UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE – UFF ESCOLA DE ENGENHARIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Cidades Inteligentes – Um passo a passo para a Transformação Digital de cidades brasileiras
AUTOR(A):THAYNÁ PRENDIN MITROF ORIENTADOR: PROF. JOSÉ RODRIGUES DE
FARIAS FILHO
Niterói Fevereiro de 2022
THAYNÁ PRENDIN MITROF
CIDADES INTELIGENTES – UM PASSO A PASSO PARA A TRANSFORMAÇÃO DIGITAL DE CIDADES BRASILEIRAS
Projeto Final apresentado ao curso de Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Engenheiro de Produção.
Orientador:
prof. José Rodrigues de Farias Filho
Niterói Fevereiro de 2022
Ficha catalográfica automática - SDC/BEE Gerada com informações fornecidas pelo autor
Bibliotecário responsável: Debora do Nascimento - CRB7/6368 M679c Mitrof, Thayná Prendin
Cidades Inteligentes : Um passo a passo para a transformação digital de cidades brasileiras / Thayná Prendin Mitrof ; José Rodrigues de Farias Filho, orientador.
Niterói, 2022.
70 f. : il.
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção)-Universidade Federal Fluminense, Escola de Engenharia, Niterói, 2022.
1. Cidades Inteligentes. 2. Desenvolvimento Tecnológico. 3.
Conectividade. 4. Gestão Pública. 5. Produção intelectual.
I. Farias Filho, José Rodrigues de, orientador. II.
Universidade Federal Fluminense. Escola de Engenharia. III.
Título.
CDD -
CIDADES INTELIGENTES - UM PASSO A PASSO PARA A TRANSFORMAÇÃO DIGITAL DE CIDADES BRASILEIRAS
Projeto Final apresentado ao curso de Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Engenheiro de Produção.
Aprovado em 11 de fevereiro de 2022.
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________________
Professor José Rodrigues de Farias Filho (Orientador)
_____________________________________________
Professor Emmanuel Andrade
_____________________________________________
Professor Sérgio José Mecena da Silva Filho
Agradecimentos
Agradeço à minha mãe, por todo o suporte dado nesta jornada, pela presença em cada etapa e por sempre acreditar que eu conquistaria o que quisesse. Ao meu pai, agradeço por ter me dado inspiração e disciplina, e por sempre me estimular a manter a meta bem desafiadora. Se hoje sonho alto, vocês são a razão disso.
Gostaria de agradecer às pessoas que a vida me presenteou no caminho. Cledihelen, obrigada pela paciência, constância e oportunidade de crescimento. Maryane, obrigada por sempre trazer carinho, cuidado e muita alegria.
Ao meu companheiro de vida, José Ricardo, agradeço especialmente por todo apoio nesta jornada e por me inspirar a ser cada dia uma versão melhor de mim mesma.
Agradeço à minha Universidade, a todos os professores excepcionais e aos colegas incríveis que tive a oportunidade de conhecer.
Agradeço ao meu orientador José Rodrigues, por todo suporte, exemplo e por sempre acreditar. Dois momentos me marcaram bastante nesse processo e traduzem muito o profissional que você é. O primeiro foi quando disse que meu tema deveria fazer meus olhos brilharem. O segundo foi quando eu falei, no início das pesquisas, sobre meu receio da possibilidade dos nossos gestores públicos nunca utilizarem esse trabalho, sua resposta foi que não tinha problema, nós somos uma Universidade Federal, nosso papel é entregar o que há de melhor de conhecimento científico para a sociedade, e o nosso papel será feito, não deixaremos de fazê-lo só porque outros atores podem não cumprir os seus papéis.
Sou fruto de uma comunidade, com todas as suas relações e complexidades.
Á ela, devo tudo e espero que um dia com uma parte eu contribua, sendo este trabalho, só o início.
RESUMO
Esse trabalho tem como objetivo oferecer um guia para gestores públicos brasileiros implementarem soluções de tecnologia, e, assim, ajudar na formação de cidades inteligentes no país. Para isso, foi realizada, na primeira parte, uma contextualização da evolução da discussão sobre o tema cidades inteligentes, com sua relevância e descrição dos principais desafios atrelados. Na segunda parte, foi feita uma pesquisa sobre as diferentes definições do termo cidades inteligentes, formas utilizadas para avaliar o grau das cidades quantitativamente e um estudo sobre aplicações das principais tecnologias disruptivas da atualidade. A metodologia deste trabalho pode ser classificada como: explicativa, aplicada, bibliográfica e estudo de caso, conforme descrita na terceira parte, onde também é apresentada a metodologia Design Thinking utilizada neste trabalho. Na quarta seção, são citadas ações já implementadas pelo projeto “Niterói que queremos”, promovido pela prefeitura da cidade de Niterói, a fim de tornar-se uma cidade mais inteligente. A cidade de Niterói também foi escolhida para o estudo de caso. Na quinta parte, é sugerido um guia para as próximas soluções desenvolvidas no município com esse mesmo objetivo sob o viés da arquitetura de redes. Por fim, na sexta seção são apresentadas conclusões sobre o tema e sugestões para pesquisas futuras.
Palavras-chave: Cidades Inteligentes. Tecnologias. Arquitetura de rede.
Conectividade. Desenvolvimento Tecnológico. Gestão Pública.
ABSTRACT
The main objective of this work is to offer a guide for Brazilian public managers to implement technology solutions, and thus, help in the formation of smart cities in the country. To this end, in the first part, a contextualization of the evolution of the discussion on the topic smart cities was carried out, with it is relevance and description of the main challenges linked to it. In the second part, a research was carried out on the different definitions of the term smart cities, ways used to assess the degree of cities quantitatively and a study on applications of the main disruptive technologies of today. The methodology of this work can be classified as: explanatory, applied, bibliographic and case study, as described in the third part, where the Design Thinking methodology used in this work is also presented. In the fourth section, actions already implemented by a specific project are mentioned, promoted by the city of Niterói, in order to become a smarter city, which was chosen for the case study. In the fifth part, a guide is suggested for the next solutions developed in the municipality with this same objective under the bias of network architecture. Finally, the sixth section presents conclusions on the topic and suggestions for future research.
Key-words: Smart Cities. Technologies. Network architecture. Connectivity.
Technological Development.
Sumário
1. Introdução ... 13
1.1. Contextualização do tema. ... 13
1.2. Situação problema ... 15
1.3. Perguntas ... 16
1.4. Objetivo ... 16
1.5. Delimitação do estudo ... 17
1.6. Organização do estudo ... 17
2. Revisão de literatura ... 19
2.1. Cidades Inteligentes ... 19
2.2. Índices ... 20
2.2.1. Smart City Index... 20
2.2.2. IESE Cities Motion Index ... 22
2.3. Ferramentas tecnológicas ... 23
2.3.1. IoT ... 24
2.3.2. Big Data ... 26
2.3.3. Blockchain ... 28
2.4. Considerações ... 29
3. Metodologia ... 30
3.1. Definir ... 31
3.2. Pesquisar ... 31
3.3. Gerar ideias ... 32
3.4. Testar protótipos ... 32
3.5. Selecionar ... 33
3.6. Implementar ... 33
3.7. Aprender ... 34
4. Estudo de Caso ... 35
5. Plano de desenvolvimento ... 39
5.1. Definir ... 41
5.1.1. Desenho de solução ... 42
5.1.2. Definir políticas de utilização de dados ... 43
5.1.3. Definir nível de gerenciamento dos serviços ... 43
5.1.4. Definir ferramentas ... 44
5.2. Pesquisar ... 44
5.2.1. Buscar referências similares ... 45
5.2.2. Realizar consulta pública ... 45
5.3. Gerar ideias ... 46
5.3.1. Coletar dados ... 47
5.3.2. Transportar dados ... 47
5.3.3. Armazenar dados ... 47
5.3.4. Interconectar ... 48
5.3.5. Desenvolver interface ... 49
5.3.6. Revisar pontos de falha ... 49
5.3.7. Revisar segurança ... 50
5.4. Testar ... 50
5.4.1. Desenvolver protótipos ... 51
5.4.2. Testar protótipos ... 51
5.5. Selecionar ... 52
5.5.1. Analisar resultados... 52
5.5.2. Decidir ... 52
5.6. Implementar ... 53
5.6.1. Escolher da metodologia ... 53
5.6.2. Definir processos ... 54
5.6.3. Montar de um cronograma ... 54
5.6.4. Executar ... 54
5.7. Aprender ... 55
5.7.1. Coletar Feedbacks ... 55
5.7.2. Medir resultados... 56
5.7.3. Aplicar PDCA ... 56
5.7.4. Compartilhar resultados ... 56
6. Conclusão ... 57
7. Referência Bibliográfica ... 58
8. Apêndice ... 63
Índice de Figuras
Figura 1 - Gráfico da taxa de urbanização brasileira de 1940 a 2010 ... 13
Figura 2 - Porcentagem da população urbana por Região (2015) ... 14
Figura 3 - Exemplo de funcionamento de um sistema IoT ... 24
Figura 4 - Representação Big Data ... 27
Figura 5 - Etapas Design Thinking ... 31
Figura 6 - Visão geral de arquitetura de cidades inteligentes ... 41
Figura 7 - Fluxograma da macro etapa definir... 42
Figura 8 - Fluxograma macro etapa pesquisar ... 44
Figura 9 - Fluxograma macro etapa gerar ideias... 46
Figura 10 - Fluxograma macro etapa testar ... 51
Figura 11- Fluxograma macro etapa selecionar ... 52
Figura 12 - Fluxograma da macro etapa implementar ... 53
Figura 13 - Fluxograma macro etapa aprender ... 55
Índice de Tabelas
Tabela 1 - Ranking cidades inteligentes segundo Smart City Index ... 21
Tabela 2 – Ranking Connected Smart Cities 2021 ... 35
Tabela 3 - Vencedores por eixo temático Connected Smart Cities 2021 ... 36
Tabela 4 - Definições do termo Cidades Inteligentes ... 63
Tabela 5 - Lista de indicadores IESE Cities in Motion ... 67
Tabela 6 - Medidas implementadas plano "Niterói que queremos" até 2020 ... 69
Lista de siglas
CRCJ Conselho Regional de Contabilidade do Rio de Janeiro DDoS Distributed Denial of Service
HD Hard disk
IoT Internet of Things IP Internet Protocol
OECD Organization for Economic Co-operation and Development OAB Ordem dos Advogados do Brasil
ONU Organização das Nações Unidas
SEBRAE Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas SLA Service Level Agreement
SSD Solid State Drives
TCP Transmission Control Protocol TI Tecnologia da Informação
TIC Tecnologias da Informação e Comunicação UPS Uninterruptible power supply
UTP Unshielded Twisted Pair
1. Introdução
1.1. Contextualização do tema.
Cada vez mais tem sido experienciada uma migração da população para o contexto urbano. A ONU prevê que, até 2050, mais de 70% da população estará nas cidades. O World Bank Group (2017) afirmou que o percentual da população vivendo nas cidades aumentou dos anos 1960 até 2016 em 20% em todo o mundo e em 31%
só na América do Sul. Esse dado mostra que a América do Sul tem experimentado uma urbanização ainda mais acelerada que a média global.
Essa é uma tendência mundial e que também tem sido observada no Brasil. O principal fator causador do crescente movimento de urbanização das cidades brasileiras é o êxodo de populações de regiões historicamente rurais, motivadas por melhores condições de vida e de trabalho. Pela figura 1, observam-se sucessivos aumentos dos percentuais da população vivendo em áreas urbanas em todas as regiões do país, tendo em sete décadas a população urbana praticamente triplicado, enquanto o percentual de população rural reduziu drasticamente.
Figura 1 - Gráfico da taxa de urbanização brasileira de 1940 a 2010
Fonte Globo Educação. Disponível em:
http://educacao.globo.com/geografia/assunto/urbanizacao/urbanizacao- brasileira.html
No entanto, é preciso ressaltar que há grandes disparidades entre as regiões do país, disparidades essas de diversos tipos: social, cultural, econômica, entre outras. A figura 2, ilustra que inclusive o grau de urbanização é muito diferente entre as regiões do país. É importante atentar-se para o fato que o Brasil é um país com dimensões continentais e com níveis gigantescos de desigualdades entre as regiões, estados e municípios, então, qualquer tentativa de replicação de política pública ou implementação de solução urbana precisa empenhar esforços nessa adequação caso a caso e, portanto, torna-se ainda mais trabalhosa.
Figura 2 - Porcentagem da população urbana por Região (2015)
Fonte: IBGE. Disponível em: https://educa.ibge.gov.br/jovens/conheca-o- brasil/populacao/18313-populacao-rural-e-
urbana.html#:~:text=De%20acordo%20com%20dados%20da,brasileiros%20vivem%2 0em%20%C3%A1reas%20rurais.
A urbanização traz consigo ganhos expressivos quanto à redução das distâncias para entregas de produtos e otimização da logística, o que resulta em uma produção em grande escala, principalmente focada nos grandes centros, e, com isso, a tendência é observar um aumento dos ganhos médios das empresas. Outra
consequência, é o aumento da qualificação da mão de obra em busca de melhores oportunidades de emprego.
Em contrapartida, tamanho crescimento também traz consigo uma maior exigência por planejamento urbano ou, ao contrário, será experienciado o agravamento de problemas de mobilidade urbana, educação, preservação ambiental, acesso à água potável, alimentação de qualidade e esgoto tratado. É notório que a pobreza é o problema social mais agravado com a super aceleração do crescimento urbano. Isso acontece por diversas razões, tais como: insuficiência de recursos financeiros para pagar necessidades básicas ao migrar de uma região rural para uma urbana, perpetuação das desigualdades históricas e ambiente altamente competitivo e excludente.
Uma cidade, segundo Helsen (2018), corresponde a um ecossistema social extremamente complexo que precisa garantir o desenvolvimento econômico associado à sustentabilidade de suas atividades. O próprio termo “cidades inteligentes”, historicamente, surge da discussão sobre cidades sustentáveis. Hoje, o conceito de sustentabilidade já está amplamente difundido e, segundo Brundtland (1987), está associado à capacidade das gerações do presente se desenvolverem e atenderem às suas necessidades de forma a garantirem o mesmo para gerações futuras, realizando, portanto, um uso inteligente de recursos e tecnologias. Vale pontuar também que, segundo Dale (1990), desenvolvimento sustentável não é o mesmo que crescimento sustentável, isso porque o primeiro avalia se há melhorias qualitativas, enquanto o segundo apenas considera o aumento quantitativo da produção.
No final da década de 90, surge, então, o termo “cidades inteligentes” para designar cidades que fizessem uma gestão eficiente de seus recursos econômicos, sociais e ambientais, geralmente com o intermédio de tecnologias. Desde então, muitos estudos têm sido desenvolvidos em todas as regiões do mundo, buscando o aperfeiçoamento urbano que concilie todos esses aspectos e que de fato traga melhorias para a população dessas cidades.
1.2. Situação problema
O tema cidades inteligentes, apesar de amplamente discutido, ainda está muito distante de ser colocado em prática na maioria das cidades do mundo, o que também
se aplica ao Brasil. O primeiro desafio do tema é que a discussão ainda é bastante conceitual e pouco voltada para a implementação. Muito se fala sobre a importância de uma gestão que concilie aspectos econômicos, sociais e ambientais, mas ainda há pouco compartilhamento entre os gestores sobre projetos em desenvolvimento e casos de sucesso que tenham adotado esses pilares como norteadores.
Há muito o que avançar para que as cidades brasileiras alcancem níveis de maturidade para serem consideradas inteligentes pelos principais rankings. Dentre os principais desafios para a transição para uma cidade se tornar inteligente, encontra- se a disponibilidade de recursos financeiros, mas também a capacidade técnica de ser criativa quanto às alternativas viáveis de melhor aproveitamento dos recursos já existentes. E, ainda, mesmo para uma cidade que possa investir financeiramente, é comum que falte mão de obra qualificada para realização do desenho e implementação de soluções inteligentes para os problemas urbanos enfrentados. O conhecimento e a inovação são fatores determinantes para o desenvolvimento de soluções urbanas realmente inteligentes e para isso é necessário melhorar a qualidade do ensino, promover a inovação e transferência de conhecimentos e utilizar de forma eficiente tecnologias de informação e comunicação (TIC´s) (Helsen, 2018).
1.3. Perguntas
O que caracteriza uma cidade inteligente?
Como a cidade de Niterói se posiciona no contexto das cidades inteligentes? O que tem feito? O que pretende fazer?
Como Niterói pode melhorar seu grau de cidades inteligentes?
Como acelerar a transformação digital da cidade?
É possível traçar um plano para desenvolvimento de soluções de conectividade?
1.4. Objetivo
O presente estudo tem como objetivo oferecer a gestores públicos um plano básico de desenvolvimento de cidades inteligentes por meio da aceleração de sua transformação digital. Trata-se de uma sugestão de processo para esse desenvolvimento, com a descrição das principais macro etapas e etapas, incluindo
orientações sobre as principais decisões a serem tomadas em cada uma delas. O propósito é oferecer insumos para que gestores públicos adotem medidas para ampliarem a conectividade das suas cidades e, assim, criarem soluções urbanas mais eficientes para a população. Cabe ressaltar que as tecnologias serão apresentadas como possíveis ferramentas a trabalharem conforme os gestores públicos identificarem como necessário para construção de políticas públicas mais eficientes.
O trabalho também pretende comprovar que as tecnologias IoT, Big Data, Cloud e Blockchain podem ser facilitadoras e mediadoras para acelerar esse processo de desenvolvimento de uma cidade inteligente, mostrando aplicações recentes dessas tecnologias consideradas disruptivas, seja no âmbito de políticas públicas ou por ações implementadas na iniciativa privada.
1.5. Delimitação do estudo
O trabalho não ambiciona criar nenhuma tecnologia, diagrama de arquitetura de rede ou qualquer outro tipo de solução. Essa é uma pesquisa apenas teórica e que busca servir como base para que as cidades tenham condições de criarem por conta própria melhores soluções. Então, nenhuma solução foi implementada. Também não há a pretensão de abranger todo o conteúdo necessário sobre políticas públicas voltadas para o desenvolvimento de cidades inteligentes e, tampouco, sobre a arquitetura de soluções de conectividade, pois esta seria uma missão impossível de acordo com o cronograma deste projeto. E, ainda, esse trabalho não descreverá de forma aprofundada o projeto “Niterói que queremos”, estudo de caso abordado, pois tratam-se de políticas públicas muito detalhadamente planejadas para um intervalo de tempo de 20 anos, dos quais ainda falta metade do tempo total para recolher resultados e por também não se adequar ao cronograma do projeto.
1.6. Organização do estudo
Este trabalho apresentou nessa primeira seção uma contextualização sobre o processo de intensificação da urbanização no mundo, e também no Brasil. São levantados aspectos problemáticos no que tange ao tema, objetivo e a delimitação do escopo da pesquisa. Na seção 2, o escopo do trabalho inicia-se, com uma ampla revisão de literatura a respeito das diferentes concepções de cidades inteligentes,
diferentes indicadores para mensurar esse grau e pesquisas sobre aplicações das tecnologias que mais têm sido citadas como disruptivas, que são: IoT, Big Data, Cloud e Blockchain. Na sequência, na seção 3, é apresentada a metodologia Design Thinking para aplicação da pesquisa classificada como: explicativa, aplicada, bibliográfica e estudo de caso. A quarta seção relata sobre ações implementadas pelo projeto “Niterói que queremos” para que a cidade adquira melhores desempenhos nas principais áreas de gestão. Na penúltima seção, a quinta, foram construídas instruções na forma de passo a passo para desenvolvimento de soluções tecnológicas para a cidade, com ênfase na arquitetura de redes. Por fim, a sexta seção traz conclusões a respeito da pesquisa e sugestões para trabalhos futuros.
2. Revisão de literatura 2.1. Cidades Inteligentes
Mesmo após mais de 30 anos de muita discussão sobre o significado prático deste termo, há também o conhecimento popular de que ser uma cidade inteligente significa ter o domínio de tecnologias de ponta. No entanto, essa visão não apenas está incompleta, como pode ser entendida como equivocada. É verdade que, os domínios de conexão em rede banda larga e soluções baseadas em aplicativos estão cada vez mais incorporados à gestão das cidades e que, segundo Depiné (2018), uma cidade inteligente utiliza as TIC’s para criar todo um ecossistema urbano inovador.
Contudo, apenas a aquisição de dispositivos e softwares não necessariamente gera retorno para a cidade. Pela definição utilizada pela EuroCities, o conceito de cidades inteligentes precisa pensar em questões como sustentabilidade, qualidade de vida, competitividade global e empoderamento. Portanto, há de se considerar que essas tecnologias precisam estar aplicadas no cotidiano da população e de fato trazendo valor à vida de seus habitantes, atribuindo-lhes protagonismos para que se engajem socialmente e exerçam sua cidadania de forma ampla, sendo, portanto, as tecnologias ferramentas para atingir os conceitos de cidades inteligentes.
O grande desafio de tratar esse tema é ser capaz de traduzir os modelos que têm sido desenvolvidos no mundo para a prática e para a realidade tão particular de cada cidade. O desfio é ainda maior quando se trata de cidades médias, conforme Giffinger et al. (2007) explicitaram em seu trabalho. Isso porque cidades médias possuem, em geral, menos atrativos para investidores, maior dificuldade de retenção de capital humano, menor recolhimento tributário e grandes desafios de infraestrutura.
Para Wenge et al. (2014), mesmo que o termo “cidades inteligentes” esteja sendo discutido desde os anos 90, ainda não há definições fechadas sobre o que exatamente essa sustentabilidade urbana é na prática. Há definições, como a de Harrison et al.
(2010) que apontam para uma inteligência coletiva urbana que busca conectar os sistemas de TI, infraestruturas físicas, grupos sociais e questões de negócios.
Em contrapartida, há definições muito mais específicas, como a de Al-Hader et al. (2009) cujo entendimento é que a inteligência de uma cidade está relacionada à sua capacidade de transmissão de dados, gerenciamento de ativos de rede e aperfeiçoamento de protocolos, dentre outras métricas de caráter tecnológico de suas redes.
Na tabela 2, são apresentadas diversas definições do conceito de cidade inteligente segundo diferentes autores. A partir dela, é possível depreender a definição central de que cidades inteligentes focam no desenvolvimento de energia, transporte e TIC’s de forma conjunta e com o uso de novas tecnologias conseguem atingir melhores índices de qualidade de vida com menor impacto ambiental (Helsen, 2018).
2.2. Índices
2.2.1. Smart City Index
Esse é um indicador que busca avaliar o grau de inteligência das cidades. O índice foi criado pela EasyPark, uma organização global focada em soluções para estacionamento, para revelar as cidades mais inteligentes do mundo, com foco em como elas estão adotando novas tecnologias para criar um presente e um futuro mais sustentável e habitável para seus cidadãos, segundo website da própria organização.
O Smart City Index avalia os seguintes aspectos de uma cidade:
• Inclusão digital: o quanto a tecnologia de fato é utilizada pelos habitantes da cidade, pelo governo e em soluções do setor de saúde.
Também avalia a reputação das instituições de ensino de tecnologia.
• Inovação em mobilidade: avalia o desenvolvimento de soluções de estacionamento, gerenciamento do tráfego e qualidade do transporte público.
• Infraestrutura tecnológica de negócios: considera o nível de inovação tecnológica empresarial na cidade e a qualidade da conectividade à internet.
• Sustentabilidade ambiental: analisa a utilização de energia renovável, desenvolvimento de plano de enfrentamento às mudanças climáticas e eficiência da gestão de resíduos.
A empresa desenvolveu um estudo para entender quais as cidades ao redor do mundo que estão adotando as melhores soluções tecnológicas para melhorar a sustentabilidade e questões habitacionais, segundo o próprio website do grupo. A Tabela 1, apresentada abaixo, mostra o ranking das dez cidades com as melhores pontuações na categoria com população superior a 3 milhões de habitantes.
Tabela 1 - Ranking cidades inteligentes segundo Smart City Index
Ranking Cidade País Pontuação
1º Londres Reino Unido 100,00
2º Nova York Estados Unidos 95,84 3º São Francisco Estados Unidos 94,43
4º Singapura Singapura 94,21
5º Berlim Alemanha 92,58
6º Roterdão Holanda 91,44
7º Seattle Estados Unidos 90,40
8º Seul Coreia do Sul 87,50
9º Washington DC Estados Unidos 86,77 10º Manchester Reino Unido 85,34
Fonte: EasyPark Group. Disponível em:
https://www.easyparkgroup.com/news/the-cities-of-the-future-index/
Alguns pontos importantes a serem ressaltados sobre esse índice são:
• Divide sua avaliação em três categorias de acordo com o tamanho da população. Em um primeiro momento, essa parece ser uma forma mais uma forma mais justa de comparar, entretanto, esses intervalos ainda são muito extensos e muitas medidas podem acabar sendo distorcidas. Nesse aspecto, um índice que fosse calculado a partir de dados relativos ao número de habitantes seria mais justo para realizar essa comparação, ao invés acabar beneficiando cidades mais populosas e que não necessariamente de fato realizam uma gestão mais inteligente e beneficia sua população.
• Possui um menor número de dimensões para avaliação. Por um lado, traz a vantagem de simplificar o processo de atribuição de um grau. Entretanto, por outro lado, não contempla um cenário muito amplo de todo o escopo de cidades inteligentes, focando apenas em um grupo de temáticas centrais.
• Um ponto que pode ser levantado é o quanto de parcialidade esse índice por ter implícito em si, uma vez que se trata de uma empresa com interesses econômicos e não necessariamente esses interesses estão alinhados com o que trará melhor qualidade de vida e desenvolvimento para a cidade. O próprio uso do indicador relacionado a estacionamentos evidencia esse ponto. Já que não necessariamente uma cidade não ter muitos
estacionamentos é ruim, pois ela pode ter sua mobilidade urbana mais voltada para o transporte coletivo, por exemplo.
2.2.2. IESE Cities Motion Index
Esse índice foi criado em 2013 pela IESE Business School, da Espanha, criou o Cities Motion Index. Esse índice, leva em consideração 10 critérios que são explicitados abaixo (IESE Business School, 2017):
A) Capital humano: entendido como a capacidade de atrair e reter talentos em diferentes áreas. Este critério está diretamente relacionado ao acesso à cultura, ao nível de educação da população e à formas de promover a criatividade;
B) Coesão social: definido como grau de diversidade de um grupo e de interação social. Entende-se que a presença de vários grupos coexistindo e colaborando entre si é fundamental para o desenvolvimento de cidades inteligentes;
C) Economia: avalia fatores que promovam o desenvolvimento econômico do território e da indústria local. E ainda, a capacidade de fomentar a inovação e o empreendedorismo;
D) Gestão pública: pilar que busca mensurar ações capazes de tornar a própria administração pública mais eficiente, incluindo pincipalmente aspectos financeiros dessa gestão;
E) Governança: leva em consideração a eficiência e qualidade da intervenção do Estado em fatores como a percepção da corrupção, reservas econômicas, eficiência, qualidade e estabilidade das intervenções estatais;
E) Meio ambiente: baseia-se em métricas que apontem para o crescimento de forma sustentável, como acesso à água potável, índices de poluição e emissão de gases;
F) Mobilidade e transporte: nesse critério é avaliada a facilidade de locomoção nas cidades, o acesso aos serviços públicos de transporte;
G) Planejamento urbano: indica o grau de sustentabilidade do crescimento da cidade e tenta mensurar a qualidade de vida para a população, em fatores como a utilização e preservação de zonas verdes no território;
H) Conexões internacionais: esse critério de avaliação considera o impacto global de uma cidade, observando principalmente o turismo e investimento externo;
I) Tecnologia: definido como grau de acesso à tecnologia e o nível de inovação da cidade. Nesse tópico, leva-se em consideração a inclusão digital e a infraestrutura de rede, fatores obrigatórios para uma cidade ser considerada inteligente.
Esses são os critérios gerais utilizados para a avaliação de uma cidade segundo esse índice. Cada um deles pode, ainda, ser subdividido em diversos indicadores que vão, de fato, apresentar um panorama geral da cidade com base em números. Conforme OECD (2013), indicadores necessitam de uma boa fonte de informação e cumprem o propósito de auxiliarem a tomada de decisão, a partir de dados quantitativos medidos e monitorados. Trabalhar com indicadores é essencial para suprimir ao máximo aspectos subjetivos da avaliação. Inclusive, optar por uma lista padronizada de indicadores protege essa análise de possíveis manipulações políticas de caráter eleitorais. No apêndice encontra-se a Tabela 3, com os indicadores utilizados para avaliação de cada critério citado anteriormente no índice IESE Cities Motion Index.
Alguns pontos importantes a serem ressaltados sobre esse índice são:
• Esse é o índice mais utilizado globalmente e já possui uma periodicidade anual de avaliação. Ele é uma excelente opção de padronização de métodos de avaliação das cidades. Uma padronização seria benéfica para uma maior disseminação da utilização desses índices por parte das cidades para medir seu desempenho e acompanhar os resultados de políticas públicas.
• Um ponto positivo desse índice é avaliar a cidade em frentes bastante diversificadas, fornecendo um resultado mais completo e, portanto, com maior probabilidade de ser factível com a realidade da cidade em questão.
2.3. Ferramentas tecnológicas
Nesta seção serão apresentadas as principais tecnologias disruptivas que estão sendo discutidas no meio científico atualmente. O propósito é passar uma breve contextualização sobre a tecnologia, seu funcionamento e focar mais em exemplos de
aplicações, sendo na área de gestão pública ou não. O propósito dessa seção é apresentar algumas tecnologias que podem ser utilizadas como ferramentas na construção de políticas públicas para o desenvolvimento de cidades inteligentes.
2.3.1. IoT
A IoT (Internet of Things) é uma tecnologia que permite que diversos dispositivos consigam trocar dados. Para isso, basta que o dispositivo esteja conectado à internet e tenha sensores que transmitam dados. Esses dispositivos são chamados de inteligentes, pois são capazes de aprenderem preferências sem que tenham sido programados (Chivers, 2021). A IoT tem sido muito utilizada para monitoramento de dispositivos, tornando possível acompanhar padrões de uso do cliente e o desempenho do produto.
A figura 3, ilustrada abaixo, explicita os níveis de funcionamento de um sistema IoT. Primeiramente é realizada a coleta de dados, que pode ser feita a partir de diversos dispositivos, tais como sensores, antenas e microcontroladores. Depois, ocorre a transferência desses dados por meio de dispositivos concentradores. Por fim, os dados são recebidos pelo Back-End de sistemas, interfaces de fácil visualização do usuário ou por aplicações para análise, para que assim a tomada de decisão possa ser feita de forma mais embasada.
Figura 3 - Exemplo de funcionamento de um sistema IoT
Fonte: Whats Is. Tradução da autora.
Essa tecnologia funciona de forma articulada e complexa, unindo elos de uma cadeia. Sung et al. (2020) utilizaram sensores inteligentes para coletar mais informações sobre pedidos de clientes, de posse de mais informações, aplicaram um algoritmo para tratar esses dados, a partir de então conseguiram prever ações e apresentaram como consequência positiva a diminuição de custos, pois conseguiram implementar a logística reversa. Essa tecnologia permite que mais dados sejam coletados, isso é feito de forma bastante precisa e com praticamente nenhuma intervenção humana necessária.
O uso da IoT também tem permitido um grande aumento dos níveis de flexibilidade e tem viabilizado a reconfiguração instantânea dos processos, garantindo menor latência e maior confiabilidade (MALDONADO et al., 2021). Isso porque esses sensores de dispositivos conectados à rede podem receber comandos de ação caso uma ou mais condições definidas previamente sejam alcançadas. É justamente essa automatização de processos que tem sido utilizada por muitas empresas em suas linhas de produção e em muitas soluções digitais, fazendo que o tempo de reação e resposta seja consideravelmente menor que se o processo tivesse sendo realizado com intervenção humana. Em um mundo cada vez mais conectado, esse ganho de latência é garantia de maior eficiência, estabilidade de serviços e melhor experiência para o usuário (MALDONADO et al., 2021)..
A IoT traz benefícios também para a urbanização, de acordo com Kashyap et al. (2020), a tecnologia facilita a identificação e mitigação de falhas nos sistemas de transporte, ponto estratégico para uma cidade inteligente. Isso porque sabe-se que o setor de mobilidade urbana é um dos mais críticos para uma cidade, pois reflete muito de sua eficiência e capacidade produtiva. A área de transportes caracteriza-se por possuir fontes de dados muito heterogêneas e dinâmicas, além da variação da qualidade das informações e requisitos complexos (PUIU et al., 2017). Sendo assim, o uso de tecnologias como a IoT pode trazer muitos benefícios para a Gestão Pública quando se tem objetivos bem definidos, seja no campo de gestão de tráfego com semáforos inteligentes, monitoramento de infrações ou na própria melhoria do serviço para o usuário.
A internet das coisas permite que os dispositivos estejam interconectados, podendo ser rastreados e monitorados (LEE et al., 2018), podendo auxiliar, por exemplo, na comunicação de viaturas policiais, ambulâncias e caminhões do Corpo
de Bombeiros de forma conjunta, automatizada e precisa. Conforme descrito por Fraga-Lamas et al. (2017), com maior comunicação entre as tecnologias, é possível fornecer um aconselhamento ágil ao motorista, seja por segurança ou para diminuir os tempos de deslocamentos, oferecendo uma capacidade maior de resposta da cidade a emergências. Apesar da implementação possuir diversas vantagens, o contraponto é a maior fragilidade, já que qualquer dispositivo eletrônico contido na rede pode ser utilizado em um ataque ou conter parte de um código mal intencionado, além dos desafios para desenvolver sistemas de missão crítica cada vez mais complexos (Fraga-Lamas et al., 2017), que precisarão, portanto, de profissionais cada vez mais qualificados para desenvolvimento e manuseio dessas tecnologias.
Por fim, conclui-se que a tecnologia IoT se baseia na utilização de sensores para gerar dados que podem continuar a acionarem outros dispositivos e assim realizarem processos inteiros. O que deixa claro o seu caráter de integração entre ações. Como ponto negativo podem ser citados: custo inicial de aquisição de equipamentos que geralmente são importados ou fabricação própria que passa por ter mão de obra qualificada nesse tipo de engenharia eletrônica.
2.3.2. Big Data
Segundo Loon (2017), Big Data é um conceito que considera uma grande variedade de dados, sendo recebidos com grande volume e alta velocidade. Essa tecnologia tem sido utilizada para tentar prever comportamentos de consumo e assim balizar decisões de negócios nas mais diversas áreas. Uma grande vantagem de trabalhar com Big Data é a possibilidade de realizar mais simulações e analisar dados de forma automatizada. A Figura 4 representa o entendimento de que o Big Data é um conjunto muito grande de dados dispersos, que quando analisados começam a tomar uma forma e indicar um cenário mais completo, para que, por fim, possa ser definida uma decisão final com clareza e precisão.
Figura 4 - Representação Big Data
Fonte: Datafloq. Traduzido pela autora.
O uso de sensores e máquinas inteligentes gera um grande volume de dados que gera a demanda por análises Big Data (WANG et al., 2016). Então, sim, pode-se dizer que, em muitos cenários, uma análise de Big Data foi precedida de uma tecnologia IoT, responsável pela coleta e comunicação desses dados. De acordo com Moreno-Vozmediano et al. (2019), a análise de Big Data em tempo real permite a implementação de serviços mais elásticos e, como consequência, ocorre uma redução do SLA, fator extremamente importante para garantir a confiabilidade dos serviços entregues. Esse tipo de análise pode ser extremamente útil, por exemplo, para avaliar o sistema de segurança pública de uma cidade ou de educação.
Ainda segundo Moreno-Vozmediano et al. (2019), a implementação do Big Data representa uma capacidade preditiva de escalonar o recebimento e atendimento de clientes. Essa capacidade preditiva foi exemplificada no artigo de Byrd et al. (2019), que utilizou o Big Data para identificar pacientes com tratamento para HIV em andamento que pararam de realizar novos pedidos. Essa lógica de uso citada poderia ser aplicada em diversos setores da gestão de uma cidade de forma a otimizar a entrega de serviços de melhor qualidade para a população, como, por exemplo, para organizar o atendimento na rede pública de saúde, podendo realizar exames de forma mais proativa, priorizar melhor os casos e até mesmo direcionar a utilização de recursos.
O principal desafio para aplicação do Big Data, segundo Byrd et al. (2019), é a permissão para a concessão de dados de cada uma das partes envolvidas e demais
acordos para compartilhamento de informações. Isso porque há diversas legislações e normas de compliance que precisam ser obedecidas e, muitas vezes, sobrepõem- se, como, por exemplo, a de que dados sensíveis das empresas de saúde que atuam em território nacional não podem ser migrados para servidores instalados em outros países e, dependendo de onde essas aplicações rodam, estando em rede, é difícil oferecer essa garantia de forma transparente e auditável.
2.3.3. Blockchain
Blockchain é uma base compartilhada e imutável para registrar transações, onde é possível rastrear ativos tangíveis ou intangíveis. Nesta base, as transações são registradas apenas uma vez, o que a torna mais confiável e uma alternativa otimizada para evitar a duplicação de esforços característica das redes de negócios tradicionais. O Blockchain pode ser utilizado como um sistema de gerenciamento de direitos digitais, concedendo permissões de acesso e armazenamento de dados do usuário de acordo com seus termos, condições e uma duração específica, segundo site institucional da IBM (https://www.ibm.com/topics/what-is-blockchain?), empresa de tecnologia.
Segundo Pierro (2017), o Blockchain não é apenas a base de todas as criptomoedas, mas também um complexo sistema distribuído de documentos com carimbos de data e hora. Para o autor, é assim que essa tecnologia estabelece a confiança entre todas as partes interessadas. Além de todos os aspectos relacionados à autenticidade dos conteúdos, não é possível apagar dados históricos e há maior proteção por criptografia (Ashley e Johnson, 2018). A própria estrutura do Blockchain, que tem uma lista de blocos descentralizados ao invés de uma autoridade centralizada, com uma chave privada e uma chave pública por usuário, permite diminuir o número de ações fraudulentas (THIO-AC et al., 2019). Tais fatores relacionados à própria estrutura dessa tecnologia podem melhorar muito a transparência das transações, tornando as verificações muito mais eficientes (RADANOVIĆ e LIKIĆ, 2018).
Muitos autores têm estudado a aplicação do Blockchain no ramo da Gestão Pública. Dentre as indicações está a adoção de contratos inteligentes, isto é, contratos com mais níveis de verificação e controles de acesso, onde além da maior confiabilidade há a automatização de processos normalmente bastante demorados
(HANG e KIM, 2020). Esses contratos estabelecem-se a partir de novos tipos de relações de confiança entre as partes envolvidas e para o caso de negócios sociais, pode catalisar seu crescimento (DEVINE et al., 2021).
Para Ashley e Johnson (2018), o Blockchain favorece a aplicação de contratos inteligentes, mais seguros e transparentes e, por consequência, a implementação de programas de crédito mais assertivos. Thio-ac et al. (2019) citaram, também, que a tecnologia tem a capacidade de incorporar dados muito pequenos às transações para diversas finalidades, como a representação de ativos digitais, uma vez que o sistema conta com uma espécie de impressão digital de cada ativo. Assim, é possível ter contratos cada vez mais inteligentes, principalmente em áreas como a construção civil (KIM et al., 2020). Sendo assim, pode colaborar para a diminuição da corrupção no âmbito do poder público (MYEONG e JUNG, 2019).
Há também uma grande oportunidade de aplicação do Blockchain na sustentabilidade, uma vez que a tecnologia pode apoiar o processo de transição de uma cadeia de suprimentos tradicional tornar-se uma cadeia verde, com a redução do consumo de energia e eliminação eficiente de resíduos (PELLEGRINI et al.,2020).
Para Rane e Thakker (2019), o Blockchain pode ser utilizado para checar o histórico de fornecedores e garantir uma cadeia mais verde do início até o fim, rastreando o descarte final do resíduo com o auxílio de sistemas IoT. Isso porque ocorre uma melhoria no enriquecimento de informações nas atividades de registro, coleta e rastreabilidade, o que causa um desenvolvimento enxuto no ciclo de vida dos materiais garantindo maior precisão da elaboração e acompanhamento das metas ambientais (PELLEGRINI et al.,2020).
Como pode se observar, essa tecnologia possui muitas formas de ser utilizada para melhorar a gestão de uma cidade, sendo a principal delas: aumentar a segurança e transparência. Esse é um fator que normalmente vem associado ao aumento de investimento externo e melhoria do acesso ao crédito. Então, pode-se dizer que o Blockchain, principalmente se associado a outras tecnologias, tem o poder de trazer mudanças estruturas para a gestão financeira das cidades.
2.4. Considerações
Pode-se concluir diante dos conceitos e discussões acadêmicas apresentados, que o debate sobre o planejamento urbano e desenvolvimento de cidades inteligentes
possui uma forte intersecção com o uso de tecnologias como IoT, Big Data, Cloud e Blockchain, uma vez que estas são utilizadas para o fortalecimento da transformação digital de empresas, e também, de cidades. Sendo assim, entende-se a relevância da discussão sobre tecnologia para de fato melhorar a vida da população das cidades.
Helsen (2018) pontuou que os fatores tecnológicos são os pilares das soluções desenvolvidas por cidades inteligentes, isso porque tornam sua gestão mais fácil e eficiente.
3. Metodologia
A metodologia dessa pesquisa pode ser classificada como explicativa e aplicada, quanto aos fins, e bibliográfica e estudo de caso, quanto aos meios de investigação, segundo de Vergara (1998). Trata-se de uma pesquisa explicativa pois teve como principal objetivo tornar inteligível a correlação entre desenvolvimento urbano e transformação digital. E, ainda, aplicada, porque buscou solucionar um problema concreto: a dificuldade de desenvolver soluções inteligentes de interconexão para os serviços públicos das cidades. A pesquisa também é classificada como bibliográfica, pois buscou a literatura acadêmica para a sistematização do estudo. Por fim, também se trata de uma pesquisa do tipo estudo de caso, uma vez que abordou a cidade de Niterói especificamente para as análises, portanto, um contexto circunscrito definido.
O embasamento teórico desta pesquisa é resultado principalmente de buscas na plataforma Periódicos CAPES, nas bases científicas Scopus e Web of Science.
Também foram incluídos nas pesquisas, livros e artigos científicos disponíveis no Google Acadêmico.
A metodologia utilizada para o desenvolvimento do guia foi Design Thinking e, segundo Ambrose (2016), pode ser dividida nas seguintes partes:
Figura 5 - Etapas Design Thinking
Fonte: Elaboração própria
3.1. Definir
Nessa etapa são definidos os objetivos que são esperados, quem são as pessoas beneficiadas e quais suas expectativas. Também são pensadas questões como o prazo que a solução terá até se tornar obsoleta e em quanto tempo essa solução deverá ter sido entregue. É muito importante que essa análise inicial avalie qual o orçamento e demais recursos disponíveis, sempre tendo como foco o propósito do que está sendo desenvolvido, os valores e o público-alvo. O produto principal dessa etapa é um resumo com todas as informações necessárias para que a equipe do projeto possa executar as etapas seguintes. Também é um entregável destrinchar as responsabilidades de cada membro da equipe do projeto.
3.2. Pesquisar
Esse é o momento de realizar buscas que servirão como de base para o desenvolvimento posterior. É uma etapa de pesquisa informações de forma a enriquecer o processo criativo futuro e fomentar um ambiente propício à geração de ideias. A pesquisa nesse momento pode ser quantitativa, com dados estatísticos precisos, ou qualitativa, com direcionamentos. Neste momento do desenvolvimento é importante que o público-alvo seja estudado de forma ampla para que as soluções
posteriormente desenvolvidas sejam mais eficazes e direcionadas de forma mais precisa.
3.3. Gerar ideias
Nessa etapa são desenhadas diversas soluções de acordo com as pesquisas realizadas anteriormente e são gerados os primeiros protótipos. É preciso levar em consideração fatores limitantes, ou seja, as soluções não devem ser utópicas, elas precisam ser viáveis diante dos recursos disponíveis. Normalmente, nessa fase ocorrem muitas alterações das definições iniciais e isso é completamente compreensível, uma vez que a etapa 1 tem como principal função nortear as demais.
Na maioria dos casos, é aceitável que a solução ainda apresente falhas, pois é natural que, após a etapa de testes, algumas dimensões sejam alteradas. Essa medida do que é necessário para iniciar a etapa de testes vai depender principalmente dos custos. Isto é, para bens mais caros, normalmente os testes precisam ser mais direcionados e precisos. Enquanto que, para produtos mais baratos, manter uma equipe trabalhando no projeto com constante retrabalho, sem que haja certeza que cada reparo de fato está agregando valor à solução, pode representar desperdício de recursos financeiros.
Um ponto importante desta fase é receber ideias de pessoas que tenham contextos, formações e interesses diferentes, de forma a conseguir abranger um maior espectro de possibilidades. Um ponto de atenção é que a etapa de Brainstorm seja feita de forma que todos sintam-se confortáveis para contribuir. É comum que nestas rodas de discussão a opinião do grupo seja tendenciada pela opinião de líderes ou cargos hierarquicamente mais altos, pelas primeiras pessoas do grupo a manifestarem-se ou, ainda, pela maioria.
3.4. Testar protótipos
Essa etapa tem como principal objetivo aprimorar as soluções desenhadas anteriormente e selecionar as mais promissoras por meio de testes e comparações de performance específicas. Os protótipos são uma aproximação do produto ao longo de uma ou mais dimensões de interesse, que não precisam testar todas as funcionalidades da solução, apenas validar pontos de dúvidas.
Protótipos podem ser classificados como físicos, artefatos tangíveis construídos para teste e experimentação, ou analíticos, intangíveis para avaliação de aspectos de interesse. Protótipos analíticos possuem maior facilidade para mudar os parâmetros, permitem maiores mudanças, comparado ao protótipo físico, e geralmente precedem os protótipos físicos. Enquanto os protótipos físicos ajudam a aperfeiçoar e confirmar o design da solução.
A prototipagem pode antecipar erros e dificuldades, acelerando a execução das etapas seguintes. Entretanto, é sempre necessário avaliar se o tempo gasto na fase de prototipagem é menor que a economia de tempo na duração das fases subsequentes. Essa etapa pode ser subdividida nas seguintes tarefas: definir o propósito do protótipo, escolher o nível de aproximação em relação à versão final, traçar um plano experimental que inclua protocolos de teste e diretrizes para análises de resultados e, por fim, elaborar um cronograma de criação do protótipo e executá- lo. Vale pontuar que nem sempre o protótipo é usado para validar o funcionamento da solução final, denominados do tipo alfa. Em alguns casos, o objetivo é verificar a capacidade do processo de criação, também chamados de tipo beta.
3.5. Selecionar
A seleção é a etapa onde uma das soluções desenhadas é escolhida e desenvolvida. A adequação às requisições iniciais é o principal critério de decisão, no entanto, é evidente que fatores como custo e prazo de entrega também são relevantes nesta escolha. Para produtos digitais são selecionadas as aplicações e recursos que serão adicionados ao produto final.
3.6. Implementar
A implementação é iniciada com a confirmação dos requisitos já levantados e, então, inicia-se a execução da implementação dessa solução. É muito importante, em todo o projeto, mas principalmente nessa etapa, que haja um controle de cronograma e de orçamento bem detalhado de forma a garantir que os resultados serão entregues dentro das especificações determinadas. Recomenda-se que seja eleito um gerente para esse projeto de implementação a fim de facilitar a articulação entre os diversos times e para controle das entregas parciais.
Frequentemente, conclui-se que não é viável implementar em todo o seu público-alvo de uma só vez. Uma estratégia muito comum é fragmentar o seu público- alvo de acordo com algum critério e focar as estratégias de marketing para o grupo que provavelmente terá a melhor aceitação deste novo produto ou solução.
3.7. Aprender
Nessa etapa são coletados e avaliados feedbacks por parte dos clientes.
Primeiramente, é preciso estudar os melhores canais para ouvir elogios, críticas e sugestões. Depois, de tratadas essas informações alguns comentários não serão mais cabíveis e servirão apenas de aprendizado para o desenvolvimento de outras soluções no futuro. Entretanto, a maior parte dos comentários, provavelmente, trará indícios de problemas de uso e recomendações de melhorias.
Para isso, sugere-se a metodologia PDCA que busca trazer resultados positivos a partir do processo de melhoria contínua (Campos, 2004). Essa metodologia foi desenvolvida por Walter A. Shewhart, no fim da década de 20, cujas iniciais significam: Plan, Do, Check e Act, traduzidas como: Planejar, Fazer, Checar e Agir.
Marshall et al. (2006), descreveram da seguinte forma as quatro etapas dessa metodologia:
1. Planejar: estudar as variáveis necessárias para atingir as metas e resultados definidos previamente. Identificando problemas e suas causas e traçando um plano de ação.
2. Fazer: executar os planos traçados na etapa anterior. Para melhor desempenho nas etapas seguintes recomenda-se dar foco à documentação das tarefas executadas e dos resultados encontrados.
3. Checar: comparar o que foi executado com o planejado a fim de identificar possíveis pontos de melhoria, sejam de resultados, ou de variáveis de entrada.
4. Agir: eliminar causas que estejam interferindo negativamente no desempenho do processo. Nessa etapa é muito importante que as boas práticas sejam padronizadas (CAMPOS, 2004), a fim de garantir que melhorias atingidas não sejam perdidas.
4. Estudo de Caso
A cidade analisada nesse estudo será Niterói. Uma cidade com um pouco menos de meio milhão de habitantes, 129,4 km² de área territorial e situada a menos de 13 quilômetros da cidade do Rio de Janeiro, região sudeste do Brasil. Sua relevância histórica é notória, tendo em vista que a cidade foi a capital do Estado do Rio de Janeiro até o ano de 1974, quando a lei complementar n°20 efetivou a fusão dos Estados da Guanabara e do Rio de Janeiro, retirando de Niterói a condição de capital. A implantação do novo estado do Rio de Janeiro ocorreu em 1975.
Niterói é apontada como uma das melhores cidades do Brasil para se viver, trabalhar e investir, segundo diversos índices. O Ranking Connected Smart Cities 2021, estudo elaborado pela Urban Systems, em parceria com a Necta, avaliou todos os 677 municípios com mais de 50 mil habitantes do país. O objetivo era definir as cidades com maiores potenciais de desenvolvimento do Brasil. O resultado desse ranking foi divulgado na 7ª edição do evento nacional Connected Smart Cities e Mobility, em 2021, onde Niterói foi premiada em duas categorias de destaque.
Na classificação geral, a cidade fico com a nona colocação, conforme apresentado na Tabela 2. Esse resultado pode ser considerado como muito positivo, uma vez que, nesta avaliação, não houve separação de categorias de acordo com o número de habitantes da cidade e tampouco por dimensões de avaliação. O que significa que a cidade está muito bem avaliada no contexto nacional e, portanto, outras cidades podem inspirar-se em suas políticas públicas e desenvolvimento de soluções de tecnologia voltadas para a dinâmica urbana.
Tabela 2 – Ranking Connected Smart Cities 2021
Ranking Cidade Estado
1º São Paulo SP
2º Florianópolis SC
3º Curitiba PR
4º Brasília DF
5º Vitória ES
6º São Caetano do Sul SP 7º Rio de Janeiro RJ
8º Campinas SP
9º Niterói RJ
10º Salvador BA
Fonte: Urban Systems. Elaboração própria.
Niterói também foi reconhecida em outra categoria de avaliação, por eixo temático, conforme apresentado na Tabela 3. As vencedoras desse ranking normalmente são tratadas como referência naquele assunto e acabam despertando a curiosidade das demais cidades pelo compartilhamento de ações e resultados. Essa é a intenção do ranking, destacar quem tem investido tempo e recursos nesse sentido e compartilhar boas práticas.
Tabela 3 - Vencedores por eixo temático Connected Smart Cities 2021
Eixo temático Cidade vencedora
Urbanismo Curitiba
Mobilidade e acessibilidade São Paulo Meio ambiente Balneário Camboriú Empreendedorismo Curitiba
Economia Barueri
Tecnologia e inovação Rio de Janeiro
Saúde Belo horizonte
Educação Vitória
Segurança São Caetano do Sul
Governança Niterói
Fonte: Urban Systems. Elaboração própria.
A cidade recebeu o prêmio na categoria governança, área que tem desenvolvido muitos projetos de melhoria com o uso de tecnologias. Dentre essas iniciativas, pode-se citar:
• Lançamento do Portal do Planejamento: uma plataforma que reúne diversas ferramentas de planejamento do município, por meio de painéis interativos, vídeos e notícias. Nesse portal estarão disponíveis Leis Orçamentárias e o planejamento estratégico do principal plano de transformação de Niterói em uma cidade inteligente conforme desejado.
• Compliance week: evento foram realizadas atividades ligadas a temas como:
participação social, responsabilidade ambiental, integridade e compliance, governança, riscos, transparência públicas, entre outros. Essas atividades
contaram com a participação de convidados externos, tais como: OAB – Niterói, CRCJ e SEBRAE.
O município aposta na capacidade produtiva de seus moradores e no seu potencial de negócios. A cidade tem como objetivo, segundo a prefeitura, ser “a melhor cidade do Brasil para se viver e ser feliz” e pretende atingir essa meta por meio do Plano Estratégico Niterói Que Queremos (NQQ) 2013-2033. Esse planejamento define a visão de longo prazo da cidade e orienta políticas públicas e investimentos para 20 anos, buscando gerar impacto a partir da definição de desafios e metas que busque o desenvolvimento econômico-social e a evolução da qualidade de vida dos niteroienses.
Esse plano foi elaborado por meio de uma pesquisa de opinião pública realizada em uma plataforma online, curso de redação nas escolas e congresso municipal para coletar ideias. Em seguida, foi feito um diagnóstico socioeconômico, com 9 dimensões de análise, 85 indicadores e 18 mapas com indicadores por áreas administrativas.
Para elaboração desse planejamento, a prefeitura também promoveu uma pesquisa qualitativa com 40 lideranças municipais para identificar as principais percepções a respeito da cidade e uma análise completa da capacidade financeira com base em retrospectivas orçamentárias. Por fim, para o lançamento do plano no final de 2014, foram promovidas oficinas de formulação que contaram com a presença do prefeito, equipe de gestores públicos e convidados e consultas com especialistas em áreas estratégicas para a prefeitura.
Deste planejamento, muitos projetos foram criados e vários resultados já coletados. Segundo relatório disponibilizado pela prefeitura, foi elaborada a Tabela 4, apresentada no apêndice deste trabalho, que cita apenas as ações já implementadas desse plano que tenham tido algum fator tecnológico associado. A ideia foi analisar em quais áreas normalmente as tecnologias são aplicadas e de que forma. Vale ressaltar que a tabela não cita todas as ações realizadas pela gestão do município, trata-se de uma parte desse espaço amostral apenas, onde foram escolhidas apenas ações com envolvimento claro de tecnologia e algum nível de conectividade digital.
Apesar de Niterói ser, atualmente, uma cidade considerada a 9ª melhor no ranking nacional, ainda está longe de sua meta de ser a melhor cidade do país em qualidade de vida. Para alcançar esse objetivo ambicioso, é preciso que a cidade
encare de forma ainda mais madura o desenvolvimento de soluções tecnológicas nas mais diversas áreas.
5. Plano de desenvolvimento
Esse capítulo tem como objetivo contribuir para os projetos das próximas soluções urbanas a serem desenvolvidas, na cidade de Niterói ou em outra. Como já visto ao longo deste trabalho, são as aplicações tecnológicas que possibilitam o avanço das cidades no sentido de se tornarem cada vez mais inteligentes. A base tecnológica para a cidade inteligente (e conectada) é composta de uma arquitetura de infraestrutura baseada em Redes de Telecomunicações, IoT e Big Data. (CARONE, 2018). Por isso, é fundamental aprofundar o tema arquitetura de redes e interconexão, pois são esses fatores que viabilizam toda a estrutura de funcionamento da solução.
Segundo Wenge et al. (2014), devido às múltiplas definições do termo cidades inteligentes, é possível encontrar na literatura diversas opções de arquitetura. Para Komninos (2006), a arquitetura de uma cidade inteligente possui três camadas:
• Primeira camada: armazenamento de dados, que inclui todos os tipos de controle digital;
• Segunda camada: organização de serviços digitais;
• Terceira camada: interface com o usuário.
Essa é uma arquitetura para ser tida como base, entretanto, ela ainda é bastante superficial. Diante da mesma, é possível que gestores públicos ainda se vejam sem saber por onde começar e todo o caminho de desenvolvimento que terá que ser percorrido.
A literatura fornece inúmeras possibilidades de arquiteturas diferentes. É comum que nestas arquiteturas seja sempre ressaltada a importância da dinamicidade para atender missões críticas. Uma rede que percorre todo o ciclo de entrada e saída de dados mais rapidamente e de forma eficiente possibilita que o gestor tenha tempo de respostas melhores e seja capaz de aplicar planos de ação no momento correto.
O mesmo se aplica ao tempo de resposta em casos de utilização de inteligência artificial, mas, obviamente, trata-se de um intervalo de decisão muito reduzido.
Esse é o conceito de latência, muito utilizado na área de tecnologia, que é o tempo necessário para dar uma resposta desde a entrada de um dado no sistema. As organizações têm desenvolvido grandes projetos de infraestrutura, com valores altos de investimento, com o objetivo de diminuir sua latência na ordem de grandeza de milissegundos. Elas têm feito isso pois latência é um ponto fundamental para
determinar como será a experiência do usuário. Um aplicativo que demora para abrir e frequentemente trava, provavelmente, terá seu uso bastante reduzido, por exemplo.
O monitoramento da Defesa Civil da cidade do Rio de Janeiro em momentos de chuva forte é outro exemplo que deixa evidente o quanto atentar-se para rapidez e eficiência da rede é extremamente importante. Toda a operação já está alinhada para no momento correto acionar lideranças comunitárias para orientarem a evacuação de áreas de risco. Os sensores meteorológicos comunicam-se com uma central de inteligência, que está programada para avaliar riscos e medidas necessárias, caso a situação seja grave o próprio sistema aciona líderes comunitários de regiões que poderão ser afetadas mais drasticamente. Em seguida, alertas sonoros são disparados na localidade e os moradores recebem mensagens via WhatsApp, comunicando a recomendação de deixarem suas casas.
Harrison et al. (2010) ressaltaram a possibilidade de utilizar a infraestrutura para prever os comportamentos esperados. Há infinitas possibilidades de utilização preditiva, similar ao caso da Defesa Civil da cidade do Rio de Janeiro, que podem beneficiar o planejamento urbano. Dessa forma, é possível aumentar a capacidade da gestão pública organizar-se previamente à demanda e, assim, oferecer um melhor serviço à população, diminuir gastos emergenciais e elaborar planos de ação consistentes a acontecimentos indesejados.
Para a estruturação do guia de desenvolvimento de soluções, serão tomadas como referências: a arquitetura sugerida por Wenge et al. conforme exibido pela Figura 6, a metodologia Design Thinking e experiência de trabalho em empresa do segmento de Data Centers, com ênfase em projetos de infraestrutura e interconexão.
Figura 6 - Visão geral de arquitetura de cidades inteligentes
Fonte: Wenge et al. (2014)
5.1. Definir
Será apresentada abaixo a Figura 7, ilustrando o que deve ser desenvolvido nessa que é a primeira etapa em ordem cronológica e que não é citada diretamente na arquitetura de Wenge et al. (2014).
Figura 7 - Fluxograma da macro etapa definir
Fonte: Elaboração própria
5.1.1. Desenho de solução
Essa é a etapa onde a gestão da cidade já possui um problema considerado prioritário a ser resolvido ou mesmo atenuado, mensurado a partir de um objetivo estratégico. É normal que diante de vários problemas urbanos a gestão tenha dificuldade em priorizar o que deve ser solucionado primeiro. Al-Hader et al. (2009), por exemplo, destrincharam no nível de serviço, cinco camadas para a gestão pública pensar as infraestruturas de rede das cidades inteligentes, onde na base encontram- se serviços essenciais como luz, gás e telefonia. Essa é uma decisão muito particular à realidade de cada cidade e também do perfil da gestão.
É comum no segmento de tecnologia a organização de Hackathons para levantamento de ideias. Esses eventos são verdadeiras maratonas de geração de ideias que, às vezes, podem avançar para níveis de programação, mas, às vezes, não. Geralmente, são realizados em escolas, universidades ou próximo a elas.
Nesse momento do plano, o desenvolvimento da solução ocorre de forma concomitante com a viabilidade econômica desse projeto. Vale ressaltar que modelos de gastos mais flexíveis são essenciais para uma maior liberdade futura. As
