O Vlocus utiliza técnicas avançadas de Entity Resolution e Location Normalization para identificar automaticamente que "VILMAR M.", "V. Morais" e "vilmar morais" são a mesma pessoa. E que "Torre31", "T/31" e "T.31" são o mesmo local. Rastreabilidade individual garantida sem esforço manual.
Em planilhas de ROS preenchidas manualmente, cada técnico de segurança escreve nomes e locais a sua maneira. Abreviações, acentuação, maiúsculas e minúsculas, iniciais e grafias alternativas criam um cenário em que o mesmo trabalhador aparece com dezenas de variações distintas nos registros. O mesmo acontece com locais de obra, onde "Torre 31", "T/31", "TORRE-31" e "torre 31" são tratados como locais diferentes por qualquer ferramenta de análise.
O resultado é devastador para a gestão de SST. Não é possível rastrear o histórico de desvios por trabalhador quando ele aparece com 5 nomes diferentes. Não é possível identificar os locais mais críticos quando cada planilha usa uma convenção diferente. Qualquer relatório gerado a partir desses dados será impreciso e incompleto.
VILMAR M., V. Morais, vilmar morais, Vilmar, V.M. Cada técnico escreve diferente, e o sistema interpreta cada variação como uma pessoa distinta. Rastreabilidade individual se torna impossível.
Torre31, T/31, T.31, TORRE-31 e torre 31 são o mesmo lugar. Mas em uma planilha, aparecem como 5 locais distintos, fragmentando a análise geográfica dos riscos e impedindo rankings de localidade confiáveis.
Gráficos e rankings baseados em dados não padronizados mostram informações fragmentadas. O trabalhador com mais reincidências pode aparecer diluído em 5 registros diferentes, invisível para a gestão.
Padronizar nomes manualmente em planilhas com centenas de registros exige atenção a cada linha. Um único erro de leitura compromete toda a cadeia de rastreabilidade do trabalhador ou do local.
O Vlocus aplica algoritmos de Entity Resolution para identificar automaticamente que variações de escrita referem-se a mesma entidade. O sistema analisa semelhança fonética, padrões de abreviação, iniciais e contexto para agrupar registros que pertencem ao mesmo trabalhador ou local. O resultado: dados limpos e rastreáveis desde o primeiro momento, prontos para alimentar o dashboard analítico e o plano de ação.
O sistema compara cada nome usando algoritmos fonéticos adaptados ao português brasileiro, identificando semelhanças que vão além da comparação literal de caracteres. "V. Morais" e "VILMAR MORAIS" são reconhecidos como a mesma entidade.
Cada par de variações recebe um score de confiança. Acima de um limiar, o agrupamento é automático. Abaixo, o sistema sugere a unificação para revisão humana, garantindo precisão sem sacrificar cobertura.
Location Normalization padroniza convenções de nomenclatura de locais de obra. "Torre31", "T/31", "TORRE-31" e "torre 31" são unificados em "Torre 31" automaticamente, viabilizando rankings de localidade confiáveis.
O resultado é uma base onde cada trabalhador tem um único registro canônico e cada local uma única denominação padronizada. Pronto para classificação por IA e análise avançada.
Em um caso real de uma construtora com 5 frentes de obra, o Vlocus analisou 847 registros de ROS e encontrou 47 variações de escrita para nomes de trabalhadores e locais. Após o processamento automático de Entity Resolution, essas 47 variações foram resolvidas em 12 trabalhadores únicos e 8 locais padronizados, sem intervenção manual. O tempo total de processamento foi inferior a 15 segundos.
A padronização de dados é fundamental para atender as exigências legais que demandam rastreabilidade individual de trabalhadores e controle por local de trabalho. Sem dados padronizados, a empresa não consegue demonstrar de forma confiável o histórico de cada colaborador perante o MTE.
Antes de padronizar, consolide todas as suas planilhas em uma única base. O Vlocus aceita qualquer formato e agrega automaticamente dados de múltiplas obras.
Com dados padronizados, a classificação por IA se torna ainda mais precisa. Cada desvio é categorizado com grupo, subgrupo, criticidade e NR violada.
Dados padronizados são a base para rastreabilidade completa. Acompanhe cada desvio da origem à resolução com trilha de auditoria inviolável.
Agende uma demonstração e veja como o Vlocus resolve variações de escrita automaticamente com Entity Resolution.