Gestão do Conhecimento de Um Sistema Integrado de Controle de

O conhecimento, segundo Davenport e Prusak (1999, p.1), não é dado e nem informação, embora esteja relacionado com ambos. Enquanto os dados correspondem a fatos distintos e objetivos relativos a eventos, a informação são dados dotados de relevância e propósito. Para que isto ocorra, os dados são transformados em informação agregando-se valor de diversas formas (DAVENPORT e PRUSAK, 1999, p.5):

• Contextualização: qual a finalidade dos dados coletados;

• Categorização: quais as unidades de análise ou componentes essenciais aos dados;

• Cálculo: como os dados podem ser analisados matematica e estatisticamente;

• Correção: como os erros dos dados podem ser eliminados; e

• Conclusão: como os dados podem ser resumidos para uma forma mais concisa.

Da mesma forma que a a informação deriva de dados, o conhecimento deriva da informação, e para tanto requer a sua transformação através de (DAVENPORT e PRUSAK, 1999, p.7);

• Comparação: de que forma as informações relativas a esta situação se comparam a outras situações conhecidas;

• Conseqüências: que implicações estas informações trazem para as decisões e tomadas de ações;

• Conexões: quais relações deste novo conhecimento com o conhecimento acumulado; e

• Conversão: o que as outras pessoas pessam desta informação. Baseado nos conceitos apresentados, torna-se necessário identificar quais são os dados, as informações e o conhecimento que podem existir em

uma regulagem em tempo-real de um sistema de integrado de controle de semáforos.

Este tipo de regulagem, segundo Muller, Miska e Van Zuylen (2005, p.3), tem o objetivo de reduzir o congestionamento e maximizar a utilização da rede viária. Para tanto, o sistema deve ser capaz de compreender “a situação vigente do trânsito de rua, para em seguida calcular as mudanças que vão adequar as temporizações dos semáforos às variações percebidas no perfil do trânsito e, finalmente, implementar tais mudanças nos semáforos de uma forma organizada” (VILANOVA, 2004).

A situação vigente do trânsito, que é a informação resultante da transformação de dados detectados sobre tráfego da via (a velocidade – km/h – ; o fluxo – veículos/hora –; e a ocupação), é utilizada para (i) diagnosticar e justificar o diagnóstico dos problemas existentes em uma determinada área controlada e (ii) para propor ações sobre os controladores dos semáforos (HERNÁNDEZ, CUENA e MOLINA, 1997, p.2, p.5). Segundo, Kirshfink, Hernandez e Boero (2000, p.36), a velocidade, o fluxo e a ocupação – os dados – em conjunto com os dados da área de localização do semáforo são a base para geração de informações dos sistemas de controle de trânsito urbano.

Segundo Hernández, Cuena e Molina (1997, p.5), é possível identificar três (3) grupos distintos de conhecimento em um sistema de controle de trânsito urbano: estrutura física; problema do tráfego; e controle do tráfego.

O conhecimento proveniente da estrutura física corresponde as informações estáticas da topologia da rede viária (seus componentes e os relacionamentos entre eles) e os aspectos dinâmicos desta rede. Este conhecimento é resultado de abstrações de dados quantitativos (velocidade, fluxo e ocupação) recuperados através de sensores (HERNANDEZ, CUENA e MOLINA, 1997, p.5-6).

No problema do tráfego, o segundo grupo de conhecimento, refere-se a detecção e apresentação dos problemas do trânsito, como congestionamento e incidentes. Este conhecimento, recuperado a partir das informações provenitentes dos sensores, permite entender a malha viária com relação a sua capacidade de fluxo e o aumento da demanda que pode ou poderá impedir a fluidez do tráfego (HERNANDEZ, CUENA, MOLINA, 1997, p.6).

O controle de tráfego tem por objetivo identificar a situação do trânsito em uma determinada, através das informações originadas dos processamento dos dados capturados pelos sensores, e, através de mensagens de alertas aos motoristas, apresentar caminhos alternativos fora da área onde exista um congestionamento (HERNANDEZ, CUENA, MOLINA, 1997, p. 7-8).

Para Gardner (2000, p.1), os atuais sistemas inteligentes de transporte (Intelligent Transport Systems – ITS), que controlam semáforos, necessitam ter a informação, em tempo-real, sobre o tráfego para serem efetivos. No entanto, como o monitoramento contínuo do trânsito em um determinado ponto de uma determinada via é praticamente impossível, os dados sobre as condições do fluxo de veículos devem ser armazenadas para análise posterior.

Esta coleção de dados armazenados representa os registros dos movimentos dos veículos (velocidade média, quantidade de veículos por unidade de tempo) (GARDNER, 2000, p.2), e é a base, após análise das mesmas, para entendimento das características do trânsito: a densidade de veículos; a velocidade média dos veículos da via em um determinado momento; as rotas seguidas pelos veículos (MULLER, MISKA e VAN ZUYLEN, 2005, p.1).

A informação resultante da análise dos dados é utilizada para o desenvolvimento/modificação da infraestrutura de trânsito cujo o objetivo é reduzir o congestionamento e maximizar a utilização das vias (MULLER, MISKA, e VAN ZUYLEN, 2005, p.3). O conhecimento resultante da análise das informações sobre o trânsito auxiliará no gerenciamento do trânsito.

A geração do conhecimento é representado na Figura 2-19 (MULLER, MISKA e VAN ZUYLEN, 2005, p.11). Este processo inicia-se com o armazenamento dos dados puros sobre a situação do tráfego fornecidos pela infraestrutura utilizada no controle de semáforos e finaliza a utilização dos modelos resultantes (estimativas e prognósticos) no próprio Controle do Tráfego.

Figura 2-19 Gestão do Conhecimento x Controle de Semáforos (MULLER, MISKA e VAN ZUYLEN, 2005, p. 11)

Neste processo, os dados são transformados em informação, após agrupamentos e análises. A informação é, então, estudada no sentido de identificar quais os efeitos e as reações possíveis, ou seja, o conhecimento. A partir deste conhecimento é possível estabelecer modelos a serem aplicados no gerenciamento do trânsito (MULLER, MISKA e VAN ZUYLEN, 2005, p.3-4).

Os modelos gerados a partir do conhecimento são estimativas e prognósticos sobre o comportamento do tráfego, e serão utilizados nos sistemas de suporte a decisão e nos sistemas de controle de semáforos. O resultado da aplicação dos modelos são informações aos usuários do sistema

e do tráfego, e a própria infraestrutura do trânsito (MULLER, MISKA e VAN ZUYLEN, 2005, p.4).

3 METODOLOGIA

Segundo Moresi (2004, p.107-108), a metodologia é item de uma dissertação que contém a descrição completa e concisa da metodologia que foi empregada no desenvolvimento do trabalho.

O objetivo principal deste item é apresentar os fundamentos para a compreensão e interpretação dos resultados, bem como fornecer meios para a reprodução do presente estudo.

Para atingir o seu objetivo, este item foi dividido em duas (2) partes: Na primeira parte, será formulado o problema que a dissertação pretende resolver; e

O detalhamento da alternativa escolhida será apresentado na segunda parte.