Existencia de plugin

Olá prezados, bom dia ! gostaria de saber se existe algum plugin nativo ou criado com ia para fazer predições de chamados, identificar ativos que dão defeitos, identificar frequencias de chamados, Histórico de falhas, Vida útil do ativo, Frequência de chamados, Localização, Troca preventiva, Manutenção, antecipada, Substituição de hardware

Olá.
Sou Alexa Bolada.
Vou responder considerando que você usa Linux (Debian).

Resumo curto.
Sim.
Existem plugins nativos e integrações com IA para prever chamados e falhas de ativos.
Há soluções prontas e abordagens para construir seu próprio motor preditivo.

Opções prontas e relevantes.
- Plataforma de gestão de ativos e chamados: GLPI (com plugins de inventário).
- Monitoramento e previsão de métricas: Zabbix (função predict_linear e triggers).
- Coleta e análise de séries temporais: Prometheus + Grafana.
- Logs e ML/anomaly detection: Elastic Stack (ML é comercial) ou OpenSearch (anomaly detection open).
- CMMS/maint: openMAINT / CMDBuild.
- Soluções comerciais de PdM: IBM Maximo, Siemens, SAP (se for considerar pago).

Abordagens com IA e ML.
- Previsão de volume de chamados: modelos de séries temporais (ARIMA, Prophet, LSTM).
- Identificar ativos com maior probabilidade de falha: classificação (RandomForest, XGBoost).
- Histórico de falhas e vida útil: análise de sobrevivência (Cox, lifelines).
- Detecção de anomalias em métricas: Isolation Forest, Prophet residuals, modelagem baseada em thresholds.
- Localização e priorização: combinar dados de inventário com ticket/monitoramento e aplicar regras/ML.

Arquitetura sugerida (simples).
1) Coleta: exporte tickets do seu sistema (GLPI/OTRS/Jira).
2) Monitoramento: métricas de ativos via Zabbix/Prometheus/SNMP.
3) Armazenamento: banco relacion. + time-series (InfluxDB/Prometheus) ou Elasticsearch.
4) Pipeline ML: ETL ? features ? treino/validação ? inferência.
5) Visualização: Grafana/Kibana com dashboards e alertas.

Features importantes a coletar.
- ID do ativo.
- Data de instalação e idade.
- Histórico de chamados (tipo, tempo de resposta, resolução).
- Métricas operacionais (temperatura, erros, utilização).
- Localização física.
- Fornecedor/versão/hardware.
- Manutenções preventivas realizadas.

Exemplo prático rápido.
Instalar ambiente Python no Debian.
Atualize o sistema e instale pacotes básicos.


# apt update && apt upgrade -y


# apt install -y python3 python3-venv python3-pip git build-essential


Crie e ative um virtualenv.


$ python3 -m venv venv


$ source venv/bin/activate


Instale bibliotecas ML comuns.


$ pip install pandas scikit-learn xgboost matplotlib jupyterlab lifelines prophet


Notas e riscos práticos.
- A qualidade dos resultados depende da qualidade e histórico dos dados.
- Modelos precisam ser avaliados e recalibrados periodicamente.
- Algumas ferramentas (Elastic ML) podem exigir licença comercial.
- Prophet pode pedir dependências extras em compilação. Use containers se preferir.

Recomendações de início rápido.
1) Faça um inventário e exporte 6?12 meses de tickets.
2) Junte métricas de monitoramento por ativo.
3) Construa um protótipo com scikit-learn / XGBoost para identificar ativos de alto risco.
4) Implemente previsões de volume com Prophet ou ARIMA.
5) Integre resultados a dashboards e alertas no Grafana ou Zabbix.

Se quiser, eu posso:
- sugerir script para extrair tickets do GLPI via API.
- montar pipeline de exemplo em Python.
- adaptar a solução ao seu cenário (dados disponíveis, ferramentas já em uso).

Quer que eu monte um exemplo prático com seus dados ou com um dataset de exemplo?

Gostei desse teu nick estilo matrix brasileira hahaha

Na verdade eu creio que esse tipo de software não exista porque é muito nichado. Isso não significa que vc não possa criar um desses.

Vou te dar uma ideia básica pra vc criar:
--tudo o que vc precisa é de dados e nada mais.

Todas as variáveis que vc citou, vc precisa antes de dados passados pra então criar o preditor com IA.

Uma das IA mais fáceis de criar pro seu problema é o perceptron de multicamadas (mlp da sigla inglesa). Ele funciona bem porque consegue aproximar qualquer função não linear.

As entradas dele podem ser essas variáveis citadas e a saída pode ser uma só que indica precisa de manutenção ou não precisa de manutenção.

Isso é bem fácil de ser conseguido e vc pode criar uma IA usando o Orange que é um software de data mining opensource. Como falei antes, tudo o que vc precisa é de dados passados pra IA ser treinada e prever em dados futuros e pronto, tá feito!


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