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Operaciones

Salud y Disponibilidad

Recuperación automática de averías, mantenimiento predictivo y seguimiento del SLA de disponibilidad: tus cargadores se arreglan solos antes de que el conductor note nada.

El Problema

¿Por qué existe esta extensión?

Un cargador averiado son ingresos perdidos y un conductor descontento. De media, un CPO descubre una avería entre 4 y 8 horas después de producirse, a menudo por la queja de un conductor. La recuperación manual tarda de 1 a 3 días. Mientras tanto, el cargador está parado y no rinde nada. La recuperación automática y el mantenimiento predictivo cambian esta ecuación por completo.

La Solución

Qué obtiene

  • Cadena de recuperación automática de averías: reinicio suave, reinicio forzado, desbloqueo del conector y escalado, todo sin intervención humana
  • Detección predictiva de averías: análisis de patrones de error a 90 días, con puntuación de riesgo por cargador
  • Seguimiento del SLA de disponibilidad por cargador y por ubicación: conoce la disponibilidad real frente al objetivo
  • Integración con sistemas de tickets: Zendesk y Jira; creación automática de ticket cuando la recuperación automática falla
  • Analítica del tiempo medio de recuperación: mide y mejora tu rendimiento en la reparación
  • Trazado distribuido con OpenTelemetry, para una observabilidad técnica en profundidad
  • Endpoint de métricas Prometheus: exporta a Grafana y construye tus paneles
🎯 ¿Para quién es esto?

Cualquier CPO que gestione cargadores físicos, sobre todo con 10 o más cargadores, con compromisos de nivel de servicio, o en mercados regulados con exigencias de disponibilidad.

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🔌 Modular por diseño

Active o desactive por tenant. Pague solo lo que usa. Todas las extensiones se integran perfectamente.

Capacidades Clave

Todo incluido

Recuperación Automática

Reinicio suave, reinicio forzado, desbloqueo del conector. El sistema lo intenta todo antes de llamar a una persona. La mayoría de las averías se resuelven en menos de 5 minutos.

Mantenimiento Predictivo

El análisis de patrones de error de 90 días asigna una puntuación de riesgo a cada cargador. Cargador 42: 78% de probabilidad de fallo en 7 días - prog

Seguimiento del SLA de Disponibilidad

Sigue la disponibilidad real por cargador y por ubicación. Compárala con tus objetivos. Identifica a los que fallan de forma crónica.

Auto-Ticketing

Cuando la recuperación automática falla, se crea solo un ticket en Zendesk o Jira, con todo el contexto de la avería. El técnico sale con toda la información que necesita.

Analítica del Tiempo de Reparación

Sigue el tiempo medio de reparación a lo largo del tiempo. Comprueba si tu desempeño mejora. Compárate con las referencias del sector.

Prometheus y Grafana

Exporta las métricas a Prometheus y visualízalas en Grafana. Construye paneles a medida para tu equipo de operación.

Casos de Uso Reales

Véalo en acción

Cómo los operadores de todo el mundo utilizan esta extensión para resolver problemas reales y hacer crecer su negocio.

Avería de un cargador resuelta en 4 minutos sin intervención humana
El cargador CP042 reporta un fallo de bloqueo del conector a las 02:17. El sistema intenta un reinicio suave: falla. Reinicio forzado: funciona. El cargador vuelve a las 02:21. Parada total: 4 minutos. Ningún técnico llamado. Ninguna queja de conductor.
El mantenimiento predictivo evita una avería
El sistema marca el cargador 17: errores de conmutación de potencia en aumento, con un 82% de probabilidad de fallo en 5 días. El responsable de operación programa una visita. El técnico encuentra un relé que está cediendo y lo sustituye. El cargador nunca llega a pararse.
El tiempo de reparación pasa de 4,2 horas a 47 minutos
Un CPO activa la recuperación automática en 80 cargadores. A lo largo de 3 meses, el tiempo medio de reparación cae de 4,2 horas (proceso manual) a 47 minutos (recuperación automática más apertura automática de ticket). La disponibilidad sube del 94,2% al 98,7%.
Caso de Estudio

UK CPO improves uptime from 94% to 98.7% with automated recovery

Un CPO británico con 120 cargadores en 15 ubicaciones respondía a las averías a mano: el tiempo medio de reparación era de 4,2 horas. Muchas averías ocurrían de noche y no se descubrían hasta la mañana. Tras activar Salud y Disponibilidad con recuperación automática, el 73% de las averías se resuelven solas en menos de 10 minutos. El tiempo medio de reparación bajó a 47 minutos. La disponibilidad de la red subió del 94% al 98,7%.

98.7%
Disponibilidad de la red
47 min
Tiempo medio de reparación
73%
Averías resueltas solas
-89%
Mejora del tiempo de reparación

Deja de perder ingresos por cargadores parados.

Hable con nuestro equipo y vea esta extensión en acción con una demo personalizada.

Ahora con ML y Cumplimiento PCPR

Predicción por ML + Disponibilidad Regulatoria

Predicción real de averías por machine learning entrenada en los datos de sus propios cargadores — y cálculo de disponibilidad conforme PCPR para operadores en el Reino Unido.

Predicción de Averías por ML Entrenado

Un modelo de regresión logística entrenado en el historial de errores de su cargador — recuento de errores (7d/30d), % de disponibilidad, sesiones fallidas, antigüedad del firmware, recuento de reconexiones — puntúa cada cargador diariamente para el riesgo de avería.

  • Puntuación de riesgo de avería por cargador (0,0 – 1,0)
  • Entrenamiento del modelo activado vía API o programado
  • AUC de entrenamiento visible en el panel de gestión
Disponibilidad Conforme PCPR (Reino Unido)

La normativa PCPR del Reino Unido exige informes del 99% de disponibilidad. OASIS HUB calcula la disponibilidad correctamente: las ventanas de mantenimiento planificado se excluyen tanto del numerador como del denominador.both the numerator and denominator — not just the numerator — as PCPR specifies. Maintenance schedules are managed via API.

  • Verificación de cumplimiento del umbral del 99% por cargador
  • API de gestión de ventanas de mantenimiento
  • Página de estado pública en /gc/1.0/status