Stratio fecha $12 Milhões em ronda de investimento. Saiba mais

Brisa escolhe a Plataforma Stratio para monitorizar a sua Frota

Janeiro 5, 2022

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Projeto Stratio com a Brisa

 

SOBRE A BRISA

Plataforma rodoviária líder na Europa e maior operador privado de infraestruturas de transporte em Portugal, cobrindo o principal eixo do sistema rodoviário português com 7,5 milhões de clientes a circular nas estradas por ano. Conta com mais de 2000 colaboradores e teve uma receita a rondar os 500M€ em 2020.

 

O PROJETO STRATIO COM A BRISA

A Brisa seleccionou a Stratio para monitorizar a sua frota devido à inovação do nosso sistema, que combina as suas necessidades numa única plataforma, permitindo-lhes controlar, monitorizar e prevenir problemas com camiões e outros veículos para implementar uma abordagem baseada em manutenção preditiva.

 

Logo da Brisa

Luís Amaral Prazeres, Diretor de Gestão de Frota na Brisa, partilhou as suas opiniões sobre a Plataforma Stratio.

 

 

 Segundo Luís Amaral Prazeres:

“A principal razão para ter escolhido a Stratio deve-se ao seu sistema inovador de previsão de avarias, que nos permite prevenir e antecipar todo o tipo de falhas que possam ocorrer durante o funcionamento dos veículos, juntamente com o magnífico painel de instrumentos e área de relatórios, que é utilizado para controlar a totalidade da frota, em qualquer momento e a partir de qualquer lugar”.

 

 

O mesmo responsável afirma ainda que:

“A tecnologia garante que podemos ter visibilidade total sobre a nossa frota com a solução mais completa do mercado, combinando manutenção com operações para nos oferecer um conjunto ideal de ferramentas para controlar aspectos chave do nosso negócio, tais como o processo de tomada de decisão para adquirir novos veículos para a nossa frota”.

 

 

“Sistema inovador de previsão de falhas, que nos permite prevenir e antecipar todo o tipo de falhas”.

 

 

Plataforma Stratio

A Plataforma Stratio oferece uma visibilidade total sobre o desempenho do veículo e a automatização da saúde dos seus componentes através de modelos de Inteligência Artificial para manutenção preditiva.

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