Academic literature on the topic 'Transporte ferroviário de carga Processamento de dados'

Os impactos decorrentes de um modelo de transportes urbanos fundamentado no uso de carros particulares vêm causando inúmeras externalidades econômicas sociais e ambientais. Nesse sentido, há uma necessidade de repensar sobre novas abordagens e modais de transportes para o planejamento urbano de forma mais sustentável e que promovam melhorias na qualidade de vida, qualidade ambiental e promovam uma melhora na competitividade econômica dos municípios brasileiros. O artigo destacou a utilização de transporte ferroviário como modal promotor de impactos positivos no contexto urbano, tendo por objetivo determinar um panorama do transporte ferroviário urbano em nível mundial, relacionando características demográficas e a extensão da infraestrutura existente. Foi realizada compilação de dados de infraestrutura ferroviária urbana em municípios ao longo do mundo que apresentam esta infraestrutura implementada, correlacionando estes com variáveis demográficas, tais como a densidade demográfica, avaliando comparativamente com municípios brasileiros. Obtiveram-se resultados importantes que permitiram identificar as regiões com maior concentração da infraestrutura, por tipologia de capacidade de carga do modal ferroviário, além de gerar discussão acerca da utilização do modal no cenário brasileiro.

Objetivou-se propor um procedimento que possibilite a escolha de alternativas para o transporte de produto de baixo valor agregado que apresente desempenho superior à alternativa de transporte especializado. Tal procedimento mostrou-se simples, dependendo apenas da disponibilidade de dados que podem ser obtidos a partir do monitoramento das operações de transporte e da estimativa de fatores de emissão de poluentes atmosféricos e GEE que podem ser obtidos em inventários de emissões produzidos por instituições públicas. A aplicação do procedimento ao caso do transporte de calcário, na Região Sudeste do Brasil, demonstrou que a alternativa de transporte especializado, embora atenda aos requisitos tradicionais do transporte de produtos de baixo valor agregado, por utilizar o transporte ferroviário por cerca de 90% do percurso, apresenta desempenho inferior a duas das alternativas não usuais de transporte. Ao introduzir o aspecto ambiental verificou-se que a melhor escolha seria a alternativa de transporte não usual do tipo rodo-ferro-rodo com container.

O objetivo deste trabalho é investigar os fatores que afetam o desempenho do transporte ferroviário de cargas e averiguar a magnitude dos efeitos decorrentes. Para isso, elaborou-se um modelo de regressão linear múltipla com análise de dados em painel, considerando os efeitos fixos ao longo do tempo. Os dados coletados correspondem ao período de 2011 a 2018 e advêm da Agência Nacional de Transporte Terrestres (ANTT). As variáveis explicativas utilizadas são: velocidade, manutenções, acidentes e volume de carga (produção). Após formulação e execução do modelo, os índices obtidos foram testados quanto à significância estatística. Buscou-se atenuar erros heterocedásticos por meio do cálculo dos erros-padrão robustos e realizou-se um teste de especificação do modelo. Detectou-se que o volume de carga transportada e velocidade do trem possuem um impacto estatisticamente relevante sobre o desempenho. O modelo desenvolvido não apresentou evidência de má especificação e pode auxiliar no planejamento das atividades das empresas observadas.

Este estudo tem como objetivo aplicar técnicas de análise e visualização de dados GPS (Global Positioning System) para entender o comportamento do transporte urbano de carga em algumas capitais do país, através de indicadores logísticos como distribuição dos pontos de entrega, distribuição do volume de caminhões ao longo do tempo (dia da semana e hora do dia), etc. Para tanto, utilizaram-se duas bases de dados de rastre­amento de veículos, distintas, sendo a primeira fornecida por duas empresas varejistas que já possuíam tais dados por questões de segurança e monitoramento do compor­tamento dos motoristas, e a segunda disponibilizada por uma empresa que presta ser­viços de fornecimento de mapas e possui dados de diversas empresas, em sua maioria prestadores de serviço de monitoramento de veículos. Para o processamento dos da­dos foram usadas ferramentas de análise de grandes volumes de dados geoespaciais (geospatial big data). Para ambas as bases foi possível analisar, para o período de 06 a 10 de outubro de 2014 (segunda à sexta), o padrão de distribuição dos caminhões por dia da semana, cujas análises apontam para uma quantidade menor de veículos circu­lando na segunda-feira, em relação aos outros dias da semana (terça à sexta).

<span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><p align="left">A modelagem da demanda de transporte de carga no Brasil ainda é pouco difundida, principalmente devido às dificuldades para obtenção de dados acerca do setor. A utilização da Técnica de Preferência Declarada vem consolidando-se como uma ferramenta bastante eficiente para a coleta de dados e posterior utilização em modelos de divisão modal e alocação de demanda. Neste estudo, elaborou-se a partir da Técnica de Preferência Declarada uma metodologia para a modelagem da demanda de cargas de alto valor agregado brasileiras, buscando verificar na opinião de embarcadores, qual a importância relativa de determinados fatores, tais como, tarifa, confiabilidade, tempo, intervalo entre embarques e segurança, quando da escolha dos modos de transporte, rodoviário, ferroviário ou marítimo de cabotagem.</p></span></span>

As Wireless sensor networks(WSN) ou rede de sensores sem fio são definidas como uma distribuição espacial de sensores autônomos para monitoramento de condições físicas ou ambientais. As WSN são habitualmente utilizadas em ambientes com baixa infraestrutura, pois desprezam a presença de fios, devido à natureza de sua comunicação e a utilização de baterias para alimentação dos módulos, essas aplicações são frequentemente utilizadas para na aquisição de informações de plantações, industrias, veículos automotores entre outras.Alguns tipos de redes necessitam lidar com uma maior carga de dados para processar devido à natureza dos seus sensores, esse é o caso das Wireless Visual Sensor Network, ou Rede De Sensores Visuais Sem Fio (RSVSF), composta por sensores multimídia. A utilização de sensores multimídia geram dois grandes problemas, primeiro o custo associado a aquisição, pois trata-se de sensores complexos com alto custo de fabricação e segundo o custo associado ao transporte e processamento do grande volume de dados que esses sensores geram. Uma forma de contornar esse problema é através da codificação dos dados.O objetivo da codificação é reduzir o volume de dados, através da representação das imagens ou vídeos com o menor número possível de bits, sem a alteração da qualidade e da nitidez necessária a aplicação. A codificação realiza uma compressão na imagem, facilitando sua transmissão e armazenamento.A compressão de uma imagem só é possível porque as imagens apresentam um alto graus de coerência, que se traduz em uma redundância de informação quando codificada. A compressão de imagens pode ocorrer de duas maneiras possíveis, com e sem perda de informação. A Compressão sem perda ou codificação de redundância, explora a redundância entre pixels na codificação, preservando todas as informações que permitirão a reconstrução exata da imagem. A compressão com perda gera uma degradação de dados durante o processo de compressão da imagem, sendo mais eficiente em relação à área final de armazenamento devido à sua razão de compressão ser maior que a sem perda.Outra estratégia para contornar o alto fluxo de dados e custo de implementação da rede é a utilização de sensores da nova geração, que possuem maior capacidade de processamento e armazenamento de dados, e cujos custos de aquisição vem caindo ao longo do tempo. O Single Computer Board, Raspberry Pi, está entre os potenciais dispositivos de baixo custo que podem atuar como nó sensor e ao longo dos anos vem se tornando popular, por ser um dispositivo barato, de baixo consumo e com inúmeras interfaces de entrada e saída.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2009
Bibliografia: f. 119-123
Este trabalho visa descobrir padrões para ajudar o maquinista na condução de um trem. A consecução deste objetivo passa pela aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina e descoberta de conhecimento a partir de conjuntos de dados de viagens de trens d
This work aims to find patterns to help the machinist when driving a train. Achieving this objective through by implementation machine learning techniques and knowledge discovery from data sets of travel train loads. The main result is the definition of a

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2014.
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Este estudo mensura a eficiência produtiva das ferrovias brasileiras de carga através da aplicação de modelos DEA (Análise Envoltória de Dados) considerando retornos constantes à escala e retornos variáveis à escala. Os dados utilizados provêm da Agência Nacional de Transportes Terrestres e possuem periodicidade mensal, estando compreendidos entre os meses de janeiro de 2006 a dezembro de 2011 e são relativos às 12 concessionárias de transporte ferroviário de carga. Primeiramente são selecionadas variáveis proxy que representam os fatores de produção utilizados pelas concessionárias ferroviárias na produção de transporte. Essas variáveis são usadas como inputs e a produção de transporte como output dos modelos DEA. Após aplicação dos modelos DEA e a obtenção das eficiências produtivas foram elaborados modelos de regressão censurada Tobit para aferir o nível de correlação entre os inputs dos modelos DEA e as eficiências produtivas. Os resultados dos modelos DEA mostram que as ferrovias que se especializaram no transporte de commodities minerais e agrícolas possuem níveis mais elevados de eficiência produtiva do que as ferrovias que atuam no transporte de uma carteira mais diversificada de produtos. Por outro lado, os modelos de regressão Tobit mostram que todas as variáveis utilizadas como inputs na modelagem DEA, possuem correlação significante com as eficiências produtivas. A analisando os sentidos das correlações pode-se inferir que a gestão pessoal e operacional são matérias significantes no desempenho das ferrovias brasileiras de carga. ____________________________________________________________________________________ ABSTRACT
This study measures the productive efficiency of Brazilian freight railways by the application of DEA (Data Envelopment Analysis) models considering constant returns to scale and variable returns to scale returns. Data from the National Transportation Agency was used because it has a monthly actualization. The study period is among the months from January 2006 to December 2011 and the 12 dealerships of railway transportation were considered for this study. First, proxy variables representing the factors of production used by railway concessionaires in the production of transport were selected. These variables were used as inputs to production and transport as output of DEA models. After application of DEA models and obtaining the productive efficiencies, Tobit censored regression models were prepared to assess the level of correlation between inputs of the DEA models and productive efficiencies. The results of DEA models show that the railroads that specialize in the transportation of minerals and agricultural commodities have higher levels of productive efficiency than the railroads that operate in the transport of a more diversified portfolio of products. On the other hand, the Tobit regression models show that all variables used as inputs in modeling DEA, have significant correlation with productive efficiencies, and analyzing the meanings of correlations can be inferred that the personnel and operational management are significant issues in performance of Brazilian freight railways.