Como criar geocercas baseadas em rotas mais rapidamente usando arquivos KML

As equipes de frotas dependem de geocercas baseadas em rotas para controlar operações, verificar a execução dos serviços e responder a desvios em tempo real. Como as rotas mudam com frequência ou se expandem em grandes frotas, a criação manual de geocercas rapidamente se torna um gargalo.

A seguir, explicamos como arquivos KML e a geocerca na Navixy resolvem esse desafio, usando um exemplo operacional real para mostrar como geocercas baseadas em rotas podem ser criadas de forma mais rápida e com menos esforço.

Principais pontos

• Geocercas construídas em torno de rotas planejadas dão às frotas controle direto sobre a aderência às rotas, validação de serviços e detecção de desvios.
• Arquivos KML permitem o reaproveitamento de rotas reais dos veículos, mas a criação manual de geocercas não se escala bem.
• A Navixy oferece suporte a geocercas baseadas em KML, permitindo que as frotas reduzam o tempo de configuração de horas para minutos com a abordagem certa de processamento.

Geocercas baseadas em rotas e controle operacional na gestão de frotas

Quando as frotas dependem apenas de geocercas estáticas, é possível saber onde um veículo esteve, mas não como ele chegou lá. Essa lacuna se torna importante quando as rotas passam a fazer parte das operações diárias em vez de exceções. Se os motoristas devem seguir caminhos específicos, as equipes precisam de uma forma de monitorar esses percursos diretamente.

Geocercas construídas em torno de rotas resolvem esse problema. Em vez de apenas monitorar entrada e saída de zonas fixas, as equipes podem ver se os veículos permanecem nas rotas aprovadas, pulam trechos ou fazem desvios que impactam no tempo, uso de combustível ou qualidade do serviço. Em setores com exigências contratuais ou regulatórias, essa visibilidade também favorece a conformidade de rotas sem inspeções manuais.

Há também um aspecto prático frequentemente ignorado. Geocercas baseadas em rotas criam um registro claro do que realmente aconteceu na estrada. Esse registro é útil quando clientes questionam a conclusão de um serviço, quando rotas precisam ser analisadas após um incidente ou quando equipes operacionais precisam resolver conflitos com dados objetivos.

Para tornar isso viável na prática, as frotas precisam de uma forma confiável de capturar e reutilizar rotas reais dos veículos. Os arquivos KML oferecem essa estrutura.

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O que são arquivos KML e como as frotas os utilizam

Em termos simples, um arquivo KML é uma forma de armazenar informações geográficas como rotas, pontos e áreas em um formato que ferramentas de mapeamento e sistemas de frotas podem ler de forma consistente. Ele não define como uma frota deve operar, mas sim o que aconteceu no mapa.

Para as equipes de frotas, o valor dos arquivos KML é prático. Uma rota capturada a partir do movimento real do veículo pode ser salva como um objeto único, revisada visualmente e reutilizada sem a necessidade de redesenhá-la manualmente. Equipes operacionais podem verificar se a rota faz sentido, equipes técnicas podem validar sua geometria e o mesmo arquivo pode ser compartilhado entre ferramentas sem perda de detalhes.

Os arquivos KML também são amplamente compatíveis, o que é essencial em ambientes reais onde dados circulam entre sistemas. Rotas exportadas como KML podem ser abertas em aplicações de mapeamento comuns para inspeção ou compartilhadas com parceiros e clientes em situações que exijam transparência. Todos trabalham com os mesmos dados de rota, e não com uma versão simplificada ou reinterpretada.

Quando usados para criar geocercas baseadas em rotas, o processo com arquivos KML é simples em princípio:

• A rota real de um veículo é capturada a partir dos dados de rastreamento e salva como um arquivo KML.
• A geometria da rota é importada para o sistema de frotas.
• Essa geometria é tratada como um corredor monitorado, não apenas uma linha estática.
• O sistema pode então detectar quando um veículo segue, sai ou se desvia da rota.

Nesse ponto, a rota gravada deixa de ser apenas uma referência visual para se tornar um controle operacional.

Importando geocercas baseadas em rotas na Navixy: um exemplo prático

Para os usuários da Navixy, geocercas são uma ferramenta operacional essencial, e não apenas um recurso secundário. Elas permitem às equipes definirem limites virtuais no mapa — sejam circulares, poligonais ou baseadas em rotas — e monitorarem automaticamente como os veículos interagem com esses limites. Entradas, saídas e permanência nas zonas são registradas sem a necessidade de supervisão manual, suportando operações diárias em áreas como armazéns, pontos de entrega e zonas restritas.

Na prática, diversos parceiros da Navixy apresentaram uma necessidade operacional específica. Eles precisavam criar geocercas baseadas nas rotas reais percorridas por seus veículos. Essa capacidade era essencial para suas operações, especialmente em cenários nos quais as rotas mudavam frequentemente ou refletiam condições reais de tráfego em vez de planos pré-definidos.

A Navixy permite a criação manual de geocercas baseadas em rotas. No entanto, para grandes frotas, essa abordagem se mostrou difícil de manter. Em alguns casos, criar uma única geocerca de rota diária podia exigir até oito horas contínuas de trabalho manual. Isso impactava diretamente a produtividade e os tempos de resposta, atrasava a implementação de novas rotas e, em algumas situações, colocava em risco a retenção de clientes — com perdas relatadas de até 200 unidades por mês devido a atrasos na geração de rotas.

Quando uma rota é gerada na Navixy, ela pode ser baixada no formato KML. Isso permite às equipes revisarem a rota em ferramentas de mapeamento externas ou reaproveitá-la em outros fluxos de trabalho onde são necessários dados de rota.

A Navixy também permite a importação de arquivos KML para criar geocercas no estilo de rota, ou "formato salsicha". Essas geocercas seguem a geometria real da rota, dando às equipes uma forma de monitorar o deslocamento dos veículos ao longo de caminhos pré-definidos, e não apenas dentro de zonas fixas.

Por que é necessário uma solução especializada se já é possível importar e exportar arquivos KML

Embora a Navixy ofereça suporte à exportação e importação de rotas usando arquivos KML, os dados importados geralmente incluem pontos de parada. Quando a rota de um veículo não é contínua, isso resulta em múltiplas geocercas fragmentadas em vez de uma rota única e limpa. O gerenciamento manual desses fragmentos se torna rapidamente impraticável, especialmente quando cada ponto precisa ser analisado e vinculado a alertas.

O exemplo abaixo mostra um arquivo KML importado sem processamento adicional.

Como mostrado, o sistema criou 36 geocercas separadas, compostas por pontos individuais, marcados como círculos, e segmentos de rota desconectados. Isso dificultava o gerenciamento da rota como um único objeto operacional.

Isso evidenciou a necessidade de unificar os segmentos da rota e remover os pontos de parada antes de importar o arquivo como geocerca baseada em rota. Fazer isso manualmente exige um bom entendimento da estrutura do KML, além de esforço técnico para decompor e mesclar os dados corretamente.

Inteligência artificial na criação de geocercas baseadas em rotas

Unificar manualmente os segmentos das rotas e remover os pontos de parada dos arquivos KML requer compreensão da estrutura do KML e cuidado no manuseio da geometria. Em rotas longas ou que mudam com frequência, fazer isso à mão se torna inviável.

Para reduzir esse esforço, a equipe usou inteligência artificial para automatizar o processo de limpeza dos arquivos. O objetivo não era gerar novas rotas, mas transformar um arquivo KML existente em uma versão mais limpa que pudesse ser importada como uma única geocerca baseada em rota.

Para fazer isso de forma confiável, é necessário primeiro entender como um arquivo KML exportado da Navixy é estruturado. Um arquivo típico contém três elementos principais:

• Placemark, que atua como um contêiner para elementos do mapa, como rotas e pontos
• LineString, que define uma rota usando uma sequência de coordenadas
• Point, que representa uma localização específica, como uma parada

Com essa estrutura compreendida e sabendo como os pontos de parada são representados, ferramentas de IA podem ser usadas para gerar um novo arquivo KML sem esses pontos e com as rotas unificadas. O processo envolve extrair todas as coordenadas dos elementos LineString, remover os elementos Point e mesclar os segmentos de rota em um único LineString dentro de um Placemark.

Em termos práticos, a IA é instruída a:

• Extrair todas as coordenadas dos LineStrings dentro dos Placemarks e remover os Points.
• Mesclar as coordenadas extraídas em um único elemento LineString.
• Retornar um arquivo KML válido com um Placemark contendo a geometria unificada da rota.

O arquivo resultante contém um Placemark e um LineString com todas as coordenadas da rota unificadas.

Após importar esse arquivo processado para a Navixy, o sistema exibe uma rota única englobando todos os segmentos anteriormente separados.

Como mostrado, a rota agora está unificada e aparece como uma única geocerca selecionável que pode acionar alertas de entrada e saída ao longo de toda sua extensão.

Limitações da abordagem de processamento KML com auxílio de IA

Apesar de essa abordagem reduzir consideravelmente o esforço manual, é importante considerar certas limitações práticas observadas durante os testes.

Duração da rota

Rotas com duração de um dia podem ser processadas sem problemas. Em testes, a abordagem foi estendida a rotas de dois dias usando um dispositivo que transmitia dados a cada três minutos. Ao tentar processar rotas de três dias, a IA deixou de lidar com os dados de forma confiável e os resultados ficaram inconsistentes.

Número de pontos

Geocercas em formato de rota (ou “formato salsicha”) são limitadas a 1.024 pontos. Rotas mais longas com alta densidade de dados podem exceder esse limite e precisar ser divididas em segmentos.

Limites de contas de IA

O processamento KML descrito aqui foi realizado com contas de provedores de IA premium. Contas padrão podem impor restrições mais rígidas em relação ao tamanho do arquivo, tempo de processamento ou complexidade do prompt, o que pode afetar os resultados.

O que muda com a abordagem baseada em KML para geocercas de rotas

Este caso mostra como geocercas baseadas em rotas podem deixar de ser uma tarefa manual demorada e passar a fazer parte de um processo operacional repetível. Ao utilizar arquivos KML como formato comum para capturar e reutilizar rotas reais dos veículos, as frotas ganham uma forma prática de transformar dados de rastreamento em controles aplicáveis sem redesenhar rotas do zero.

No exemplo da Navixy, essa abordagem reduziu o tempo de configuração de geocercas de rotas de várias horas para apenas alguns minutos. Essa mudança impacta diretamente na velocidade de implantação de novas rotas, na agilidade das equipes operacionais e na facilidade de verificação de conformidade de rotas em caso de dúvidas.

Ao mesmo tempo, o exemplo mostra que essa abordagem não é aplicável a todos os cenários. O comprimento da rota, a densidade dos dados e os limites de processamento devem ser considerados antes de adotar o fluxo de trabalho em larga escala. Dentro desses limites, a abordagem oferece uma maneira confiável de simplificar o gerenciamento de rotas mantendo total visibilidade sobre o que acontece nas vias.

Em conjunto, arquivos KML, geocercas baseadas em rotas e automação direcionada formam um kit prático para frotas que precisam de mais controle sobre como as rotas são executadas, e não apenas onde os veículos aparecem no mapa.

Quer ver como as geocercas de rotas baseadas em KML funcionam na prática? Agende uma demonstração para descobrir como a Navixy ajuda frotas a transformar rotas reais em geocercas utilizáveis, reduzir o tempo de configuração manual e manter o controle operacional em escala.