Gestão de frotas com IoT: rastreamento GPS e manutenção preditiva
Case real: como desenvolvemos um sistema de frotas com rastreamento em tempo real, roteirização inteligente e app mobile para motoristas.
O desafio
Uma empresa de logística com frota de 120+ veículos operava no escuro: sem rastreamento real-time, rotas definidas manualmente pelos motoristas, manutenção só quando o veículo quebrava, e controle de combustível em planilha Excel. O custo operacional era alto e a visibilidade, zero.
O que construímos
Dashboard de operação (Web)
Painel central com mapa em tempo real mostrando a posição de cada veículo, velocidade, status (em rota, parado, em manutenção) e alertas. O gestor vê tudo em uma tela:
- KPIs em tempo real: veículos ativos, em rota, custo/km médio, manutenções pendentes
- Mapa interativo: posição GPS com atualização a cada 15 segundos
- Alertas automáticos: excesso de velocidade, desvio de rota, veículo parado por mais de 30 minutos
- Relatórios: custo por km por veículo, consumo de combustível, infrações, sinistros
Roteirização inteligente
Algoritmo que calcula a melhor rota considerando:
- Endereços de entrega com janelas de tempo
- Capacidade do veículo (peso/volume)
- Trânsito em tempo real (via Google Maps API)
- Restrições de rodízio e zona restrita
- Prioridade de entregas
Resultado: redução de 23% na quilometragem diária e 18% no consumo de combustível.
App do motorista (React Native)
App mobile que o motorista usa diariamente:
- Checklist de saída: inspeção visual do veículo com fotos (pneus, lanternas, documentos)
- Rota do dia: entregas organizadas por ordem otimizada
- Registro de abastecimento: foto do comprovante + odômetro
- Ocorrências: registro de sinistros, multas ou problemas mecânicos
- Assinatura digital: confirmação de entrega com geolocalização
Manutenção preventiva
Sistema de alertas baseado em:
- Quilometragem: troca de óleo a cada 10.000 km, pneus a cada 40.000 km
- Tempo: revisão a cada 6 meses independente da km
- Sensores IoT: temperatura do motor, vibração de eixo, pressão de pneus
Quando um veículo se aproxima do threshold, o sistema gera uma ordem de serviço automática e notifica o gestor.
Integração IoT
Cada veículo recebeu um dispositivo rastreador com:
- GPS (posição + velocidade)
- Acelerômetro (frenagens bruscas, curvas agressivas)
- Sensor OBD-II (dados do motor: RPM, temperatura, consumo instantâneo)
- Comunicação MQTT para envio de dados em tempo real ao servidor
Os dados chegam via MQTT no backend Python, são processados e armazenados em TimescaleDB (extensão do PostgreSQL otimizada para séries temporais).
Stack
React · React Native · Python · Node.js · PostgreSQL · TimescaleDB · Google Maps API · MQTT · IoT devices · Redis · Docker · AWS
Resultados
| Métrica | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Visibilidade da frota | 0% | 100% real-time |
| Custo combustível/mês | R$ 180k | R$ 148k (-18%) |
| Manutenções corretivas | 12/mês | 3/mês (-75%) |
| Km rodados/dia (frota) | 4.200 | 3.230 (-23%) |
| Tempo de resposta a ocorrência | 4h | 15 min |
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