Observabilidade industrial · IIoT + AIOps
Do “o equipamento falhou” ao problema resolvido.
O DrapHub acompanha os equipamentos em campo e, quando algo sai do normal, prevê, diagnostica, propõe a correção e confere se ela funcionou. Cada decisão da IA é classificada por risco e registrada com o motivo, não só com o resultado.
Como funciona
Quatro etapas encadeadas. A IA nunca decide sobre dado cru: ela consulta manuais, runbooks e os incidentes já resolvidos pelo próprio DrapHub.
Prever
Leituras comparadas com limites por equipamento, com a hierarquia e as relações entre ativos, abrem um alarme assim que algo foge do normal.
Diagnosticar
O Agente IA separa o que foi medido da hipótese de causa e diz como confirmá-la em campo.
Corrigir
A ação proposta segue uma política já aprovada ou espera a decisão de uma pessoa antes de chegar ao equipamento.
Verificar
Depois da ação, as leituras são medidas de novo. Se o problema continua, o caso sobe para a manutenção.
Governança em cada decisão
Toda ação passa por uma classificação de risco antes de ser executada.
A IA roda inteiramente no servidor do DrapHub, sem serviço de nuvem: os dados dos equipamentos não saem da rede. Em modo observação, o sistema diagnostica e pede aprovação, mas não executa nada no equipamento.
Construído sobre
Tecnologias abertas e maduras na base; o esforço próprio está no Agente IA e na governança.
- MQTT · Modbus TCP · SNMP
- Plataforma IoT com motor de regras
- Banco de séries temporais
- Streaming de eventos (protocolo Kafka)
- IA generativa local (LLM)
- RAG com busca vetorial
- Automação de fluxos de aprovação
- Orquestração de ações low-code
- Painéis analíticos
- Containers