Automatização dos serviços de coleta domiciliar com o QGIS e Python

• Main Author: Prado, Artillis Henrique Mendes do
• Publication Date: 2024
• Format: Bachelor thesis
• Language: por
• Source: Arandu - Repositório da Universidade Federal Rural de Pernambuco
• dARK ID: ark:/57462/001300000mw8q
• Download full: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6501
• topic: Serviços municipais; Lixo - Eliminação; Caminhões de coleta de lixo - Monitoramento; Geoprocessamento; Python (Linguagem de programação de computador); QGIS (Arquivo de computador)

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta inovadora para monitoramento dos serviços de coleta domiciliar na cidade do Recife, Brasil, utilizando QGIS e Python. O objetivo principal é otimizar o gerenciamento das operações do CCO (Centro de Controle Operacional) que atua na Autarquia de Manutenção e Limpeza Urbana, permitindo o acompanhamento dos veículos de coleta e a análise detalhada de suas rotas. A plataforma desenvolvida coleta e processa dados geoespaciais, fornecendo informações precisas e imediatas sobre o percurso dos caminhões, gerando relatórios que auxiliam na gestão do serviço. Com a integração dessas tecnologias, a ferramenta oferece funcionalidades como a identificação de trechos não atendidos, análise do tempo de atendimento por setor e avaliação da produtividade dos veículos. Os relatórios gerados permitem uma visão ampla da eficiência das operações, facilitando a tomada de decisões estratégicas, como ajustes nas rotas e realocação de veículos mais produtivos. A ferramenta também possibilita filtrar dados por velocidade e tolerância de distância, o que ajuda a verificar se os caminhões seguiram as rotas planejadas. A implementação desta solução traz benefícios significativos para a gestão pública, como maior controle operacional, precisão nos dados e transparência nas ações de coleta de resíduos. Ao gerar informações em tempo real e resultados rápidos, a ferramenta contribui para a eficiência das operações e a melhoria contínua dos serviços, além de promover uma administração mais eficiente e baseada em dados. Dessa forma, o sistema desenvolvido ajuda a tornar o processo de coleta de resíduos mais ágil e sustentável.