Case
Aura Brasil: inspeção de frota com IA multimodal
De um processo manual de comparação de equipamentos a uma inspeção multimodal assistida por IA, com até 50% a mais na identificação de avarias.
O Cliente
A Aura Brasil atua com locação de máquinas e equipamentos, em uma operação na qual cada item precisa sair para o cliente com suas condições registradas e retornar com rastreabilidade suficiente para conferência. A triagem de saída e entrada é parte central desse fluxo, pois sustenta a comparação antes e depois da locação e ajuda a identificar danos ocorridos durante o uso.
O processo operacional tem o TOTUS como base, com integração ao CRM e aos registros que apoiam a gestão do ciclo de locação. Nesse cenário, rastrear imagens, checklists e evidências de avarias não é apenas uma etapa administrativa: é um mecanismo para dar segurança à operação, reduzir dúvidas na conferência e apoiar o faturamento correto quando há danos identificados.
Desafio
A inspeção era feita manualmente pela equipe, que precisava comparar registros da saída e da entrada dos equipamentos, avaliar imagens, conferir checklists e procurar diferenças visuais relevantes. Esse trabalho exigia atenção a detalhes pequenos, como marcas, quebras, amassados ou sinais de uso não presentes no momento da entrega.
Com o crescimento do volume de imagens e checklists, a análise manual gerava gargalos. Uma avaria discreta podia passar despercebida, principalmente quando havia muitas fotos por equipamento ou quando a conferência dependia de comparar registros em momentos diferentes do fluxo operacional.
O impacto era direto no negócio: danos não identificados reduziam a capacidade de faturar avarias corretamente, aumentavam o risco de divergências operacionais e consumiam tempo da equipe em processos que podiam levar horas até a validação final.
Solução
A Mytech desenvolveu o Fleet Vision IA como uma extensão do TOTUS, em formato de serviço apartado e integrado ao CRM da Aura Brasil. A solução recebe as imagens e informações do checklist, executa a análise comparativa entre saída e entrada e devolve um resultado estruturado para apoiar a validação humana no fluxo operacional.
A arquitetura foi construída com Amazon API Gateway, Amazon SQS, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon S3 e recursos em VPC. O uso de SQS desacopla o envio das imagens do processamento, permitindo um fluxo assíncrono em que o serviço do cliente dispara os dados e a camada de IA processa a comparação com mais resiliência.
A análise usa um modelo de IA multimodal para interpretar as imagens dos equipamentos, comparar os registros de antes e depois e apontar diferenças relevantes. O retorno é organizado para alimentar o checklist e orientar a revisão da equipe, mantendo a decisão operacional sob validação humana.
Resultados
Com a solução em produção, a Aura Brasil passou a contar com uma capacidade automatizada de inspeção multimodal integrada ao processo de checklist. O limiar de sucesso formalizado para o case foi de 20% de incremento no faturamento relacionado a avarias identificadas, e os resultados iniciais documentados chegaram a até +50% de incremento.
A análise automatizada retorna em aproximadamente 5 a 7 segundos, permitindo incorporar a IA ao fluxo de entrada sem criar espera incompatível com a operação. Processos humanos que antes podiam levar horas para validar equipamentos passaram a ser concluídos em minutos, com apoio visual mais consistente para a equipe.
A arquitetura foi dimensionada para uma referência de 1.000 checklists por mês, considerando 10 imagens por checklist. O custo AWS estimado é de aproximadamente USD 150/mês, equivalente a cerca de USD 0,15 por checklist, mantendo a análise em escala com previsibilidade operacional.
Sobre a Mytech
A Mytech apoia empresas na aplicação prática de IA em processos reais de negócio, combinando arquitetura AWS, integração com sistemas existentes e modelos multimodais para transformar dados, imagens e fluxos operacionais em decisões mais rápidas, rastreáveis e seguras.