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AI

Operações Proativas com IA

Uma camada de vigilância que levanta problemas e oportunidades antes de alguém ir procurá-los — e propõe a correção sem nunca executá-la pelas suas costas.

O Problema

Por que esta extensão existe?

A maioria dos times de operação descobre um problema quando um motorista reclama. O carregador que há duas semanas falha uma sessão a cada quatro, o token usado em duas cidades na mesma tarde, o local onde as falhas de pagamento subiram devagar depois de uma atualização de firmware — nada disso aparece num painel a menos que alguém já desconfie. Quando aparece, a receita e a boa vontade já foram.

A Solução

O que você obtém

  • Detecção proativa de anomalias em carregadores, sessões e pagamentos, com reconhecer, descartar e resolver
  • Resumo diário por e-mail com as questões críticas e as ações que valem a pena
  • Análise de causa raiz das sessões falhadas, em vez de uma lista de códigos de erro
  • Detecção de fraude — clonagem de token, recarga indevida e fraude de pagamento — com trilha de investigação e resolução
  • Recomendações de expansão da rede a partir de onde a demanda está sendo recusada
  • Índice de saúde da rede de 0 a 100, com histórico e tendência
  • Sete ações operacionais assistidas, cada uma com nível de risco, papel exigido e aprovação explícita antes de rodar qualquer coisa além de uma consulta de status
🎯 Para quem é isso?

Operadores cuja rede já passou do tamanho do painel, times enxutos fora do horário comercial, e quem prefere saber de um carregador com defeito pela plataforma e não por um motorista.

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🔌 Modular por design

Ative ou desative por tenant. Pague apenas o que usa. Todos os addons se integram perfeitamente.

Capacidades Principais

Tudo incluído

Anomalias Encontradas por Você

Carregadores, sessões e pagamentos são vigiados continuamente. O que volta é uma lista curta que vale a leitura, cada item com reconhecer, descartar e resolver — não uma tempestade de alertas.

Um Resumo Diário

Um e-mail por manhã com as questões críticas e as ações recomendadas. Destinatários e horário de envio são seus; a leitura leva dois minutos.

Análise de Causa Raiz

As sessões falhadas são analisadas pelo que de fato as causou, para que a resposta seja “a trava deste conector falha quando está frio” e não uma coluna de códigos de erro.

Detecção de Fraude

Clonagem de token, recarga indevida e fraude de pagamento aparecem como alertas que você investiga e resolve, com a trilha guardada. Os limiares são definidos por você.

Índice de Saúde e Tendência

Um único valor de 0 a 100 para a rede, com histórico. É o número para colocar diante de um conselho, e a tendência diz se o trabalho do trimestre passado valeu a pena.

Ações que Perguntam Antes

Consulta de status, reinício suave, reinício forçado, destravamento de conector, abertura de chamado, retirada de serviço e mudança de tarifa de um local. Todas, menos a consulta de status, aguardam sua aprovação explícita.

Casos de Uso Reais

Veja em ação

Como operadores em todo o mundo usam esta extensão para resolver problemas reais e fazer crescer o seu negócio.

O carregador que ninguém tinha reportado
Uma unidade começa a falhar uma sessão a cada quatro depois de uma mudança de firmware. A detecção de anomalias levanta no segundo dia, a análise de causa raiz aponta a trava do conector, e uma ordem de serviço é aberta — duas semanas antes de o primeiro motorista reclamar.
Um token em duas cidades ao mesmo tempo
O mesmo token autoriza uma sessão no Porto e, quarenta minutos depois, em Braga. A detecção de fraude levanta um alerta de clonagem com as duas sessões anexas, e a investigação encerra com o token bloqueado e os CDRs contestados.
Um reinício que esperou por uma pessoa
O assistente propõe um reinício forçado em um carregador travado em estado de falha. A ação carrega o nível de risco e espera. O engenheiro de plantão, que tem o papel para isso, aprova — e o reinício roda com a aprovação registrada.
Caso de Estudo

Operador pega 71% das falhas antes de um motorista reportar

Uma rede de 300 carregadores descobria a maioria das falhas por chamados de suporte. Depois de ativar as operações proativas com IA, a detecção de anomalias e o resumo diário passaram à frente da reclamação: 71% das falhas foram levantadas internamente primeiro, e o tempo médio até o reconhecimento caiu de 19 horas para menos de 2. A detecção de fraude ainda revelou um padrão de token clonado que rodava havia três meses contra um único local.

71%
Das falhas pegas antes da reclamação
< 2 h
Tempo médio até reconhecer

7
Ações assistidas, todas com aprovação
0-100
Índice de saúde da rede

Saiba pela sua plataforma, não pelos seus motoristas.

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