Relatórios históricos

Relatórios históricos transformam seus dados operacionais em insights estratégicos analisando padrões, tendências e métricas de desempenho ao longo de períodos que você define, permitindo decisões orientadas por dados para otimização da frota e planejamento de recursos.

Relatório de sensor de medição

Quando usar: Planejamento de gerenciamento de combustível, agendamento de manutenção preditiva e identificação de padrões de desempenho de equipamentos em múltiplos veículos e períodos de tempo.

Quais dados você vê: Medições de sensor em séries temporais agregadas em resumos estatísticos, mostrando valores médios, mínimos e máximos para cada sensor ao longo do intervalo de tempo selecionado.

Lógica de processamento de dados

O sistema processa dados de sensores através de análise sofisticada de séries temporais:

• Agregação por intervalos de tempo: Leituras brutas de sensores são agrupadas em intervalos de 15 segundos usando o time_bucket function, criando pontos de dados gerenciáveis a partir de fluxos contínuos de sensores. Essa abordagem equilibra precisão analítica com eficiência de processamento.

• Correlação multi-sensor: A consulta faz junção entre business_data.sensors_data_by_hours with raw_business_data.objects to combine sensor measurements with vehicle context. Each sensor reading includes calibration data when available, converting raw values into meaningful units (liters for fuel, degrees for temperature).

• Cálculo estatístico: Para cada intervalo de tempo, o sistema calcula valores médios, mínimos e máximos a partir de todas as leituras. Quando os dados de calibração do sensor estão ausentes ou inválidos, os valores brutos são exibidos sem modificação para manter a transparência dos dados.

• Filtragem de qualidade: A validação da qualidade do GPS garante que apenas dados de localização confiáveis (satélites > 3, coordenadas distintas de zero) contribuam para o contexto do sensor, enquanto leituras inválidas são excluídas dos cálculos estatísticos.

Todos os carimbos de data/hora convertem para UTC para análise consistente independentemente da localização geográfica do veículo, permitindo identificação precisa de tendências em diferentes zonas operacionais.

Relatório de atividade do objeto

Quando usar: Análise de otimização de rotas, avaliação de utilização de veículos e medição da eficiência operacional em períodos de tempo definidos e segmentos da frota.

Quais dados você vê: Métricas de atividade abrangentes incluindo distância total percorrida, duração das viagens, velocidades médias e padrões de rota para cada veículo no subconjunto de frota selecionado.

Lógica de processamento de dados

Este relatório combina dados históricos e em tempo real por meio de geração complexa de trajetos:

• Fontes de dados híbridas: O sistema seleciona inteligentemente entre business_data.tracks for historical analysis and raw_telematics_data.tracking_data_core for fresh data, depending on your time range. Periods longer than 12 hours use pre-processed tracks for optimal performance, while recent periods generate tracks from raw telematics data.

• Reconstrução de trajetos: Para análise em tempo real, o sistema aplica algoritmos de detecção de movimento usando limiares de velocidade (≥3 km/h) e lacunas de tempo (>300 segundos) para identificar viagens distintas. Dados de coordenadas brutas (armazenados como inteiros) são convertidos para graus decimais por divisão por 10.000.000 para cálculos geográficos.

• Cálculo de distância: A distância geográfica utiliza funções PostGIS para medições precisas entre pontos GPS consecutivos, enquanto os cálculos de duração derivam das diferenças de carimbos de data/hora entre os pontos de início e fim do trajeto.

• Integração de zonas: A análise geográfica faz referência cruzada das posições dos veículos com zonas definidas usando ST_DWithin calculations, providing operational context for trip start and end locations.

A estrutura de consulta subjacente se adapta com base nos parâmetros selecionados, otimizando entre recuperação de dados históricos e geração de trajetos em tempo real para fornecer análise abrangente de atividade.

Relatório de condução ecológica

Quando usar: Análise de segurança do motorista, relatórios para conformidade com seguradoras e avaliação de gerenciamento de risco da frota para desenvolvimento de programas de treinamento direcionados e redução de custos operacionais.

Quais dados você vê: Análise abrangente do comportamento de condução incluindo infrações de velocidade, eventos de direção agressiva e pontuações de segurança calculadas para cada veículo, com coordenadas GPS e carimbos de data/hora precisos para cada incidente.

Lógica de processamento de dados

A análise de condução ecológica processa dados telemáticos por meio de detecção sofisticada de padrões comportamentais:

• Detecção de infrações de velocidade: O sistema monitora continuamente as velocidades dos veículos em relação a limites configuráveis, aplicando períodos de carência e estruturas de penalidade baseadas na gravidade. Eventos de excesso de velocidade requerem violações sustentadas (>60 segundos) para evitar penalizar picos breves de velocidade, enquanto pontos de penalidade aumentam desde infrações leves (0-20 km/h acima) até violações graves (>60 km/h acima).

• Análise de direção agressiva: Cálculos de aceleração em tempo real analisam variações de velocidade ao longo de intervalos de tempo para detectar frenagem brusca (>3,5 m/s² de desaceleração), aceleração agressiva (>3,0 m/s²) e curvas acentuadas usando limiares de mudança de direção (>30° em velocidades >30 km/h). Cada evento inclui coordenadas GPS para análise de padrões por local.

• Sistema de pontuação dinâmico: As pontuações de segurança derivam da acumulação de pontos de penalidade normalizados pela distância percorrida, permitindo comparação justa entre diferentes comprimentos de rota e padrões operacionais. O sistema usa pontuações máximas configuráveis com normalização baseada em distância para garantir avaliação consistente.

• Documentação de violações: Cada evento detectado captura coordenadas GPS precisas, carimbos de data/hora e medidas de gravidade, criando registros completos de incidentes para treinamento de condutores e relatórios de conformidade.

O algoritmo subjacente processa dados agregados de GPS em intervalos de 15 segundos de raw_telematics_data.tracking_data_core, applying haversine distance calculations for accurate geographic analysis and timestamp-based acceleration computations for behavioral assessment.

Relatório de turnos

Quando usar: Análise de produtividade da força de trabalho, identificação de padrões operacionais e medição de eficiência de turnos para otimização do agendamento da frota.

Quais dados você vê: Resumos diários de atividade mostrando tempo operacional total, velocidades médias, velocidades máximas e períodos de atividade para cada veículo, agrupados por data e turnos operacionais.

Lógica de processamento de dados

A análise de turnos processa dados brutos de rastreamento por meio de detecção de padrões operacionais:

• Classificação de movimento: O sistema analisa leituras de velocidade e intervalos de tempo para distinguir entre movimento ativo (≥3 km/h), paradas temporárias e períodos estacionados. Lacunas de tempo superiores a 300 segundos disparam a detecção de novo período de atividade.

• Detecção de limites de turno: A segmentação de trajetos usa limiares de velocidade configuráveis e análise de lacunas temporais para identificar períodos operacionais distintos. Cada período de turno inclui carimbos de data/hora de início e fim precisos com cálculos de duração.

• Agregação de atividade: Resumos diários combinam todos os períodos operacionais para cada veículo, calculando duração total de atividade, velocidades operacionais médias e velocidades máximas atingidas durante períodos ativos.

• Métricas de desempenho: O sistema gera estatísticas de utilização ao comparar tempo operacional ativo com o tempo total decorrido, fornecendo insights de eficiência para decisões de gestão de frota.

A validação de coordenadas GPS garante que apenas dados de posicionamento de qualidade contribuam para os cálculos de distância e velocidade, enquanto a padronização de carimbos de data/hora para UTC possibilita análise consistente de turnos em diferentes localidades geográficas.

Relatório de quilometragem

Quando usar: Análise de utilização da frota, avaliação de eficiência operacional e identificação de padrões de uso em horário de trabalho versus não trabalho para otimizar alocação de veículos e identificar uso não autorizado.

Quais dados você vê: Distância percorrida categorizada por horas de trabalho, horas fora do expediente e finais de semana, com tendências de distribuição semanal, comparações entre departamentos e detalhamentos mostrando dias ativos e distâncias máximas por viagem.

Lógica de processamento de dados

A análise de quilometragem do veículo processa dados de trajetos GPS através de classificação temporal e agregação de distâncias:

• Classificação por categoria de tempo: O sistema avalia cada segmento de trajeto GPS em relação a horas de trabalho configuráveis e dias do calendário para classificar a quilometragem em três categorias distintas. A quilometragem em horário de trabalho captura a distância percorrida durante o expediente configurado em dias úteis, a quilometragem fora do expediente representa viagens em dias úteis após o horário comercial e a quilometragem de fim de semana engloba todo o movimento de sábado e domingo independentemente do horário. Essa classificação ocorre no nível do segmento de trajeto, com cada parte de uma jornada atribuída com base em seu carimbo de data/hora.

• Cálculo de distância: Medições de distância geográfica usam algoritmos de geometria de coordenadas para calcular a distância percorrida entre pontos GPS consecutivos. O sistema processa dados de posição brutos de raw_telematics_data.tracking_data_core, converting integer-stored coordinates (divided by 10,000,000) to decimal degrees for accurate haversine distance calculations.

• Agregação temporal: A análise de padrões semanais agrupa segmentos de trajeto pelo número de semana ISO, somando distâncias dentro de cada categoria de tempo. O sistema gera totais absolutos de quilometragem (em quilômetros) e distribuições percentuais para revelar como os padrões operacionais mudam ao longo das semanas.

• Análise por agrupamento: Comparações por departamento, objeto e motorista agregam dados individuais de veículos em unidades organizacionais. O sistema calcula a média mensal de quilometragem por veículo dividindo a distância total pelo número de dias ativos e normalizando para meses de 30 dias, possibilitando comparação justa entre diferentes períodos de análise.

• Detecção de atividade: Cálculos de dias ativos identificam datas do calendário com quilometragem registrada analisando carimbos de data/hora dos trajetos. A determinação da distância máxima de trajeto processa segmentos individuais de viagem para identificar a jornada contínua mais longa para cada agrupamento, usando limiares de detecção de movimento (≥3 km/h) e análise de lacunas temporais (>300 segundos) para separar viagens distintas.

A validação de qualidade do GPS garante que apenas dados de posicionamento confiáveis (satélites > 3, coordenadas distintas de zero) contribuam para os cálculos de distância, enquanto a padronização de carimbos de data/hora para UTC possibilita classificação temporal consistente independentemente da localização geográfica do veículo.

Relatório de viagens

Quando usar: Análise de padrões de jornada, avaliação de otimização de rotas e avaliação de comportamento operacional para compreender frequência de viagens, distribuição de distâncias e identificar padrões de deslocamento incomuns.

Quais dados você vê: Métricas de viagens individuais incluindo distância, duração e velocidade média, com tendências de volume semanal, comparações por grupo e detalhes completos viagem a viagem mostrando horários de início/fim e atribuições de motorista.

Lógica de processamento de dados

A análise de viagens do veículo identifica e processa jornadas individuais por meio de detecção inteligente de movimento:

• Algoritmo de detecção de viagens: O sistema analisa dados de trajetos GPS e informações de estado do veículo para identificar viagens distintas usando limiares de velocidade e tempo. Uma viagem começa quando a velocidade do veículo excede o limiar mínimo de velocidade ociosa (padrão 3 km/h) e termina quando a velocidade cai abaixo desse limiar pelo tempo mínimo de inatividade (padrão 5 minutos). Paradas breves mais curtas que o tempo mínimo de inatividade são tratadas como pausas dentro da mesma viagem em vez de limites de viagem, filtrando paradas momentâneas no tráfego ou atrasos de carregamento.

• Parâmetros de detecção aprimorados: Quando disponíveis, o sistema incorpora status de ignição e dados de sensores de movimento para refinar a precisão da detecção de viagens. Essa abordagem multifatorial previne encerramentos falsos de viagem durante breves períodos estacionários com o motor em funcionamento, garantindo que apenas eventos de estacionamento significativos acionem a conclusão da viagem.

• Cálculo de distância e duração: Para cada viagem detectada, o sistema calcula a distância total usando funções geográficas PostGIS entre pontos GPS consecutivos de raw_telematics_data.tracking_data_core. Trip duration derives from the time difference between the first and last track point of the journey. Average speed calculations divide total distance by duration, providing realistic operational velocity that includes any brief in-trip stops.

• Agregação temporal: A análise semanal agrupa viagens pelo número de semana ISO, calculando tanto a contagem de viagens quanto as distâncias cumulativas. Essa abordagem de métrica dupla revela se mudanças no volume operacional se correlacionam com variações no comprimento médio das viagens—alto número de viagens com baixa distância total indica muitas jornadas curtas, enquanto o inverso sugere menos viagens, porém mais longas.

• Análises de comparação por grupo: Agrupamentos por departamento, objeto, motorista e garagem agregam dados de viagens para permitir análise comparativa. O sistema soma distâncias totais, conta viagens individuais e calcula durações médias de viagem para cada unidade. Essas métricas possibilitam identificar diferenças de papel operacional—frotas de entrega exibem muitas viagens curtas enquanto veículos de serviço de campo podem apresentar menos viagens, porém mais longas.

• Disponibilidade de dados de velocidade: Quando a qualidade do sinal GPS é insuficiente ou a captura de dados de velocidade falha, o sistema não consegue calcular velocidades médias de forma confiável. Essa condição tipicamente ocorre durante perda de sinal GPS em áreas com baixa visibilidade de satélites (túneis, áreas urbanas densas, estacionamentos subterrâneos) ou durante anomalias no processamento de dados. O relatório exibe "No speed data available" para períodos afetados, indicando que essas viagens requerem investigação ou possuem registros telemáticos incompletos.

Todos os carimbos de data/hora das viagens convertem para UTC para análise consistente entre diferentes zonas operacionais, enquanto a validação da qualidade do GPS (satélites > 3, coordenadas distintas de zero) garante que apenas dados de posicionamento confiáveis contribuam para a detecção de viagens e cálculos de distância.

Relatório de tempo de inatividade

Quando usar: Otimização da utilização de veículos, análise de custo de tempo ocioso, avaliação de eficiência operacional e identificação de tempo de inatividade excessivo em locais específicos para melhorar a produtividade da frota e reduzir desperdício de combustível.

Quais dados você vê: Análise abrangente de tempo ocioso mostrando horas paradas e estacionadas, percentuais de utilização, distribuições de status de atividade ao longo do tempo e zonas, e detalhamentos que identificam locais primários de inatividade para cada veículo.

Lógica de processamento de dados

A análise de tempo de inatividade processa dados de GPS e velocidade por meio de classificação sofisticada de movimento para identificar e quantificar tempo não produtivo do veículo:

• Detecção de limiar de movimento: O sistema aplica um limiar mínimo de velocidade configurável (padrão 3 km/h) para classificar estados de atividade do veículo. Quando a velocidade cai abaixo desse limiar, o veículo entra em estado parado. Esse limiar se adapta a diferentes contextos operacionais—veículos de construção podem usar limiares mais baixos enquanto frotas rodoviárias usam valores mais altos para capturar com precisão períodos ociosos significativos.

• Classificação parado versus estacionado: O sistema diferencia entre paradas breves e estacionamento prolongado por meio de análise temporal. Um veículo permanece em status parado quando está imóvel, mas apenas faz a transição para estacionado após manter velocidade zero ou quase zero pelo tempo mínimo de estacionamento (padrão 5 minutos). Essa classificação hierárquica assegura que paradas de tráfego breves, atrasos de carregamento ou pausas momentâneas não acionem classificações de estacionamento enquanto eventos reais de estacionamento são capturados com precisão. Todo tempo estacionado também é tempo parado, mas nem todo tempo parado qualifica como estacionamento.

• Agregação de estados de atividade: Para cada veículo, o sistema calcula horas totais gastas em cada estado—em movimento, parado e estacionado—processando dados de trajetos GPS de raw_telematics_data.tracking_data_core. Speed readings undergo continuous evaluation against the movement threshold, with state transitions recorded at precise timestamps. Duration calculations sum the time elapsed in each state across the analysis period.

• Cálculo de tempo de inatividade: O tempo total de inatividade representa todo o tempo não em movimento (horas paradas + horas estacionadas). O sistema calcula o tempo de inatividade como o inverso da utilização—quando um veículo não está em movimento, acumula tempo de inatividade. Essa métrica fornece uma visão abrangente do tempo ocioso independentemente de o veículo estar brevemente parado ou totalmente estacionado.

• Métricas de utilização: O percentual de utilização deriva da razão entre tempo em movimento e tempo total de atividade: (horas em movimento / horas totais) × 100. A utilização média entre múltiplos veículos usa cálculo ponderado baseado no tempo total de atividade de cada veículo. Essas métricas permitem comparação justa de produtividade entre veículos com diferentes padrões operacionais ou períodos de análise.

• Análise geográfica de tempo de inatividade: O sistema faz referência cruzada das localizações paradas e estacionadas com geocercas definidas de business_data.zones_geom using PostGIS spatial functions. For each idle period, GPS coordinates are evaluated against zone boundaries to determine if downtime occurred within a known location. The primary downtime zone represents the geofence where the vehicle accumulated the most stopped or parked hours during the analysis period.

• Modos de visualização da linha do tempo: O modo Exibição de Status mostra padrões temporais de atividade coloridos por estado de movimento (em movimento, parado, estacionado), revelando quando os veículos transitam entre estados ao longo do dia. O modo Exibição de Zonas colore segmentos da linha do tempo pela localização geográfica em vez do estado de atividade, mostrando quais zonas o veículo ocupou ao longo do tempo. Essa abordagem de visualização dupla possibilita tanto análise de padrões temporais quanto avaliação de distribuição geográfica.

• Agregação por zona: Ao analisar tempo de inatividade por zonas, o sistema agrupa todos os períodos ociosos por sua localização geográfica, calculando horas totais paradas e estacionadas dentro de cada geocerca. Essa agregação identifica locais de gargalo onde os veículos passam tempo excessivo ocioso—como docas de carregamento com longos tempos de espera, locais de clientes com processos ineficientes ou locais de paradas não autorizadas.

A validação da qualidade do GPS garante que apenas dados de posicionamento confiáveis (satélites > 3, coordenadas distintas de zero) contribuam para a classificação de estados e análise geográfica, enquanto a padronização de carimbos de data/hora para UTC possibilita acompanhamento consistente do tempo de inatividade em diferentes zonas operacionais.

Próximos passos

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