IA Industrial Nativa

Resolva Problemas de Campo em Segundos.

A plataforma de suporte técnico movida a IA que conecta seus operadores em campo, documentação de equipamentos e especialistas — em tempo real, via WhatsApp.

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O Problema que Resolvemos

Cada hora de equipamento parado custa dinheiro. Mas o suporte técnico tradicional é lento, caro e sobrecarregado.

Horas de Espera

Seu operador abre um chamado e espera horas — ou dias — por uma resposta de um especialista humano, ou um Robô que não entende o problema.

📞

Telefone que Não Atende

Linhas ocupadas, sem registros históricos e diagnósticos imprecisos porque o atendente não conhece o equipamento.

💸

Visitas Desnecessárias

70% dos chamados são problemas simples que poderiam ser resolvidos remotamente. Mas acabam virando visitas técnicas caras.

Como Funciona

Três passos para um suporte que nunca dorme.

📱
Passo 1

Operador Envia Mensagem

O operador descreve o problema via WhatsApp ou pelo painel web — em linguagem natural, sem formulários complicados, enviando fotos, vídeos e até mensagens de áudio.

🧠
Passo 2

IA Analisa e Resolve

Nossa IA busca nos manuais técnicos do equipamento e na base de conhecimento da empresa, respondendo com instruções passo a passo em segundos.

👷
Passo 3

Especialista Humano

Se a IA não conseguir resolver, um especialista humano é acionado instantaneamente recebendo um dossiê completo do problema. Caso necessário, é possível agendar uma visita técnica diretamente pela plataforma.

Novo — Tier Enterprise

De Suporte Reativo para
Centro de Comando Proativo

Conecte seus equipamentos industriais à plataforma via MQTT e transforme a IA de uma recepcionista cega em um técnico ao lado da máquina com um tablet de diagnóstico.

📡

Telemetria em Tempo Real

A IA lê os dados ao vivo do seu equipamento — temperatura, RPM, pressão, tensão, código de erro etc — antes mesmo do operador terminar de digitar. O diagnóstico já começa no momento em que o problema ocorre.

🎮

Comandos Remotos

A IA pode executar ações diretamente no equipamento — resetar a bomba, reduzir o regime do motor — via comandos MQTT, sempre com confirmação do operador ou regras de segurança pré-configuradas.

🔮

Manutenção Preditiva Automática

Um monitor em segundo plano observa o fluxo de sensores. Se um equipamento atingir um limiar crítico, o sistema abre um ticket automaticamente e notifica o operador antes da parada acontecer.

TELEMETRIA AO VIVO — Compressor Parafuso Tunel 2 / SN-TX998877
105°C
Temperatura Motor
1800 RPM
Motor Funcionando
Err-99
Código de Erro
OP
O compressor parou de funcionar.
🤖
Vejo que a temperatura do motor está crítica (105°C) e o código Err-99 indica falha na bomba de óleo. Reduzi o regime remotamente para evitar danos. Verifique a bomba e reponha o fluido lubrificante. ✅

⚡ Comando remoto executado: change_capacity → 20

Dados ao vivo via MQTT • Gêmeo digital atualizado

Arquitetura Enterprise Simplificada

Integra-se ao seu hardware existente usando o protocolo MQTT padrão da indústria. Zero vendor lock-in.

🔌

Gateway de Campo (Dedicado / PLC)

Publica dados dos sensores via MQTT para o broker na nuvem

↓ MQTT over TLS
📨

Broker MQTT

Roteamento seguro de mensagens entre campo e plataforma

↓ Atualização em tempo real

Gêmeo Digital

Estado ao vivo da máquina em memória — temperatura, RPM, pressão, tensão, código de erro etc — injetado no contexto da IA a cada interação

↓ Contexto enriquecido
🧠

IA descasc.ai

Recebe o prompt do operador + telemetria ao vivo e executa diagnóstico ou comando remoto

Quero o IoT Command Center →
Novo — Tier Enterprise

Sua produção parou.
Alguém sabe dizer por quê?

Todo mundo mede quanto a máquina parou. Quase ninguém consegue dizer o motivo — porque preencher formulário de parada não é trabalho de operador. O Shop Floor Intelligence coleta a produção automaticamente pelos sensores e captura o motivo da parada do jeito que o operador já fala: por áudio, no WhatsApp.

📊

Coleta Automática, Zero Digitação

Contagem de peças, tempo de ciclo, ritmo e paradas são lidos direto da máquina via MQTT — ou por sensores não invasivos, quando o equipamento é antigo e não tem nada para conversar. Nenhuma planilha, nenhum apontamento manual, nenhuma integração com o seu ERP.

🎙️

O Campo "Motivo" Finalmente Preenchido

Quando a linha para, a IA chama o operador no WhatsApp. Ele responde falando — "quebrou a faca da picadora, chamei a manutenção" — e a IA transforma isso em um registro estruturado: categoria, causa, ativo, duração. O que antes era 70% de "Outros" vira dado de verdade.

📈

OEE que Sustenta uma Decisão

Disponibilidade, Performance e Qualidade calculadas em tempo real por máquina, turno e ordem. Digest semanal automático mostrando onde suas horas e seu dinheiro foram embora — e quais três paradas, se resolvidas, devolvem mais produção.

PAINEL AO VIVO — Linha 2 / Prensa Excêntrica PX-40
61%
OEE
74%
Disponib.
88%
Perform.
94%
Qualidade
🤖
A Linha 2 está parada há 6 minutos. O que aconteceu?
OP
🎙️ [áudio 8s] "Deu problema no alimentador de novo, tá emperrando a chapa, tô limpando aqui"
🤖
Registrado ✅
Parada: Não Programada
Categoria: Falha de Equipamento → Alimentador
Recorrência: 4ª ocorrência em 7 dias · 2h14 acumuladas
Abri um chamado para a manutenção com o histórico completo.

🎙️ Motivo capturado em 8 segundos • Sem formulário • Sem planilha

Arquitetura Não Invasiva

Funciona com equipamentos novos ou antigos. Quando não há CLP, usamos sensores de corrente, vibração ou ciclo instalados por fora — sem abrir o painel e sem parar a produção.

🧲

Sensor / CLP / Clamp de Corrente

Captura ciclo, vibração e estado da máquina sem intervenção no painel

↓ MQTT over TLS
🧬

Gêmeo Digital

Estado operacional em memória com histórico de produção e paradas

↓ Atualização em tempo real
📊

Motor de OEE

Calcula disponibilidade, performance e qualidade por máquina, turno e ordem

↓ Contexto acionável
🎙️

IA + Operador

Captura motivo por voz no WhatsApp, estrutura a causa e abre ação para manutenção

Quero enxergar meu chão de fábrica →
Em desenvolvimento — Piloto com clientes selecionados

Cada lote de matéria-prima é diferente.
Sua receita de produção, não.

O operador experiente sabe compensar: umidade mais alta, ele muda a velocidade; densidade diferente, ele mexe na pressão. Esse conhecimento mora na cabeça de três pessoas — e vai embora com elas. O Process Copilot observa cada ajuste que eles fazem, aprende o que funcionou e devolve esse conhecimento para a fábrica inteira. Não é uma IA que chega sabendo. É uma IA que aprende com quem sabe.

🌾

Leitura da Matéria-Prima

Sensores de entrada — umidade, temperatura, visão, granulometria — caracterizam cada lote no momento em que ele entra na linha. A variação deixa de ser uma surpresa no fim do processo e vira uma variável conhecida no começo.

🎯

Parâmetro Sugerido, Não Imposto

O Copilot cruza a característica do lote com o histórico de produção e recomenda o setpoint. A recomendação vem com a justificativa e com o resultado esperado. Quem aceita é o operador — a IA nunca move a máquina sozinha.

🧠

Aprende com Quem Já Sabe

Toda vez que o operador confirma, corrige ou ignora uma sugestão, o sistema aprende. E quando ele simplesmente mexe na máquina sem falar com ninguém, o gateway captura o ajuste do mesmo jeito. O operador calado ensina tanto quanto o falante.

📉

Rendimento e Qualidade Consistentes

O conhecimento do turno da manhã passa a estar disponível para o turno da noite. A variabilidade entre operadores, turnos e lotes cai — e a fábrica deixa de depender de quem está na escala naquele dia.

O Copilot Não Assume o Volante. Ele Aprende a Dirigir Junto.

Somos diretos: no dia 1, esta IA não sabe operar a sua fábrica. Ninguém que chega de fora sabe. O que ela faz é começar a aprender no dia 1 — e cada nível só é liberado quando os seus próprios dados provam que ela chegou lá.

Nível 0
Observa

O sistema só escuta. Correlaciona característica de matéria-prima, ajuste feito pelo operador e resultado obtido. Nenhuma sugestão é dada. É aqui que o conhecimento sai da cabeça do sênior e entra no banco de dados.

Nível 1
Explica

A IA passa a mostrar o que aprendeu: "nos últimos 38 lotes com umidade acima de 14%, o turno A reduziu a velocidade e teve 6% mais rendimento que o turno B." Ainda não recomenda nada. Só devolve o padrão que estava escondido na fábrica.

Nível 2
Sugere

A IA recomenda o setpoint por lote, com a justificativa e o histórico. Quem aceita é o operador. Cada aceite e cada recusa continua ensinando.

Nível 3
Executa (com sua autorização)

Quando o índice de acerto se sustenta por tempo suficiente, você pode liberar faixas específicas para ajuste automático — dentro de limites que a sua engenharia define, com o operador podendo assumir o controle a qualquer momento.

Você decide quando subir cada degrau. E pode descer a qualquer momento.

ENTRADA — Lote #4471
14,8%
Umidade
31°C
Temp.
0,74
Densidade
🤖
Este lote está 2,7 pontos acima da umidade média. Com os parâmetros atuais, o histórico aponta queda de rendimento e aumento de refugo.

Ajuste sugerido:
Velocidade: 1.800 → 1.640 RPM
Temperatura: 165 → 172 °C
Base: 38 lotes anteriores em faixa de umidade equivalente.
OP
Pode aplicar.
🤖
Aplicado ✅ — acompanhando o rendimento em tempo real.

Recomendação com rastreabilidade • Operador no controle • Sempre

APRENDIZADO PASSIVO — Lote #4489 · Turno C
Nenhuma mensagem trocada. Nenhum formulário preenchido.
🔌
O gateway detectou um ajuste manual na máquina:
Temperatura: 165 → 174 °C — alterada pelo operador às 02:14
Contexto do lote: umidade 15,2% · densidade 0,71
Resultado: rendimento 3,1% acima da média para esta faixa ✅
🤖
Padrão registrado. O ajuste do turno C foi melhor que o parâmetro padrão — e agora faz parte do que o Copilot sabe.

O operador não escreveu uma palavra. E ensinou a fábrica inteira.

Arquitetura de Aprendizado Contínuo

Serve para processos com variabilidade de entrada mensurável e parâmetros ajustáveis — alimentos, ração, madeira, plásticos, moagem, secagem, extrusão.

🌾

Sensor de Matéria-Prima + Telemetria de Processo

Lê umidade, densidade e parâmetros de linha para caracterizar cada lote em tempo real

↓ MQTT over TLS
🧬

Gêmeo Digital

Unifica contexto do lote, setpoints aplicados e resultado da produção por turno

↓ Aprendizado iterativo
🎯

Modelo de Processo

Gera recomendação por lote com base em desempenho histórico validado no chão de fábrica

↓ Fechamento de ciclo
🤝

Recomendação → Confirmação do Operador → Comando MQTT

Cada decisão e resultado volta para o modelo, melhorando a próxima recomendação

Quero participar do piloto →

Planos para Todos os Portes

Do operador independente à grande empresa industrial.

👤

Tier A

Usuário Individual

Para operadores independentes que precisam de suporte via WhatsApp. Para resolver problemas do dia a dia.

Pay-per-use

Pague apenas pelo que usar (tokens de IA)

  • Suporte via WhatsApp 24/7
  • IA com acesso a manuais gerais
  • Escalonamento para especialista
  • Painel web dedicado
Solicitar Demo
POPULAR
🏢

Tier B

Corporativo

Para empresas com equipe de campo centralizada e pequenos fabricantes de máquinas.

Mensalidade

Cobrança via PIX, Boleto ou Cartão de Crédito

  • Tudo do Tier A
  • Portal do Cliente (painel web)
  • Gestão de usuários
  • Relatório de uso de tokens
Solicitar Demo
IoT ⚡
🌍

Tier C

Enterprise PaaS

Para grandes indústrias que querem a IA treinada nos seus próprios manuais e equipamentos.

Personalizado

Contrato Enterprise com SLA dedicado

  • Tudo do Tier B
  • IA treinada nos seus manuais
  • Especialistas internos da empresa
  • Dispatch & pagamentos automáticos
  • IoT Command Center (Telemetria em Tempo Real)
  • Manutenção Preditiva Automatizada
  • Shop Floor Intelligence (OEE em tempo real + captura de paradas por voz)
  • Process Copilot (recomendação de parâmetros por lote — piloto)
Falar com Vendas

Perguntas Frequentes

Não. Toda a plataforma funciona via WhatsApp (que seus operadores já usam) e pelo navegador web. Nenhuma instalação necessária.

Implementamos o "Hallucination Shield" — um sistema redundante de verificação onde a IA só responde com instruções quando as informações da base de conhecimento correspondem ao problema descrito. Se não tiver certeza, ela escala para um especialista humano.

Nossa equipe processa e injeta seus manuais técnicos no banco de dados durante a etapa de configuração e treinamento. Após isso, cada ticket resolvido automaticamente enriquece a base de conhecimento.

Sim, somos, com muito orgulho, uma empresa brasileira! Utilizamos a ASAAS como plataforma de pagamentos, suportando PIX, Boleto Bancário e cartão de crédito em moeda nacional — com nota fiscal eletrônica automática.

Não. O IoT Command Center funciona com gateways industriais padrão de mercado e CLPs com suporte a MQTT. Se o seu equipamento já possui um gateway ou CLP com conectividade de rede, a integração é direta via protocolo MQTT sobre TLS. Nossa equipe apoia o processo de onboarding técnico no plano Enterprise.

Não. O IoT Command Center funciona com qualquer equipamento, novo ou usado. Caso seu equipamento não possua conectividade nativa, nossa equipe pode auxiliar na integração.

É uma fotografia em tempo real do estado do seu equipamento — temperatura, RPM, pressão, tensão, código de erro etc. — mantida em memória e atualizada a cada segundo pelos sensores. Quando um operador entra em contato, a IA consulta esse gêmeo digital antes de responder, permitindo diagnósticos precisos sem precisar perguntar "qual é o código de erro?" — ela já sabe.

Sim, no plano Tier C Enterprise. A IA pode enviar comandos de volta ao gateway do equipamento — como reduzir o regime do motor, resetar uma bomba ou acionar um alarme — sempre mediante confirmação explícita do operador ou com base em regras de segurança pré-aprovadas pela sua equipe. Nenhuma ação autônoma é executada sem a camada de autorização configurada pelo cliente.

Shop Floor Intelligence (OEE)

Não. O Shop Floor Intelligence não substitui o seu sistema de gestão — ele preenche o buraco entre a máquina e a planilha. Funciona em paralelo, sem projeto de integração e sem envolver o seu time de TI.

Sim. Quando o equipamento não tem CLP nem saída de dados, usamos sensoriamento não invasivo — corrente, vibração ou sensor de ciclo instalado por fora, sem abrir o painel e sem parar a produção.

Ele já usa. Não pedimos que ele aprenda um sistema novo, abra um app ou preencha um formulário: a IA pergunta no WhatsApp e ele responde falando, como já responde para o encarregado.

Process Copilot

Não — e não no dia 1, por princípio. O Copilot começa observando, evolui para explicar, depois sugerir, e só executa automaticamente se e quando você liberar, dentro de faixas que a sua engenharia define. A mesma camada de autorização que já governa os comandos remotos do IoT Command Center.

É esperado — quase ninguém tem. Por isso o modelo não chega pronto: ele se constrói escutando a sua fábrica. Cada lote produzido, cada ajuste do operador e cada resultado obtido viram dado. Não trazemos "receita de outra fábrica" — construímos a sua.

Funciona. Quando o operador conversa pelo WhatsApp, o sistema aprende com o que ele diz. Quando ele não conversa e simplesmente ajusta a máquina, o gateway captura o parâmetro alterado, o contexto do lote e o resultado — e o sistema aprende exatamente igual. Ninguém precisa mudar o jeito de trabalhar.

Essa é a pergunta certa. Hoje, o que ele sabe sai pela porta com ele. Com o Copilot, cada decisão que ele tomou nos últimos meses já está registrada, correlacionada com o lote e validada pelo resultado. O conhecimento continua na fábrica.

Não, porque o modelo não aprende pelo que foi feito com mais frequência — aprende pelo que deu resultado. Cada ajuste só entra na base junto com o rendimento e a qualidade do lote que ele produziu. Ajuste ruim, repetido há dez anos, continua sendo ajuste ruim aos olhos do dado.

Serve para processos com variabilidade de entrada mensurável e parâmetros ajustáveis — alimentos, ração, madeira, plásticos, moagem, secagem, extrusão. Se a sua matéria-prima é sempre idêntica, você não precisa disto.

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  • Receba por cada chamado resolvido
  • Escolha os chamados que aceita
  • IA faz a triagem antes de você entrar
  • Pagamentos automáticos via PIX
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