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Title: Fleet Optimization Platform
Other Titles: Fleet Optimization Platform
Authors: Falcão, Ana Cristina das Neves
Orientador: Rela, Mário Alberto da Costa Zenha
Keywords: Eficiência do Combustível; Análise do Comportamento do Condutor; Padrões de Condução; Ridesharing; Desenvolvimento Cross-Platform; Fuel Efficieny; Driver Behavior Analysis; Driving Patterns; Ridesharing; Cross-platform Development
Issue Date: 16-Jul-2019
Serial title, monograph or event: Fleet Optimization Platform
Place of publication or event: Ubiwhere
Abstract: A movimentação de bens e pessoas é essencial para as empresas poderem satisfazer os seus objetivos comerciais, levando-as a possuir grandes frotas de veículos. No entanto, a posse e o uso dessas frotas implicam custos ambientais e financeiros significativos, como tal, a sua otimização é imperativa para reduzir despesas.O presente documento reporta o desenvolvimento do sistema de otimização de frotas integrado no sistema de gestão de frotas da Ubiwhere, que consiste numa aplicação móvel multiplataforma de ridesharing e num subsistema que otimiza a técnica de condução de um condutor. O elemento de ridesharing do sistema usa o sistema de GPS para facilitar a partilha de viagens entre condutores, passageiros e cargas com origens e destinos semelhantes entre os trabalhadores de uma empresa. A monitoração e melhoria da condução também são elementos cruciais para um sistema de otimização de frotas, uma vez que, as técnicas de condução eficiente podem reduzir o consumo de combustível até 30%.Considerando que a técnica dos condutores é difícil de monitorizar e modelar, o sistema concentra-se na classificação do consumo de combustível excessivo, em particular, nas acelerações, curvas e travagens bruscas. Esta abordagem usa um classificador de limites para analisar os dados de aceleração linear do telemóvel. Os resultados desse classificador são usados para medir a qualidade dos viagens e dos motoristas. Por fim, a melhoria do comportamento do motorista é realizada através da gamificação. O presente documento tem como objetivo fornecer uma visão geral da: literatura e produtos analisados, especificação do sistema, pesquisa realizada, desenvolvimento do sistema, processo de verificação e validação e gestão do projeto.
Transportation is essential for companies to fulfill their business needs, leading them to own large fleets of vehicles. The usage and ownership of a fleet entails significant financial and environmental costs, therefore, fleet optimization is imperative to reduce these expenses. The present thesis reports the development of a fleet optimization system, which consists of a cross-platform mobile application that enables ridesharing and a subsystem that optimizes the driver's technique. These components are integrated into Ubiwhere's fleet management system. The ridesharing application uses mobile GPS-enabled technology to facilitate the share of rides between drivers, passengers, and cargo with similar origins and destinations between the workers of a company. The monitorization and improvement of the driver's skill are also crucial to a fleet optimization system since fuel-efficient driving techniques can reduce fuel consumption up-to 30%. Considering that the driver’s technique is hard to monitor and model, the system focuses on classifying excessive fuel consumption, specifically, harsh accelerations, turns, and braking. This approach uses a threshold classifier to analyze the smartphone's linear acceleration data. These events are then used to measure the quality of rides and drivers. Lastly, the improvement of the driver’s behavior is accomplished through gamification. The present document aims to provide an overview of the literature and products analyzed, specification of the system's design, research conducted, development, the process of verification and validation and the internship's project management.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/87300
Rights: closedAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

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