A telemetria vem revolucionando a gestão operacional do transporte urbano, permitindo que gestores deixem de atuar apenas na percepção e passem a tomar decisões baseadas em dados concretos. Mas existe um ponto importante: muitos indicadores ainda são analisados de forma isolada, sem considerar o contexto operacional da linha, da região e da fluidez da operação. Um desses indicadores é o percentual do tempo de inércia.
Nesse contexto, surge uma questão importante: até que ponto esse indicador vem sendo analisado de forma justa nas operações de transporte urbano no Brasil? Neste artigo, detalho um estudo que desenvolvi durante uma consultoria operacional em uma empresa de ônibus urbano, no qual analisei aproximadamente 4.257 dados, cruzando o percentual do tempo de inércia, a velocidade média operacional, o tempo com o pedal do acelerador acima de 85% do curso, o comportamento operacional da frota e a fluidez operacional.
O objetivo foi entender até que ponto o percentual do tempo de inércia depende apenas do motorista, ou também das próprias condições operacionais da linha. O resultado revelou descobertas extremamente relevantes para empresas que utilizam telemetria na gestão da condução econômica.
O que é o percentual do tempo de inércia na prática?
No contexto da telemetria aplicada ao transporte urbano, o tempo de inércia representa os momentos em que o veículo permanece em movimento sem necessidade de aceleração. É o famoso “aproveitar o embalo”.
Na prática, é quando o motorista consegue aproveitar o embalo do veículo em descidas, aproveitando a gravidade a favor do movimento; Em desacelerações suaves, antecipando a parada em semáforos ou pontos de embarque; Em aproximações inteligentes, evitando acelerar até o último momento antes de uma frenagem; Em operações mais fluidas, onde o fluxo de trânsito permite a rolagem livre.
Quanto maior for o aproveitamento da inércia, menor tende a ser o consumo de combustível e a necessidade de retomadas bruscas, elevando a eficiência energética da operação. Para medir isso, utilizamos a seguinte fórmula:
Percentual do tempo de inércia = duração total do tempo em inércia ÷ tempo total de condução do veículo.
O primeiro insight do estudo
Ao longo das análises que realizei, surgiu um comportamento extremamente curioso: Em várias situações, o percentual do tempo de inércia caiu mesmo sem aumento significativo dos eventos de pedal do acelerador acima de 85% do curso. Isso levantou uma hipótese importante: Será que a velocidade média operacional influencia diretamente o percentual do tempo de inércia? A partir daí, o estudo passou a cruzar:
- Taxa do tempo de inércia (KPI principal).
- Velocidade média operacional (Contexto de fluidez).
- Tempo do pedal do acelerador acima de 85% do curso (Indicador de agressividade).
- Comportamento operacional da frota.
- Fluidez operacional por região.
O mito do pedal acelerador: quando os dados contradizem a Intuição
Inicialmente, a expectativa era encontrar uma correlação direta: quanto mais o motorista pisa fundo no acelerador, menor seria sua inércia. Para testar isso de forma proporcional entre veículos que rodam distâncias diferentes, desenvolvi um indicador específico.
Tempo de pedal do acelerador > 85% do curso a cada 1.000 km
Fórmula: Tempo acumulado de utilização do pedal do acelerador acima de 85% ÷ km rodado × 1000.
Esse indicador permitiu comparar proporcionalmente: Operadores que rodavam distâncias diferentes, semanas diferentes e operações distintas.
A expectativa era encontrar forte relação entre o aumento do tempo em pedal agressivo e redução do percentual de inércia. Mas os dados mostraram algo surpreendente.
Quando os dados contradizem a hipótese inicial
Ao cruzar faixas de inércia e o tempo médio em pedal do acelerador >85% do curso, os resultados não apresentaram correlação forte.
Em algumas situações os grupos com maior inércia apresentavam pedal elevado enquanto grupos com menor inércia não necessariamente tinham maior agressividade no acelerador. Isso mostrou que o pedal agressivo, sozinho, não explicava o comportamento da inércia.
Foi então que avancei o estudo para o cruzamento mais importante: velocidade média x taxa do tempo de inércia.
O estudo que mudou completamente a interpretação do indicador
A operação foi separada em 05 categorias de fluidez operacional, utilizando como referência a velocidade média. Com isso, foi possível observar o comportamento médio do percentual do tempo de inércia dentro de cada realidade operacional.
O gráfico abaixo demonstra a relação progressiva entre aumento da velocidade média operacional e crescimento do percentual do tempo de inércia
A principal descoberta do estudo
Os dados mostraram uma relação extremamente consistente: quanto maior a velocidade média operacional, maior tende a ser o percentual do tempo de inércia.
Isso ocorre porque operações mais fluidas permitem uma maior manutenção do embalo, menor perda instantânea de velocidade, menos retomadas constantes e maior oportunidade de rolagem sem aceleração.
Já operações mais lentas perdem embalo rapidamente, exigem retomadas constantes e reduzem naturalmente o tempo em inércia.
Essa descoberta muda tudo. Ela prova que uma baixa inércia nem sempre significa uma condução ruim. Em muitos casos, ela reflete trânsito intenso, baixa fluidez operacional, características da linha e velocidade operacional reduzida. Isso muda completamente a forma justa de analisar o indicador.
O Nascimento da “Inércia Ajustada à Velocidade Média”
Com base nos dados reais analisados, estabeleci a Inércia Ajustada à Velocidade Média. Em vez de estabelecer uma meta fixa (ex: 8% para todos), passei a considerar a velocidade média operacional e a oportunidade real de geração de inércia.
A 3ª etapa do estudo: analisando a frota real
Após a criação da régua operacional, foi iniciada a etapa mais importante do estudo: avaliar como a frota estava performando dentro da realidade operacional de cada veículo.
Para isso, foram analisadas aproximadamente 4.257 linhas de dados, realizando cruzamentos entre velocidade média, percentual do tempo de inércia e comportamento esperado da faixa operacional.
Abaixo da Faixa
Indica que o operador apresentou um percentual do tempo de inércia inferior ao esperado para aquela velocidade média específica. Aqui reside a oportunidade de melhoria no aproveitamento do embalo, possível excesso de retomadas e baixa eficiência na condução.
Dentro da Faixa
Indica que o comportamento do operador está coerente com o esperado para sua faixa de velocidade média. A condução está compatível com a realidade operacional da linha.
3. Acima da Faixa
Indica desempenho superior ao comportamento esperado para aquela condição operacional. O melhor aproveitamento da inércia, maior eficiência operacional, melhor gestão do embalo do veículo.
O gráfico abaixo mostra como a frota ficou distribuída dentro da nova metodologia operacional.
O impacto dos resultados para a gestão de frotas
Os números finais do estudo revelaram que 38,89% da frota estavam abaixo da faixa esperada. Isso significa que existe um espaço real para evolução operacional, mas agora com um diferencial: as análises passam a considerar a realidade operacional de cada veículo, ou seja: não se trata mais de comparar toda a frota com uma única meta fixa.
Agora é possível identificar quem realmente apresenta deficiência no aproveitamento da inércia, quem está performando dentro do esperado e quem está acima da média operacional.
O grande benefício dessa metodologia
A partir dessa análise, o time operacional consegue atuar de forma muito mais assertiva. O foco deixa de ser apenas “quem tem inércia baixa”, e passa a ser “quem está abaixo do comportamento esperado dentro da sua realidade operacional”.
Isso evita injustiças entre regiões diferentes, linhas com velocidades diferentes e operações com diferentes níveis de fluidez.
O que esse estudo mostra sobre o futuro da telemetria
Este estudo demonstra que o futuro da gestão de transportes não está em gerar mais relatórios, mas em fazer os dados conversarem entre si.
A telemetria evoluiu e o verdadeiro ganho operacional acontece quando os dados são contextualizados, os indicadores são cruzados e a operação é interpretada dentro da sua realidade.
Nesse estudo, o percentual do tempo de inércia deixou de ser apenas um KPI bruto. Ele passou a representar eficiência operacional contextualizada, aproveitamento do embalo, maturidade da condução e fluidez operacional.
Os próximos passos
A principal lição desta consultoria é clara: metas únicas podem gerar análises injustas. As operações mais fluidas geram naturalmente mais inércia, e o papel do gestor é contextualizar os indicadores, visando aumentar significativamente a qualidade da gestão operacional.
Mais do que medir indicadores, o desafio das empresas agora é transformar a telemetria em inteligência operacional. E isso só acontece quando os dados começam a conversar entre si.
Este estudo representa apenas o início de uma análise mais aprofundada sobre o comportamento operacional da frota.
Nos próximos estudos, pretendo avançar ainda mais nos cruzamentos de dados da telemetria, explorando indicadores como freadas bruscas, comportamento de retomadas, condução reativa e outros eventos operacionais, buscando compreender como cada comportamento pode impactar diretamente a eficiência da condução, o aproveitamento da inércia e o desempenho operacional da frota.
Dê o primeiro passo para potencializar a gestão da sua frota:
Marcos Matos
Marcos Luis Matos, gerente de manutenção de frotas com mais de 30 anos de experiência no setor de transporte. Com uma sólida trajetória em ambientes corporativos, construiu sua carreira com forte atuação em gestão de pessoas, desenvolvimento de lideranças, controle de indicadores de desempenho, administração operacional e melhoria de processos. Responsável pela manutenção de uma frota com mais de 800 veículos, é Técnico em Manutenção e graduando em Engenharia de Produção. Sua jornada profissional é marcada pela busca constante por inovação, eficiência e resultados sustentáveis na gestão de frotas.
