Transportadoras e Centros Logísticos

Inteligência de Cenários para Logística

Não basta saber que um caminhão chegou. É preciso entender o que acontece depois.

Utilize imagens para acompanhar docas, pátios, pallets, empilhadeiras, veículos e tempos operacionais.

[ Camadas de leitura ]

O que a plataforma interpreta

01

Cenários

A área que importa: doca, linha, pátio, corredor.

02

Elementos

Pessoas, veículos, máquinas, pallets, objetos.

03

Comportamentos

Parada, fila, permanência, fluxo, ausência.

04

Regras do negócio

Limites e janelas definidos pela sua operação.

05

Alertas

No canal em que o time já trabalha.

06

Indicadores

Medição contínua, não relato pontual.

07

Integrações

ERP, WMS, MES, BI, APIs e webhooks.

08

Automações

Chamados e rotinas disparados sem intervenção.

[ Casos de uso ]

O que já é possível responder nesta operação

caso 01

Fila de caminhões na doca

Filas que só aparecem no relatório do dia seguinte.

ComportamentoAumento da quantidade de veículos aguardando.
Regra de exemploMais de três caminhões esperando por mais de 15 minutos.
Ação / integraçãoAlerta para o supervisor logístico.
IndicadoresTamanho da fila, tempo médio de espera e horários de pico.
caso 02

Doca ocupada ou ociosa

Capacidade de doca sem medição real de uso.

ComportamentoPresença ou ausência de veículo na área da doca.
Regra de exemploDoca sem movimentação durante horário operacional.
Ação / integraçãoAtualização do dashboard e notificação ao responsável.
IndicadoresUtilização por doca, tempo ocupado e tempo ocioso.
caso 03

Tempo de carga e descarga

Desvios de tempo operacional sem rastreabilidade.

ComportamentoVeículo permanece na doca entre a chegada e a saída.
Regra de exemploOperação ultrapassa o tempo previsto.
Ação / integraçãoEnviar alerta e registrar desvio operacional.
IndicadoresTempo médio, maior duração e desempenho por doca.
caso 04

Contagem de pallets

Divergência entre o que o sistema diz e o que está no piso.

ComportamentoIdentificação dos pallets presentes em determinado quadrante.
Regra de exemploAtualizar a contagem sempre que houver entrada ou retirada.
Ação / integraçãoAlimentar dashboard, WMS ou ERP.
IndicadoresQuantidade por área, movimentação e divergências visuais.
caso 05

Ocupação de áreas

Armazém no limite sem aviso antecipado.

ComportamentoCálculo da área ocupada por pallets, caixas ou mercadorias.
Regra de exemploAlertar quando o quadrante ultrapassar 85% da capacidade visual definida.
Ação / integraçãoEnviar alerta ao responsável pelo armazém.
IndicadoresOcupação atual, capacidade restante e histórico por setor.
caso 06

Empilhadeira ociosa ou parada

Frota dimensionada por percepção, não por uso real.

ComportamentoEquipamento permanece sem movimento.
Regra de exemploEmpilhadeira parada por mais de 20 minutos durante o turno.
Ação / integraçãoNotificar a liderança da operação.
IndicadoresTempo de utilização, ociosidade e movimentação por área.
caso 07

Permanência indevida de veículo

Veículos ocupando áreas de circulação e travando o fluxo do pátio.

ComportamentoVeículo estacionado fora da área ou do período autorizado.
Regra de exemploPermanência superior a 30 minutos em área de circulação.
Ação / integraçãoAlerta via WhatsApp ou integração com sistema de pátio.
IndicadoresOcorrências por área, tempo de permanência e reincidência.

[ Da imagem para a ação ]

O caminho entre a câmera e a decisão

  1. Câmera

    imagem que você já produz

  2. 02

    Interpretação do cenário

    o que existe na área

  3. 03

    Comportamento

    o que está acontecendo

  4. 04

    Regra do negócio

    o que é relevante para você

  5. 05

    Alerta, indicador ou integração

    a ação gerada

[ Alertas e ações ]

A informação chega onde o time já trabalha

  • WhatsApp
  • Microsoft Teams
  • E-mail
  • Webhooks
  • APIs
  • ERP
  • WMS
  • MES
  • Power BI
  • Dashboards próprios

[ Inteligência configurável ]

Quem define as regras é a sua operação

  • Qual cenário será analisado
  • Quais elementos devem ser identificados
  • Qual comportamento é relevante
  • Qual limite deve disparar uma ocorrência
  • Quem deve receber a informação
  • Qual sistema deve ser integrado

[ Aprendizado contínuo ]

Menos alerta desnecessário, a cada ciclo

Cada ocorrência pode ser classificada pela própria equipe. Esse feedback é usado para refinar regras, parâmetros do cenário e, quando aplicável, o modelo de detecção — reduzindo alertas desnecessários ao longo do tempo. Não prometemos eliminação total de falsos positivos nem aprendizado completamente autônomo: o refinamento combina inteligência artificial, feedback operacional e configuração do cliente.

Relevante

Não relevante

Classificação incorreta

Regra inadequada

Evento conhecido

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