Em uma operação de transporte, saber quantos quilômetros um veículo percorreu é importante. Saber quanto combustível consumiu também. Mas existe uma pergunta ainda mais estratégica: como o comportamento do motorista está influenciando o desempenho da operação?
É justamente nesse ponto que entra o MKBE (Mean Kilometer Between Event), um indicador desenvolvido para relacionar a quilometragem percorrida com a quantidade de eventos de condução registrados pela telemetria. Em termos simples, ele mostra quantos quilômetros, em média, um veículo percorre entre um evento de condução e outro. Quanto maior o resultado, melhor tende a ser a regularidade da condução, desde que os eventos considerados e as condições operacionais sejam comparáveis. Essa aplicação do indicador foi documentada em estudos brasileiros sobre telemetria no transporte urbano de passageiros.
Mais do que produzir um número para um ranking, o MKBE pode transformar grandes volumes de dados de telemetria em uma ferramenta de gestão, treinamento, segurança e eficiência operacional.
E isso é especialmente relevante porque o comportamento ao volante não é um fator isolado. A aceleração excessiva, frenagens bruscas, excesso de velocidade, curvas agressivas, rotações inadequadas e outros eventos podem aumentar riscos, consumo e desgaste do veículo.
Estudos acadêmicos realizados com milhares de veículos demonstram que dados de telemetria são capazes de identificar padrões de comportamento relacionados à segurança viária. Uma pesquisa publicada na revista Accident Analysis & Prevention, por exemplo, analisou dados de aproximadamente 4.000 veículos em Nova York e encontrou associações entre indicadores como frenagens bruscas, acelerações bruscas, velocidade e taxas de colisões.
O que é o MKBE?
A sigla MKBE vem de Mean Kilometer Between Event, ou quilometragem média entre eventos.
A lógica matemática é simples:
MKBE = quilometragem percorrida ÷ quantidade de eventos registrados
Imagine, por exemplo, um motorista que percorreu 1.000 km e registrou 100 eventos de condução considerados na análise.
MKBE = 1.000 ÷ 100 = 10 km/evento
Isso significa que, naquele período, ocorreu em média um evento de condução a cada 10 quilômetros.
Se outro motorista percorreu os mesmos 1.000 km, mas registrou 50 eventos:
MKBE = 1.000 ÷ 50 = 20 km/evento
Nesse cenário, o segundo motorista apresenta uma frequência de eventos menor.
É importante compreender essa lógica porque o MKBE não deve ser interpretado como uma simples “nota do motorista”. Ele é um indicador de frequência relativa de eventos, que permite comparar desempenho desde que sejam consideradas as condições de operação.
Essa característica é uma das grandes vantagens do indicador.
Contar simplesmente o número de eventos pode produzir interpretações equivocadas.
Um motorista que percorreu 3.000 km naturalmente terá oportunidade de registrar mais eventos do que outro que percorreu apenas 500 km. Ao relacionar os eventos com a distância percorrida, o gestor consegue transformar o dado absoluto em uma métrica comparável.
Por que monitorar o comportamento do motorista?
A condução representa uma variável operacional extremamente importante porque o motorista interage diretamente com o veículo, a via, o trânsito, a carga ou os passageiros e as condições ambientais.
Em uma frota pesada, pequenas diferenças de comportamento repetidas milhares de vezes podem produzir impactos relevantes.
Uma aceleração agressiva pode representar maior demanda energética.
Uma frenagem brusca pode indicar uma condução menos antecipativa.
Uma curva realizada em velocidade inadequada pode aumentar riscos e esforços sobre o veículo.
O excesso de velocidade reduz o tempo disponível para reação e aumenta a distância necessária para parar. A NHTSA, agência norte-americana de segurança viária, destaca entre as consequências do excesso de velocidade o aumento da distância de parada, maior possibilidade de perda de controle e maior severidade potencial dos acidentes.
Por isso, monitorar comportamento não significa simplesmente procurar erros.
Significa identificar padrões que podem ser transformados em oportunidades de melhoria.
MKBE: de indicador operacional para ferramenta de gestão
Uma das maiores contribuições do MKBE é permitir que o gestor deixe de olhar apenas para eventos isolados e passe a analisar tendências.
Imagine que uma frota tenha apresentado:
- 12 km/evento em janeiro;
- 15 km/evento em fevereiro;
- 18 km/evento em março;
- 22 km/evento em abril.
A evolução sugere que a frequência de eventos caiu em relação à distância percorrida.
Mas o valor mais importante não está apenas no número final.
O gestor precisa perguntar:
O que mudou entre janeiro e abril?
Houve treinamento?
Os motoristas receberam feedback?
Alguma linha foi alterada?
Mudaram os veículos?
Houve alteração no perfil operacional?
Os parâmetros da telemetria permaneceram iguais?
Houve mudança na equipe?
É essa investigação que transforma um indicador em inteligência operacional.
Não compare motoristas sem considerar o contexto
Um dos principais erros na utilização de indicadores de comportamento é comparar pessoas como se todos os motoristas enfrentassem exatamente as mesmas condições.
Isso raramente acontece.
Um motorista que trabalha em uma linha urbana congestionada, com grande quantidade de paradas e arrancadas, enfrenta uma realidade diferente daquele que opera em uma rodovia.
Da mesma forma, um veículo carregado apresenta comportamento diferente de um veículo vazio. Um trecho montanhoso não deve ser comparado diretamente com uma rota plana.
Uma pesquisa publicada pela Transportation Research Part D demonstrou justamente que fatores como velocidade média, frenagens e marcha lenta podem influenciar o consumo de combustível de veículos pesados, mas que o desempenho também depende de fatores externos, como terreno, carga, tipo de veículo e características da operação.
Portanto, o MKBE deve ser utilizado com inteligência.
O objetivo não é simplesmente descobrir “quem tem o maior número”.
O objetivo é descobrir quem apresenta determinado comportamento, em qual contexto, com que frequência e qual ação pode melhorar esse resultado.
Quais eventos podem compor o MKBE?
A composição do indicador depende da metodologia adotada pela empresa e dos eventos que deseja monitorar.
Entre os eventos que podem ser utilizados em uma estratégia de acompanhamento estão:
Aceleração brusca
Acelerações excessivas podem indicar condução agressiva e também aumentar a demanda energética do veículo.
Uma pesquisa baseada em mais de 4.000 registros reais de condução no transporte de cargas encontrou relação significativa entre determinados comportamentos agressivos e consumo de combustível, destacando especialmente aceleração agressiva, curvas agressivas e excesso de rotação.
Frenagem brusca
Frenagens bruscas são particularmente importantes para segurança.
Elas podem indicar falta de antecipação, distância inadequada em relação ao veículo à frente ou necessidade de reação diante de uma situação de risco.
Isso não significa que toda frenagem brusca seja responsabilidade do motorista. O contexto precisa ser analisado.
Uma frenagem diante de uma situação inesperada no trânsito é diferente de uma sequência recorrente de frenagens provocadas por condução pouco antecipativa.
Excesso de velocidade
A velocidade é outro componente relevante.
Além dos riscos relacionados à segurança, velocidades elevadas podem alterar consumo, capacidade de reação e severidade de eventuais acidentes.
Pesquisas utilizando grandes bases de dados de telemetria identificaram associação entre excesso de velocidade e risco de colisão em determinados contextos rodoviários.
Curvas agressivas
Curvas também merecem atenção.
O estudo publicado na Operational Research encontrou impacto particularmente relevante de curvas agressivas sobre o consumo de combustível, além de apontar que esse comportamento pode estar associado a outros eventos agressivos de aceleração e desaceleração.
Excesso de rotação
O excesso de RPM pode representar utilização inadequada da faixa de operação do motor e contribuir para menor eficiência.
Em um estudo conduzido com caminhões, a telemetria foi utilizada para acompanhar, entre outros indicadores, RPM, velocidade, eventos de condução e consumo. A intervenção combinando monitoramento, feedback, treinamento e incentivos produziu melhorias expressivas em diversos indicadores.
Como interpretar um MKBE alto ou baixo?
A lógica fundamental é:
Quanto maior a quilometragem média entre eventos, menor a frequência de eventos por quilômetro.
Porém, isso não significa que “quanto maior, sempre melhor” de forma absoluta.
O indicador precisa ser analisado dentro de uma metodologia consistente.
Por exemplo:
Motorista A:
2.000 km / 100 eventos = 20 km/evento
Motorista B:
2.000 km / 50 eventos = 40 km/evento
Em condições semelhantes, o motorista B apresenta uma frequência de eventos menor.
Mas imagine que o motorista A tenha operado uma rota muito mais complexa, com trânsito intenso, enquanto o motorista B atuou em uma operação predominantemente rodoviária.
A comparação direta pode ser injusta.
Por isso, gestores experientes devem trabalhar com grupos de comparação.
Motoristas da mesma linha.
Motoristas do mesmo tipo de veículo.
Operações semelhantes.
Períodos semelhantes.
Condições semelhantes.
Essa segmentação aumenta muito a qualidade da análise.
O MKBE funciona melhor quando associado ao treinamento
Um indicador sozinho não muda comportamento.
Ele apenas mostra o que está acontecendo.
A mudança acontece quando a informação é transformada em ação.
Esse princípio é sustentado por pesquisas sobre telemetria e feedback. Um estudo experimental com mais de 150 veículos e mais de 350 motoristas mostrou que o feedback baseado em eventos de condução reduziu comportamentos de risco entre os motoristas mais problemáticos. O estudo estimou reduções de 8% nos incidentes de segurança e de 3% a 10% no consumo de combustível, com efeitos maiores em veículos de maior porte.
Outro estudo, publicado em 2026, analisou 175 motoristas e 73.869 viagens em um experimento naturalístico de longo prazo. Os pesquisadores observaram que mecanismos de feedback contribuíram para reduzir tempo em excesso de velocidade e eventos de frenagem brusca; o recurso de scorecard apresentou o maior efeito positivo entre os mecanismos avaliados.
Isso reforça uma ideia fundamental:
telemetria não deve ser apenas monitoramento. Deve ser um sistema de aprendizagem operacional.
Como utilizar o MKBE em um programa de evolução dos motoristas
Uma estratégia eficiente pode seguir cinco etapas.
1. Medir
Primeiro, estabeleça uma linha de base.
Registre o MKBE dos motoristas durante determinado período sem alterar significativamente a metodologia.
O objetivo é descobrir qual é o comportamento atual.
2. Identificar
Depois, identifique os principais eventos que estão puxando o desempenho para baixo.
Um motorista pode ter MKBE ruim principalmente por excesso de velocidade.
Outro pode apresentar concentração de frenagens bruscas.
Outro pode ter problemas de aceleração.
Isso significa que o treinamento deve ser individualizado.
3. Orientar
Apresente ao motorista os dados de forma simples.
Em vez de dizer:
“Você está entre os piores da frota.”
Mostre:
“Nos últimos 30 dias, você percorreu 3.000 km e registrou 150 eventos. Isso representa um MKBE de 20 km/evento. Os principais eventos são aceleração e frenagem bruscas.”
A segunda abordagem é muito mais educativa.
4. Treinar
Depois da identificação, é preciso ensinar a alternativa correta.
Se o problema é frenagem brusca, trabalhe antecipação.
Se é aceleração agressiva, trabalhe progressividade.
Se é excesso de velocidade, trabalhe leitura de cenário, planejamento e controle.
Se é excesso de RPM, trabalhe faixa de operação e utilização adequada do conjunto motriz.
5. Reavaliar
Após o treinamento, volte aos dados.
O MKBE aumentou?
Os eventos diminuíram?
O consumo melhorou?
A condução ficou mais estável?
Houve redução de incidentes?
Essa comparação transforma o treinamento em uma ação mensurável.
MKBE e ranking: cuidado para não transformar gestão em punição
Rankings podem ser excelentes ferramentas de engajamento.
Mas existe uma diferença enorme entre competição saudável e cultura punitiva.
Quando o motorista entende que a telemetria serve exclusivamente para puni-lo, existe uma tendência de resistência.
Quando entende que os dados servem para ajudá-lo a dirigir melhor, o processo pode assumir outra dinâmica.
A experiência documentada no transporte urbano brasileiro com o Grupo NSO é interessante nesse sentido. O projeto de telemetria associou o MKBE ao acompanhamento de desempenho e à orientação dos motoristas, com foco na evolução da condução segura e econômica e evitando uma abordagem predominantemente punitiva.
O mesmo caso relata evolução do indicador MKBE ao longo da implementação do programa e destaca a importância da integração entre Operação, Manutenção e Recursos Humanos.
Esse é um ponto essencial para qualquer gestor:
o objetivo do indicador não deve ser encontrar culpados, mas encontrar oportunidades de melhoria.
O verdadeiro valor está na evolução
Talvez a maior vantagem do MKBE não esteja em saber quem está em primeiro lugar hoje.
Está em saber quem está evoluindo.
Imagine:
| Motorista | MKBE inicial | MKBE atual | Evolução |
|---|---|---|---|
| Motorista A | 12 km/evento | 24 km/evento | +100% |
| Motorista B | 25 km/evento | 28 km/evento | +12% |
| Motorista C | 30 km/evento | 31 km/evento | +3% |
Se analisarmos somente o ranking atual, o motorista A ainda não está em primeiro lugar.
Mas ele apresentou a maior evolução.
Isso pode revelar um motorista que respondeu muito bem ao treinamento e merece reconhecimento.
Portanto, uma boa gestão deve acompanhar pelo menos três dimensões:
resultado atual + evolução + consistência.
MKBE, consumo e manutenção: uma visão integrada
O comportamento do motorista não afeta apenas segurança.
Ele também pode influenciar consumo, pneus, freios, transmissão e outros componentes.
O estudo sobre comportamento de motoristas de carga publicado na Operational Research encontrou evidências de que aceleração agressiva, curvas agressivas e excesso de RPM podem estar relacionados ao aumento do consumo.
Outro estudo sobre condução eficiente em veículos pesados identificou velocidade média, frenagem e marcha lenta como fatores relevantes para o consumo.
Por isso, uma análise madura não deve colocar o MKBE isolado dentro de um painel.
Ele pode ser cruzado com:
- consumo de combustível;
- km/l;
- marcha lenta;
- excesso de velocidade;
- aceleração;
- frenagem;
- RPM;
- utilização do freio motor;
- desgaste de pneus;
- manutenção;
- acidentes;
- reclamações;
- produtividade;
- linha ou rota;
- tipo de veículo.
Essa integração permite descobrir relações que não seriam percebidas observando apenas um indicador.
O MKBE como indicador de cultura operacional
Uma empresa que acompanha MKBE ao longo do tempo começa a criar uma base histórica de comportamento.
E isso é extremamente valioso.
Ao longo dos meses, o gestor consegue identificar:
quais treinamentos funcionam;
quais comportamentos persistem;
quais linhas apresentam maior dificuldade;
quais motoristas evoluem mais rapidamente;
quais veículos apresentam padrões diferentes;
quais horários concentram eventos;
quais rotas exigem abordagens específicas.
A telemetria deixa, então, de ser apenas uma ferramenta de localização e passa a funcionar como uma plataforma de inteligência operacional.
Esse conceito é coerente com pesquisas que demonstram a capacidade de grandes bases de dados telemáticos de produzir indicadores de comportamento e segurança em escala.
O futuro é transformar dados em comportamento
O grande desafio das empresas de transporte não é mais simplesmente coletar dados.
É transformar dados em decisões.
Uma frota moderna pode gerar milhões de registros: posição, velocidade, RPM, aceleração, frenagem, consumo, distância, tempo, rota, eventos e condições de operação.
Mas dados sem interpretação não necessariamente produzem resultado.
O MKBE ocupa um espaço importante justamente porque simplifica uma parte dessa complexidade.
Ele permite transformar uma grande quantidade de eventos em uma pergunta objetiva:
quantos quilômetros meu motorista consegue percorrer antes de gerar um novo evento de condução?
A partir daí, o gestor pode investigar causas, comparar períodos, orientar motoristas, estruturar treinamentos e acompanhar resultados.
Mais importante: pode sair da gestão baseada em percepção e caminhar para uma gestão baseada em evidências.
Conclusão
O MKBE é muito mais do que um número exibido em um painel de telemetria.
Quando corretamente estruturado, ele pode funcionar como um indicador de frequência de eventos de condução e como uma ferramenta para acompanhar a evolução do comportamento dos motoristas.
Seu maior potencial aparece quando é utilizado junto a contexto operacional, treinamento, feedback e outros indicadores de desempenho.
A lógica é simples:
medir → entender → orientar → treinar → acompanhar → evoluir.
E essa lógica muda a função da telemetria dentro da empresa.
Em vez de simplesmente registrar que um motorista freou, acelerou ou excedeu determinada velocidade, a organização passa a compreender com que frequência isso acontece, em quais condições, quais consequências produz e o que pode ser feito para melhorar.
É nesse ponto que a telemetria deixa de ser apenas tecnologia embarcada e passa a ser inteligência aplicada à operação.
Para empresas que buscam mais segurança, menor consumo, maior disponibilidade dos veículos e uma condução mais eficiente, acompanhar o comportamento dos motoristas por meio de indicadores como o MKBE pode ser um passo importante para transformar dados em desempenho real.
