A empresa de conetividade assinou acordos com duas grandes empresas que fabricam e distribuem a sua tecnologia no setor aeronáutico.
A Galgus de Sevilha desembarcou nos Estados Unidos com dois contratos que lhe permitem levar a sua tecnologia WiFi inteligente a 1700 aviões em todo o mundo. O acordo foi fechado com duas empresas que fabricam e distribuem a sua solução de conetividade no setor aeronáutico: a Miltope, no Colorado e no Alabama, e Safran Inflight Innovations, na Califórnia.
2023 foi um excelente ano para a empresa espanhola, que conseguiu fechar acordos com vários parceiros nos Estados Unidos e no Canadá. Graças a isso, “esperamos ter um crescimento significativo no segundo semestre do ano em mercados como a conetividade WiFi em campus universitários, zonas rurais, hotéis, cidades inteligentes, centros comerciais e empresas e administrações públicas em geral”, disse a Galgus.
Para além dos dois contratos mencionados, a empresa sevilhana está a trabalhar com a Boeing para integrar a sua solução nos aviões da fábrica de Seattle e o operador ferroviário norte-americano Amtrak também tem a sua tecnologia.
Além disso, de acordo com o El Economista, a empresa tem um novo contrato na Flórida para fornecer WiFi em áreas com fraca conetividade, que poderá ser alargado a outros quatro condados. A empresa espera participar em 58 projetos em 41 condados, o que gerará um volume de negócios superior a 30 milhões de euros. Trata-se de uma grande oportunidade de crescimento para a Galgus, que nos últimos anos ultrapassou os 4 milhões de euros de faturação nos Estados Unidos.
Recentemente, a empresa patenteou uma tecnologia que otimiza o desempenho da rede e fornece análises avançadas de geolocalização, gerando um identificador único ou “Galgus Fingerprint” para cada dispositivo não ligado. Graças a esta solução, estes dispositivos podem ser rastreados em tempo real com uma precisão de 87% e construir métricas que vão desde a contagem à segmentação automática de visitantes, movimentos entre zonas, tempos médios de presença, entre outros. Juntamente com a tecnologia de aprendizagem automática, estes dados serão também utilizados para prever padrões e fluxos.