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Operações

Saúde e Disponibilidade

Recuperação automática de avarias, manutenção preditiva e acompanhamento do compromisso de disponibilidade — os seus carregadores resolvem-se sozinhos antes de o condutor dar por alguma coisa.

O Problema

Por que esta extensão existe?

Um carregador em avaria é receita perdida e um condutor insatisfeito. Em média, um CPO só descobre uma avaria 4 a 8 horas depois de ela acontecer — muitas vezes por queixa de um condutor. A recuperação manual leva 1 a 3 dias. Entretanto, o carregador está parado e não rende nada. A recuperação automática e a manutenção preditiva mudam esta equação por completo.

A Solução

O que obtém

  • Cadeia de recuperação automática de avarias: reinício suave, reinício forçado, desbloqueio do conetor e escalamento — tudo sem intervenção humana
  • Deteção preditiva de avarias: análise de padrões de erro a 90 dias, com pontuação de risco por carregador
  • Acompanhamento do compromisso de disponibilidade por carregador e por local — saiba a disponibilidade real face à meta
  • Integração com sistemas de tickets: Zendesk e Jira — criação automática de ticket quando a recuperação automática falha
  • Análise do tempo médio de reposição — meça e melhore o seu desempenho na recuperação
  • Rastreio distribuído com OpenTelemetry, para observabilidade técnica em profundidade
  • Ponto de métricas Prometheus — exporte para o Grafana e construa os seus painéis
🎯 Para quem é isto?

Qualquer CPO que gira 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, desbloqueio do conetor. O sistema tenta tudo antes de chamar uma pessoa. A maior parte das avarias resolve-se 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 Compromisso de Disponibilidade

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

Auto-Ticketing

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

Análise do Tempo de Reparação

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

Prometheus e Grafana

Exporte as métricas para o Prometheus e visualize-as no Grafana. Construa painéis à medida para a sua equipa 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.

Avaria de um carregador resolvida em 4 minutos sem intervenção humana
O carregador CP042 reporta uma falha de bloqueio do conetor às 02:17. O sistema tenta um reinício suave — falha. Reinício forçado — resulta. O carregador está de volta às 02:21. Paragem total: 4 minutos. Nenhum técnico chamado. Nenhuma queixa de condutor.
A manutenção preditiva evita uma paragem
O sistema assinala o carregador 17: erros de comutação de potência a aumentar — 82% de probabilidade de falha em 5 dias. O responsável de operação agenda uma visita. O técnico encontra um relé a ceder e substitui-o. O carregador nunca chega a parar.
O tempo de reparação 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 reparação cai de 4,2 horas (processo manual) para 47 minutos (recuperação automática mais abertura automática de ticket). 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 avarias à mão — o tempo médio de reparação era de 4,2 horas. Muitas avarias aconteciam de noite e só se descobriam de manhã. Depois de ativar o Saúde e Disponibilidade com recuperação automática, 73% das avarias resolvem-se sozinhas em menos de 10 minutos. O tempo médio de reparação caiu para 47 minutos. A disponibilidade da rede subiu de 94% para 98,7%.

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

Deixe de perder receita com carregadores parados.

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

Agora com ML e Conformidade PCPR

Previsão por ML + Uptime Regulatório

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

Previsão de Avarias por ML Treinado

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

  • Pontuação de risco de avaria por carregador (0,0 – 1,0)
  • Treino do modelo acionado via API ou agendado
  • AUC de treino visível no painel de gestão
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 planeada são excluídas tanto do numerador como do denominador — não apenas do numerador.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 gestão de janelas de manutenção
  • Página de estado pública em /gc/1.0/status