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Operações

Saúde e Disponibilidade

Recuperação automática de falhas, manutenção preditiva e acompanhamento do SLA de disponibilidade — os seus carregadores se resolvem sozinhos antes de o motorista perceber alguma coisa.

O Problema

Por que esta extensão existe?

Um carregador em falha é receita perdida e um motorista insatisfeito. Em média, um CPO só descobre uma falha de 4 a 8 horas depois de ela acontecer — muitas vezes por reclamação de um motorista. A recuperação manual leva de 1 a 3 dias. Enquanto isso, o carregador fica parado e não rende nada. A recuperação automática e a manutenção preditiva mudam essa equação por completo.

A Solução

O que você obtém

  • Cadeia de recuperação automática de falhas: reinício suave, reinício forçado, destravamento do conector e escalonamento — tudo sem intervenção humana
  • Detecção preditiva de falhas: análise de padrões de erro a 90 dias, com pontuação de risco por carregador
  • Acompanhamento do SLA de disponibilidade por carregador e por local — saiba a disponibilidade real frente à meta
  • Integração com sistemas de chamados: Zendesk e Jira — abertura automática de chamado quando a recuperação automática falha
  • Análise do tempo médio de reparo — meça e melhore o seu desempenho na recuperação
  • Rastreamento distribuído com OpenTelemetry, para observabilidade técnica em profundidade
  • Endpoint de métricas Prometheus — exporte para o Grafana e construa os seus painéis
🎯 Para quem é isso?

Qualquer CPO que gerencie carregadores físicos — sobretudo com 10 ou mais carregadores, com compromissos de nível de serviço, ou em mercados regulados com exigências de disponibilidade.

Ativar Esta ExtensãoVer Todo o Marketplace
🔌 Modular por design

Ative ou desative por tenant. Pague apenas o que usa. Todas as extensões integram-se perfeitamente.

Capacidades Principais

Tudo incluído

Recuperação Automática

Reinício suave, reinício forçado, destravamento do conector. O sistema tenta tudo antes de chamar uma pessoa. A maior parte das falhas se resolve em menos de 5 minutos.

Manutenção Preditiva

A análise de padrões de erro de 90 dias atribui uma pontuação de risco a cada carregador. Carregador 42: 78% de probabilidade de falha em 7 dias - agen

Acompanhamento do SLA de Disponibilidade

Acompanhe a disponibilidade real por carregador e por local. Compare com as suas metas. Identifique quem falha de forma crônica.

Auto-Ticketing

Quando a recuperação automática falha, é criado sozinho um chamado no Zendesk ou no Jira, com todo o contexto da falha. O técnico é despachado com tudo o que precisa saber.

Análise do Tempo de Reparo

Acompanhe o tempo médio de reparo ao longo do tempo. Veja se o seu desempenho está melhorando. Compare-se com as referências do setor.

Prometheus e Grafana

Exporte as métricas para o Prometheus e visualize no Grafana. Construa painéis sob medida para o seu time de operação.

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.

Falha de um carregador resolvida em 4 minutos sem intervenção humana
O carregador CP042 reporta uma falha de travamento do conector às 02h17. O sistema tenta um reinício suave — falha. Reinício forçado — dá certo. O carregador volta às 02h21. Parada total: 4 minutos. Nenhum técnico chamado. Nenhuma reclamação de motorista.
A manutenção preditiva evita uma parada
O sistema sinaliza o carregador 17: erros de comutação de potência aumentando — 82% de probabilidade de falha em 5 dias. O responsável de operação agenda uma visita. O técnico encontra um relé cedendo e o substitui. O carregador nunca chega a parar.
O tempo de reparo passa de 4,2 horas para 47 minutos
Um CPO ativa a recuperação automática em 80 carregadores. Ao longo de 3 meses, o tempo médio de reparo cai de 4,2 horas (processo manual) para 47 minutos (recuperação automática mais abertura automática de chamado). A disponibilidade sobe de 94,2% para 98,7%.
Caso de Estudo

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

Um CPO britânico com 120 carregadores em 15 locais respondia às falhas à mão — o tempo médio de reparo era de 4,2 horas. Muitas falhas aconteciam de madrugada e só eram descobertas de manhã. Depois de ativar o Saúde e Disponibilidade com recuperação automática, 73% das falhas se resolvem sozinhas em menos de 10 minutos. O tempo médio de reparo caiu para 47 minutos. A disponibilidade da rede subiu de 94% para 98,7%.

98.7%
Disponibilidade da rede
47 min
Tempo médio de reparo
73%
Falhas resolvidas sozinhas
-89%
Melhoria do tempo de reparo

Pare de perder receita com carregadores parados.

Fale com nossa equipe e veja esta extensão em ação com uma demo personalizada.

Agora com ML e Conformidade PCPR

Previsão por ML + Uptime Regulatório

Previsão real de falhas por machine learning treinada nos seus próprios dados de carregadores — e cálculo de uptime conforme PCPR para operadores no Reino Unido.

Previsão de Falhas por ML Treinado

Um modelo de regressão logística treinado no histórico de erros do seu carregador — contagem de erros (7d/30d), % de uptime, sessões com falha, idade do firmware, contagem de reconexões — pontua cada carregador diariamente para risco de falha.

  • Pontuação de risco de falha por carregador (0,0 – 1,0)
  • Treinamento do modelo acionado via API ou agendado
  • AUC de treinamento visível no painel de gerenciamento
Uptime Conforme PCPR (Reino Unido)

O regulamento PCPR do Reino Unido exige relatórios de 99% de uptime. O OASIS HUB calcula o uptime corretamente: as janelas de manutenção planejada são excluídas tanto do numerador quanto do denominador.both the numerator and denominator — not just the numerator — as PCPR specifies. Maintenance schedules are managed via API.

  • Verificação de conformidade com limiar de 99% por carregador
  • API de gerenciamento de janelas de manutenção
  • Página de status pública em /gc/1.0/status