Intralogística Inteligente — conectando materiais, fluxos e veículos por meio de dados

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Intralogística Inteligente — conectando materiais, fluxos e veículos por meio de dados

O Parque Tecnológico de Santo André, em parceria com a General Motors do Brasil, convida startups, empresas de base tecnológica, ICTs, universidades e empresas especializadas a desenvolver soluções inovadoras para ampliar a visibilidade, rastreabilidade e inteligência dos fluxos de materiais e recursos da intralogística automotiva.
O desafio busca transformar diferentes informações geradas durante a movimentação de materiais em dados estruturados, confiáveis e rastreáveis, capazes de apoiar decisões operacionais, análises de processos, simulações e futuras aplicações de Inteligência Artificial.
A iniciativa contempla diferentes tecnologias — como sistemas de identificação automática, visão computacional, análise de vídeos, sensores, IoT, telemetria e integração de dados — aplicadas a três frentes complementares da intralogística:
Rastreabilidade inteligente de materiais
Desenvolvimento de soluções capazes de automatizar a identificação e a rastreabilidade de componentes utilizados nos processos logísticos e produtivos, reduzindo atividades manuais, erros e atrasos na atualização das informações.
Busca-se ampliar a velocidade, a precisão e a escala da identificação dos materiais, priorizando soluções de fácil implantação e economicamente viáveis. Sempre que possível, deverá ser considerada a utilização das etiquetas atualmente adotadas, sem impedir a avaliação de alternativas que apresentem vantagens técnicas e econômicas relevantes.
Inteligência sobre o fluxo de materiais
Aplicação de visão computacional, Inteligência Artificial e análise de vídeos para transformar registros de rotas de movimentação em dados estruturados sobre o fluxo físico dos materiais.
A solução deverá ser capaz de identificar pontos e eventos relevantes, sequência das operações, tempos de deslocamento e espera, trocas de racks e demais ocorrências da rota. A integração com CAD e/ou nuvens de pontos poderá permitir a associação dessas informações a distâncias e velocidades, criando dados para estudos, simulações e otimização dos processos.
Telemetria inteligente de veículos industriais
Desenvolvimento e validação de uma solução de telemetria para rebocadores, empilhadeiras e outros veículos utilizados na intralogística, combinando hardware embarcado, conectividade e software de monitoramento.
A solução deverá coletar e disponibilizar dados operacionais em tempo quase real, considerando acesso em modo somente leitura à rede CAN e integração ao ambiente operacional.
Os dados deverão apoiar análises de produtividade, como utilização, ciclos, rotas, esperas, ociosidade, filas e gargalos; de manutenção, como horímetro, disponibilidade, downtime e previsibilidade de falhas; e de segurança, como velocidade, trajeto e dinâmica veicular, áreas críticas, hotspots e eventos relacionados à operação.
Da captura de dados à inteligência operacional
Mais do que digitalizar atividades isoladas, o desafio pretende criar novas formas de compreender a operação intralogística a partir da integração entre materiais, movimentações e veículos industriais.
As soluções deverão contribuir para aumentar a disponibilidade e a qualidade dos dados operacionais, melhorar a rastreabilidade e permitir análises mais rápidas e confiáveis. A estruturação dessas informações poderá criar uma base para aplicações de análise preditiva, simulação e otimização, promovendo o apoio a tomada de decisões e o ganho na eficiência e inteligência de processos.
As organizações selecionadas terão a oportunidade de desenvolver, testar e validar suas soluções em contexto industrial junto à General Motors do Brasil, demonstrando resultados mensuráveis e avaliando seu potencial de expansão para outras rotas, equipamentos e aplicações.
Participe deste desafio e ajude a transformar materiais, movimentos e veículos em dados — e dados em inteligência na intralogística automotiva.

Acesse as informações detalhadas de cada desafio: https://bit.ly/gm_challenge_6