Avaliação de acidentes rodoviários no transporte de cargas : uma abordagem utilizando a mineração de processos

Abstract

Resumo: Este estudo teve como objetivo desenvolver um framework para a aplicação da mineração de processos (MP) na gestão de acidentes rodoviários no transporte de cargas. A partir de uma revisão de literatura, realizada pelo método PRISMA, identificou-se uma lacuna na utilização da MP para analisar dados relacionados a acidentes rodoviários. Para preencher essa lacuna, foi criado o framework PM2RCS, utilizando a abordagem metodológica Design Science Research (DSR). O framework foi aplicado em um estudo de caso real para avaliar sua eficácia. A etapa de estruturação da base de dados revelou desafios relacionados à padronização e qualidade das informações. As fontes de dados, oriundas de telemetria, sensores de fadiga e registros de acidentes, apresentavam formatos variados, o que exigiu um extenso trabalho de pré-processamento. Após essa etapa, o framework foi aplicado, resultando na identificação de padrões críticos. O excesso de velocidade e a fadiga foram identificados como os principais fatores de risco, correlacionados a 92% e 38% dos acidentes, respectivamente. A mineração de processos permitiu a visualização de comportamentos de risco que antecedem os acidentes, oferecendo uma base sólida para a implementação de medidas preventivas. Os resultados obtidos demonstraram que o framework PM2RCS é uma ferramenta eficaz para a gestão de segurança no transporte rodoviário, proporcionando insights valiosos para a redução de acidentes. Além de possibilitar a análise de grandes volumes de dados, a MP se mostrou útil na identificação de padrões que podem orientar intervenções preventivas. No entanto, o estudo também revelou a necessidade de melhorias contínuas na governança de dados, com especial atenção à padronização e automação dos processos de coleta e análise. Em termos práticos, o framework oferece uma base sólida para a criação de políticas preventivas mais eficazes e orientadas por dados, contribuindo para a segurança operacional no setor de transporte de cargas

Abstract: This study aimed to develop a framework for the application of process mining (PM) in the management of road traffic accidents in freight transportation. A literature review conducted using the PRISMA method identified a gap in the use of PM for analyzing accident-related data. To address this, the PM2RCS framework was developed using the Design Science Research (DSR) methodology. The framework was applied in a real case study to evaluate its effectiveness. The data structuring phase revealed challenges related to data standardization and quality. Data sources, including telemetry, fatigue sensors, and accident records, had various formats, which required extensive preprocessing work. Afterward, the framework was applied, leading to the identification of critical patterns. Speeding and fatigue were identified as the main risk factors, correlating with 92% and 38% of accidents, respectively. Process mining enabled the visualization of risk behaviors that precede accidents, providing a solid foundation for implementing preventive measures. The results demonstrated that the PM2RCS framework is an effective tool for safety management in road transportation, offering valuable insights into accident reduction. In addition to enabling the analysis of large datasets, PM proved useful in identifying patterns that can guide preventive interventions. However, the study also highlighted the need for continuous improvements in data governance, with special attention to the standardization and automation of data collection and analysis processes. The framework provides a solid foundation for creating more effective, data-driven preventive policies, contributing to operational safety in the freight transportation sector