Our AI-generated summary
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Em um cenário de mobilidade que se eletrifica rapidamente, os Operadores de Pontos de Recarga (CPOs) disputam para atender à crescente demanda por infraestrutura para veículos elétricos. Para um CPO europeu, isso significava implantar mais de 7.000 Estações Públicas de Recarga de Veículos Elétricos (EVCS) em três países até 2028 — uma meta ambiciosa dificultada por um processo de seleção de locais altamente manual e fragmentado.
O desafio era claro: apesar do profundo conhecimento de mercado da equipe comercial e do trabalho de campo dos agentes, os fluxos de trabalho existentes careciam de automação, escalabilidade e rigor consistente orientado por dados. A busca por locais ocorria por três canais desconectados: triagem proativa de novas áreas, insights de campo fornecidos pelos agentes comerciais e avaliações em lote para licitações públicas — todos baseados em julgamentos empíricos e dados isolados.
“O verdadeiro obstáculo não era a falta de experiência — mas sim a falta de integração. Canais de busca desconectados e dados dispersos transformavam cada avaliação de local em uma aposta demorada.”
As avaliações dos locais dependiam fortemente de heurísticas, com fontes de dados dispersas, como mapas da rede elétrica, da malha viária e evidências de visitas aos locais. Os critérios usados para pontuar os locais potenciais eram frequentemente subjetivos, limitando a comparabilidade, enquanto as projeções heurísticas de demanda careciam de granularidade temporal, impedindo a otimização na escolha do tipo de carregador e previsões precisas para horários de pico.
Para alcançar suas ambições de crescimento, o CPO precisava de uma solução escalável, analítica e centralizada para avaliar novos pontos de recarga com base em dados sólidos e insights preditivos — simplificando decisões e maximizando o retorno sobre investimentos em infraestrutura.
Fizemos parceria com o CPO para projetar e implementar uma plataforma de Inteligência de Localização que transforma a forma como as decisões de expansão são tomadas. No seu núcleo, a solução consolida diversos conjuntos de dados em uma interface intuitiva baseada em mapas — permitindo que a equipe de desenvolvimento de negócios explore, compare e pontue locais com precisão, além de poder compartilhar resultados dentro e fora da equipe em um formato padrão.
A plataforma ingere dados de múltiplas fontes:
- Indicadores sociodemográficos (densidade populacional, níveis de renda, educação)
- Características dos veículos (tamanho da frota, tipo de combustível, idade dos veículos)
- Dados sobre edificações (tipos de edifícios, altura, residencial vs. comercial)
- Pontos de interesse e fatores de mobilidade (áreas comerciais, locais de trabalho, comodidades)
- Conectividade à rede elétrica (proximidade de subestações)
- Dados de zoneamento e uso do solo
“De planilhas dispersas a uma fonte única de verdade: a nova plataforma capacitou as equipes a simular, pontuar e selecionar locais em uma interface unificada.”
A solução atende a três casos de uso principais, adaptados ao modelo operacional do CPO:
A. Caracterização de Regiões – Comparar geografias com base em métricas-chave para identificar regiões de alto potencial para futuras implantações.
B. Pontuação de Atratividade de Locais – Classificar os locais por meio de um modelo de pontuação multicritério definido com base no conhecimento de negócio da equipe, equilibrando custos de infraestrutura, cenário competitivo e principais fatores de demanda.
C. Previsão de Ocupação – Estimar o uso dos carregadores e as vendas de energia (kWh) com modelos preditivos de Machine Learning, permitindo uma análise detalhada da viabilidade econômica.
Cada caso de uso é impulsionado por análises robustas e entradas personalizáveis. As equipes comerciais podem simular diferentes configurações de carregadores e prever as vendas por local — alinhando as decisões operacionais aos objetivos financeiros.
Entregamos uma aplicação web personalizada com uma interface responsiva e fácil de usar, que democratiza o acesso a dados e insights em toda a organização. As principais funcionalidades incluem:
- Uma plataforma centralizada que substitui fluxos de trabalho fragmentados
- Mapas de calor visuais para identificação de oportunidades
- Filtros dinâmicos para personalizar comparações de locais
- Integração com modelos preditivos para previsão de ocupação e vendas
- Relatórios exportáveis para tomada de decisão rápida e alinhamento entre stakeholders
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Importante destacar que a plataforma acomoda os três fluxos de trabalho de busca — triagem, prospecção em campo e avaliações para licitações públicas — garantindo suporte tanto a estratégias proativas quanto reativas.
Nossa solução é construída sobre uma infraestrutura robusta e segura, projetada para assegurar operações contínuas em escala. O sistema conta com um banco de dados GIS de alta performance que armazena e gerencia com segurança todos os dados relevantes. O backend funciona como intermediário entre o frontend e o banco de dados por meio de requisições API, aumentando a segurança ao isolar os dois componentes e otimizando o desempenho ao separar o processamento de dados da visualização.
Com a integração do AIR (orquestrador da LTP), o backend processa as entradas do usuário no frontend para acionar os modelos analíticos, permitindo testes sob demanda de novas localizações. Essa arquitetura garante alta velocidade de processamento e segurança em nível empresarial, possibilitando que a equipe tome decisões baseadas em dados com confiança e sem atrasos.
A ferramenta de Inteligência de Localização tornou-se um ativo fundamental no motor de crescimento do CPO, aumentando significativamente sua capacidade de avaliar novos locais e reduzindo drasticamente o tempo gasto na análise manual. Ao mesmo tempo, o desempenho das novas previsões de vendas apresentou uma melhoria significativa em relação ao método anterior, aumentando a confiança para avançar com novos investimentos.
“Com previsões mais precisas, decisões mais rápidas e pontuações padronizadas, o CPO conquistou não apenas velocidade — mas um crescimento mais inteligente e rentável.”
Ao automatizar tarefas antes empíricas e isoladas, a solução proporcionou:
- Um processo padronizado para pontuação e comparação de locais
- Ciclos de decisão mais rápidos, tanto para crescimento orgânico quanto para disputas competitivas
- Maior precisão nas previsões, otimizando a combinação de tipos de carregadores por local
- Maior escalabilidade, apoiando a expansão de longo prazo para novos mercados
Com uma abordagem estratégica e orientada por dados agora incorporada às suas operações, o CPO está mais bem preparado para liderar a transição para veículos elétricos — garantindo que os investimentos em infraestrutura sejam não apenas mais rápidos de implementar, mas também mais inteligentes, eficientes e alinhados com a demanda real do mercado.
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