações identificadas são classificadas com base nas suas características, e a sequência de eventos pode ser estruturada. A aplicação de técnicas de process mining é então possível e a consequente extração de conhecimento do processo. As etapas da metodologia também podem ser utilizadas separadamente para enfrentar desafios específicos, dando mais flexibilidade à sua aplicação.
Três estudos de caso distintos são apresentados para demonstrar a eficácia e transversalidade da solução. Fluxos de dados de geolocalização em tempo real de autocarros de duas redes distintas de transporte público são usados para demonstrar a detecção de operações relacionadas com os veículos e comparar as distintas abordagens propostas por este trabalho. As operações dos autocarros produzem uma sequência estruturada de eventos que descreve o comportamento dos
mesmos. Esse comportamento é mapeado por meio da aplicação de técnicas de process mining, para descobrir oportunidades de análise e gargalos no processo. Complementarmente, os dados de geolocalização de uma empresa de logística internacional são explorados para a monitorização de processos logísticos, nomeadamente para detecção de operações de logística em tempo real, demonstrando a eficácia da solução proposta para resolver problemas específicos da indústria.
Os resultados deste trabalho revelam novas possibilidades no uso de dados de geolocalização e o seu potencial para gerar conhecimento acerca do processo. A exploração de dados de geolocalização nos contextos logísticos e de transportes públicos apresenta-se como uma oportunidade para melhorar a monitorização e gestão das operações baseadas em veículos. Isso pode originar melhorias na eficiência do processo e, consequentemente, maior lucro e melhor qualidade do
serviço.Geolocation data identifies the geographic location of people or objects, and is fundamental for businesses relying on vehicles such as logistics and transportation. With the advance of technology, collecting geolocation data has become increasingly accessible and affordable, raising new opportunities for business intelligence. This type of data has been used mainly for characterizing the vehicle in terms of positioning and navigation, but it can also showcase its performance regarding the executed activities and operations.
The proposed approach consists on a multi-step methodology that receives geolocation data as an input and allows the analysis of the business process in the end. Firstly, the preparation of the data is applied to handle a number of issues related to outliers, data noise, and missing or erroneous information. Then, the identification of stationary events is performed based on the motionless states of the vehicles. Next, the inference of operations based on a spatial analysis is performed, which allows the discovery of the locations where stationary events occur frequently.
Finally, the identified operations are classified based on their characteristics, and the sequence of events can be structured into an event log. The application of process mining techniques is then possible and the consequently extraction of process knowledge. The steps of the methodology can also be used separately to tackle specific challenges, giving more flexibility to its application.
Three distinct case studies are presented to demonstrate the effectiveness and transversality of the solution. Real-time geolocation data streams of buses from two distinct public transport networks are used to demonstrate the detection of vehicle-based operations and compare the distinct approaches proposed by this work. The buses operations produce a structured sequence of events that describes the behaviour of the buses. This behaviour is mapped through the application of process mining techniques uncovering analysis opportunities and discovering bottlenecks
in the process. Geolocation data from an international logistics company is exploited for monitoring logistics processes, namely for detecting vehicle-based operations in real time, showing the effectiveness of the proposed solution to solve specific industry problems.
The results of this work reveal new possibilities for geolocation data and its potential to generate process knowledge. The exploitation of geolocation data in the public transport and logistics contexts poses as an opportunity for improving the monitoring and management of vehicle-based operations. This can lead to into improvements in the process efficiency and consequently higher profit and better service quality
