Sua câmara fria
vai violar em
40 minutos.
IA que aprende o padrão de cada equipamento. Antes era um alarme. Agora é uma predição com tempo de antecedência, causa provável e ação sugerida.
Um alarme que dispara depois da violação não é inteligência, é auditoria.
Sistemas tradicionais de monitoramento disparam quando o limite já foi ultrapassado. Nesse ponto, o lote está comprometido, a não-conformidade já aconteceu e só resta documentar o prejuízo.
Acordamos na segunda-feira com o alarme disparado desde sábado à noite. Toda a câmara estava comprometida. Com o Predict, receberíamos o alerta 40 minutos antes com ação sugerida, ainda no sábado, ainda a tempo.
Três camadas de IA. Uma predição confiável.
Arquitetura em camadas: detecção de anomalia pontual, análise de deriva temporal e modelo preditivo de violação. Cada camada se ativa em momentos diferentes do padrão de falha.
Detecção de pico
Camada 1: identifica leituras estatisticamente anômalas em relação ao padrão histórico do equipamento. Ativa a partir do primeiro dia de dados.
Detecção de deriva
Camada 2: analisa tendência das últimas N leituras. Detecta padrões de aquecimento gradual antes que cruzem o limite. Muito mais sensível que threshold fixo.
Predição de violação
Camada 3: modelo treinado no padrão histórico do equipamento específico. Projeta a temperatura futura com banda de incerteza e estima ETA da violação.
Ação sugerida
Com base no tipo de equipamento, histórico de falhas similares e causa provável, o sistema sugere a ação: verificar compressor, limpar condensador, chamar manutenção.
IA que aprende com cada hospital, não com dados genéricos.
Modelo por equipamento
Cada câmara fria, freezer ou sala climatizada tem seu próprio modelo, treinado no comportamento histórico daquele equipamento específico. Não existe one-size-fits-all.
- Re-treinamento contínuo
- Adaptação a mudanças sazonais
- Personalização por tipo de carga
ETA e probabilidade
Cada predição vem com ETA (tempo até violação), probabilidade e intervalo de confiança. Não é um alarme binário, é uma estimativa quantificada.
- ETA com intervalo de confiança
- Probabilidade de violação
- Nível de urgência calculado
Causa raiz provável
Com base no padrão de degradação, o sistema infere a causa mais provável: compressor com problema, porta aberta, sobrecarga de carga, falha de energia.
- 5 categorias de causa raiz
- Histórico de causas similares
- Ação sugerida por causa
Explicabilidade
Para cada predição, o sistema explica quais variáveis contribuíram mais para o alerta. Farmacêutico RT entende o porquê, não só o alerta.
- Feature importance por predição
- Gráfico de contribuição de variáveis
- Relatório auditável
Integração com sistemas de alarme
As predições notificam todos os inscritos ao mesmo tempo: push no app DROME (iOS, Android, web), WhatsApp, SMS, ligação e e-mail.
- Push no app DROME
- WhatsApp, SMS, ligação e e-mail
- Webhook para sistemas próprios
Sem configuração manual
O modelo aprende o padrão de cada equipamento automaticamente. Não há threshold para configurar, não há regras para definir. Detecta picos desde o 1º dia.
- Zero configuração inicial
- Aprende com dados históricos
- Melhora com cada evento
Predições auditáveis, trilha de evidências completa.
Cada predição é armazenada com timestamp, variáveis utilizadas, probabilidade e ação tomada. Auditores ANVISA e ONA encontram não apenas o histórico de alarmes, mas o histórico de predições e decisões.
Perguntas frequentes sobre o DROME Predict.
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