Desenvolvimento Web
| Orçamento: Aberto |
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Propostas: 8
Criar um sistema de automação para o aceite e importação de serviços enviados por sites parceiros para sistemas de gestão, com análise comportamental através de IA generativa. O projeto deverá ser escalável, podendo ser utilizado por várias empresas, e com integração via API com os sistemas de gestão.
Estrutura do projeto:
1. Cadastro da empresa usuária Objetivo: Permitir o cadastro das empresas que utilizarão o sistema. Campos: • Nome da empresa • CNPJ • Endereço de funcionamento • Número de técnicos • Capacidade de volume de serviços diários • Horário de funcionamento • Cidades e bairros de atuação
2. Cadastro de capacidade de volume Objetivo: Estabelecer limites de volume de serviços que podem ser atendidos com base no número de técnicos. Campos: • Número de técnicos • Número de serviços diários que cada técnico pode atender
3. Cadastro de horário de funcionamento Objetivo: Definir os horários de operação da empresa. Campos: • Início e término de expediente • Dias úteis • Horários de pico
4. Cadastro de cidades e bairros de atuação Objetivo: Configurar as áreas geográficas de atendimento da empresa. Campos: • Lista de cidades e bairros atendidos
Cadastro das plataformas de envio de serviços:
1. Cadastro das plataformas que enviam serviços Objetivo: Registrar as plataformas de onde os serviços serão recebidos. Campos: • Nome da plataforma • URL de acesso • Login • Senha (preferência por criptografia) • API de integração (se houver)
2. Cadastro dos serviços permitidos em cada plataforma Objetivo: Definir quais serviços são aceitos de cada plataforma. Campos: • Lista de serviços permitidos • Descrição do serviço • Requisitos (por exemplo: tipo de técnico necessário)
3. Planejamento de horário de aceite de serviços Objetivo: Estabelecer os horários em que o sistema aceitará os serviços. Campos: • Intervalo de horários permitidos para aceitação • Bloqueio de horários específicos (ex.: feriados, manutenção)
4. Cadastro de prioridade dos serviços Objetivo: Definir as prioridades dos serviços. Campos: • Prioridade emergencial: serviços que exigem atendimento imediato • Prioridade agendada: serviços que podem ser atendidos em horários programados
5. Cadastro de SLA (Service Level Agreement) para os serviços Objetivo: Estabelecer os tempos de resposta e conclusão para cada tipo de serviço. Campos: • Tempo máximo de aceitação • Tempo de execução (em horas) • Tempo máximo para resolução
Integração com IA generativa: Objetivo: Utilizar IA generativa para analisar o comportamento da empresa nas plataformas quando o sistema de aceite automático estiver desativado.
Funcionalidades da IA: • Análise de padrões: A IA pode monitorar o comportamento da empresa na plataforma (ex.: horários de maior demanda, tipo de serviço mais aceito) e sugerir otimizações para os horários de aceite ou para a alocação de técnicos. • Detecção de anomalias: Caso o sistema de aceite automático falhe, a IA pode identificar anomalias no fluxo de serviços e gerar alertas ou realizar ajustes para corrigir os processos manualmente.
Tecnologias de IA: • Modelo de machine learning para análise de dados históricos • Processamento de linguagem natural (PLN) para entender descrições de serviços • Análise preditiva para prever volumes de serviços com base no histórico
Integração com sistemas de gestão via API: Objetivo: Permitir a integração automática entre o sistema de aceite e os sistemas de gestão das empresas usuárias.
Funcionalidades da API: • Envio de dados: A API deverá enviar informações dos serviços aceitos para o sistema de gestão. • Recebimento de dados: A API também permitirá a recepção de dados de serviços enviados pelos parceiros. • Autenticação: Autenticação via API Key ou OAuth para segurança nas transações. • Monitoramento de status: Informações sobre o status do serviço (em andamento, concluído, falha) podem ser compartilhadas entre os sistemas. • Documentação OpenAPI: A API deverá ter documentação aberta e acessível para que os sistemas de gestão possam se integrar facilmente.
Ferramentas e tecnologias recomendadas:
Backend: • Node.js ou Python (Django/Flask): Para criação de APIs robustas e integração com IA. • FastAPI (Python): Para criar APIs rápidas e eficientes.
Database: • PostgreSQL ou MySQL para armazenar dados das empresas, plataformas, serviços, SLAs, etc. • Redis: Para cache e gerenciamento de sessões e estado.
Frontend (caso necessário para interação com o usuário): • React.js ou Vue.js: Para interface interativa. • Material-UI ou Bootstrap: Para a construção de uma interface amigável.
Integração de IA: • TensorFlow ou PyTorch: Para criar modelos de machine learning para análise de dados e comportamento da empresa nas plataformas. • OpenAI API: Para análise de texto e geração de insights a partir de interações da empresa.
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