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AI

Operações Proativas com IA

Uma camada de vigilância que levanta os problemas e as oportunidades antes de alguém os ir procurar — e propõe a correção sem nunca a executar nas suas costas.

O Problema

Por que esta extensão existe?

A maior parte das equipas de operação fica a saber de um problema quando um condutor se queixa. O carregador que há duas semanas falha uma sessão em 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 disto é visível num painel a não ser que já se suspeite. Quando aparece, a receita e a boa vontade já se perderam.

A Solução

O que obtém

  • Deteção proativa de anomalias em carregadores, sessões e pagamentos, com reconhecer, dispensar e resolver
  • Resumo diário por email com as questões críticas e as ações que vale a pena tomar
  • Análise de causa raiz das sessões falhadas, em vez de uma lista de códigos de erro
  • Deteção de fraude — clonagem de token, carregamento indevido e fraude de pagamento — com trilho de investigação e resolução
  • Recomendações de expansão da rede a partir dos sítios onde a procura está a ser 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 correr o que não seja uma consulta de estado
🎯 Para quem é isto?

Operadores cuja rede já cresceu para além do painel, equipas que funcionam com poucos recursos fora de horas, e quem prefere saber de um carregador avariado pela plataforma e não por um condutor.

Ativar Esta ExtensãoVer Todos os Addons
🔌 Modular por design

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

Capacidades Principais

Tudo incluído

Anomalias Encontradas por Si

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

Um Resumo Diário

Um email por manhã com as questões críticas e as ações recomendadas. Destinatários e hora de envio são seus; a leitura demora dois minutos.

Análise de Causa Raiz

As sessões falhadas são analisadas pelo que realmente as causou, para que a resposta seja «o bloqueio deste conetor falha quando está frio» e não uma coluna de códigos de erro.

Deteção de Fraude

Clonagem de token, carregamento indevido e fraude de pagamento surgem como alertas que pode investigar e resolver, com o trilho guardado. Os limiares são definidos por si.

Índice de Saúde e Tendência

Um único valor de 0 a 100 para a rede, com o seu histórico. É o número para pôr à frente de uma administração, e a tendência diz-lhe se o trabalho do trimestre passado valeu a pena.

Ações que Perguntam Primeiro

Consulta de estado, reinício suave, reinício forçado, desbloqueio de conetor, abertura de intervenção, colocação fora de serviço e alteração do tarifário de um local. Todas, exceto a consulta de estado, esperam pela 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 ainda reportado
Uma unidade começa a falhar uma sessão em cada quatro depois de uma mudança de firmware. A deteção de anomalias levanta-a ao segundo dia, a análise de causa raiz aponta para o bloqueio do conetor, e abre-se uma ordem de trabalho — duas semanas antes de o primeiro condutor se queixar.
Um token em duas cidades ao mesmo tempo
O mesmo token autoriza uma sessão no Porto e, quarenta minutos depois, em Braga. A deteção de fraude levanta um alerta de clonagem com as duas sessões anexas, e a investigação fecha com o token bloqueado e os CDR contestados.
Um reinício que esperou por uma pessoa
O assistente propõe um reinício forçado num carregador preso em estado de avaria. A ação leva consigo o nível de risco e espera. O engenheiro de serviço, que tem o papel para isso, aprova — e o reinício corre com a aprovação registada.
Caso de Estudo

Operador apanha 71% das avarias antes de um condutor as reportar

Uma rede de 300 carregadores sabia da maior parte das falhas por pedidos de apoio. Depois de ativar as operações proativas com IA, a deteção de anomalias e o resumo diário passaram a estar à frente da queixa: 71% das avarias foram levantadas internamente primeiro, e o tempo médio até ao reconhecimento caiu de 19 horas para menos de 2. A deteção de fraude revelou ainda um padrão de token clonado que corria há três meses contra um único local.

71%
Das avarias apanhadas antes da queixa
< 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 condutores.

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