Agronegócio

Inteligência de Cenários para o Agronegócio

Grandes áreas, máquinas e operações contínuas. Tudo isso pode gerar informação a partir das imagens.

Acompanhe pátios, silos, máquinas, veículos, áreas produtivas e movimentações 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

Entrada e saída de caminhões

Fluxo do pátio registrado manualmente na portaria.

ComportamentoVeículos atravessam áreas ou portões definidos.
Regra de exemploContabilizar cada entrada e saída por faixa de horário.
Ação / integraçãoAtualizar sistema ou dashboard.
IndicadoresFluxo diário, tempo de permanência e períodos de pico.
caso 02

Fila para carga ou descarga

Acúmulo de caminhões que trava a recepção na safra.

ComportamentoConcentração de caminhões aguardando.
Regra de exemploMais de quatro caminhões parados no pátio.
Ação / integraçãoEnviar alerta ao gestor operacional.
IndicadoresTamanho da fila, tempo de espera e horários críticos.
caso 03

Máquinas em operação

Programação de campo sem confirmação de execução.

ComportamentoTratores, colheitadeiras ou equipamentos se movimentando em áreas determinadas.
Regra de exemploMáquina prevista não é identificada em atividade durante o período programado.
Ação / integraçãoNotificação para a gestão da operação.
IndicadoresHoras em atividade, aderência à programação e ociosidade.
caso 04

Ocupação de pátios e áreas de armazenamento

Área de armazenagem no limite sem visibilidade antecipada.

ComportamentoCálculo visual de áreas ocupadas por máquinas, veículos, fardos ou produtos.
Regra de exemploSetor acima de 90% de ocupação.
Ação / integraçãoAlerta e atualização de indicador.
IndicadoresOcupação por setor, capacidade restante e histórico.
caso 05

Monitoramento de perímetros

Circulação em áreas produtivas fora da janela operacional.

ComportamentoPessoa, veículo ou animal cruza uma linha virtual.
Regra de exemploMovimentação em área definida fora do horário operacional.
Ação / integraçãoAlerta ao responsável conforme a regra do cliente.
IndicadoresOcorrências por perímetro, horário e recorrência.

O foco aqui é controle operacional de perímetro, e não segurança patrimonial.

caso 06

Permanência de máquinas em áreas não previstas

Equipamento parado onde não deveria, consumindo janela de operação.

ComportamentoMáquina parada ou estacionada fora da área configurada.
Regra de exemploPermanência superior a determinado período.
Ação / integraçãoAviso à gestão da frota ou operação.
IndicadoresTempo fora de área, reincidência por máquina e por setor.
caso 07

Operação próxima de área de risco

Aproximação de pessoas e máquinas em zonas delimitadas.

ComportamentoPessoa ou máquina se aproxima de área visualmente delimitada.
Regra de exemploAproximação abaixo da distância ou zona definida.
Ação / integraçãoDisparo de alerta operacional.
IndicadoresOcorrências por zona, turno e equipe.

[ 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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