Solução
Detecte problemas antes que um recall te pegue
A Darwin não apenas captura e rastreia, analisa seus dados em tempo real para detectar anomalias, prever riscos e responder consultas complexas de compliance. IA que explica cada alerta citando a regulamentação aplicável.
Dois pilares
IA aplicada a compliance regulado
Mais que dashboards: inteligência acionável
A rastreabilidade gera muitos dados. O valor está em ter alguém, ou algo, revisando esses dados 24/7 e te avisando antes que um auditor te aponte um problema ou que um distribuidor rejeite um envio.
Detecção de anomalias · Em produção
Motor de regras determinístico que avalia cada Critical Tracking Event no momento em que é capturado. Identifica lotes fantasma, quebras de cadeia de frio, perdas, desvios de rota e certificações expiradas, com explicação acionável.
Compliance agêntico · Q3 2026
Agente que responde perguntas como "O lote LOT-8901 atende os requisitos para exportar para os EUA?" cruzando dados on-chain + regulamentação vigente + análise de risco. Em breve no Q3 2026: solicite acesso antecipado.
Pilar 1, Detecção de anomalias · Em produção
5 categorias ativas, 11+ no roadmap Q3 2026
Cada alerta vem com a razão exata, a seção de regulamentação referenciada e a ação sugerida, para que sua equipe saiba o que fazer sem ler o código.
Integridade de dados
KDEs faltantes, lotes duplicados, TLCs com formato inconsistente entre atores. Detectado antes de chegar à auditoria.
Temporal
Sequências violadas (Harvest > Pack), antedatado on-chain, lacunas temporais sem eventos, trânsitos impossíveis por distância/velocidade.
Cadeia de custódia
Lotes fantasma (recebimento sem envio), rupturas de custódia, atores não autorizados para esse tipo de evento. As falhas mais caras de detectar manualmente.
Quantidade / balanço de massa
Perdas excessivas entre envio e recebimento, rendimento inflado em transformações, desacordo de unidades de medida. Sinais iniciais de fraude ou erro.
IoT / ambiental
Quebras de cadeia de frio, desvios de rota GPS, temperatura fora de faixa por produto. Detectado em tempo real a partir de sensores IoT integrados.
Explicação acionável
Cada alerta chega com severidade (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW), seção da FSMA 204 referenciada, histórico do lote e ação sugerida. Endpoint /explain disponível para análise profunda por alerta.
Pilar 2, Compliance agêntico · Em breve Q3 2026
Pergunte em linguagem natural, obtenha um compliance report
Do analista júnior ao sênior, em segundos
Sua equipe não precisa memorizar 400 páginas de regulamentação ou navegar 10 sistemas, pergunta ao agent e obtém a resposta com a rastreabilidade de como foi obtida. Os primeiros tenants em early access recebem prioridade no setup e prompts custom por indústria.
Solicitar acesso antecipadoConsulta em linguagem natural
Ex: "Este lote de espinafre orgânico atende aos requisitos para exportar para os EUA?", o agent roteia a query entre múltiplas fontes de dados.
Cruzamento multi-fonte automático
O agent consulta dados on-chain (cadeia de custódia, lab results, atores), regulamentação vigente (FSMA 204, EUDR, certificações privadas) e módulos de risco (anomalias + regras).
Compliance report estruturado
Output com status (COMPLIANT / NON_COMPLIANT / REQUIRES_REVIEW), gap analysis (o que falta), risk scoring, citações de regulamentação e ações recomendadas concretas.
Pipeline
Como funciona end-to-end
1. Ingestão de eventos
Os CTEs capturados pelo Captia e ancorados pelo Tracium entram no pipeline, com enrichment temporal, geográfico e relacional.
2. Detecção determinística
Rules engine determinístico (5 categorias ativas, 11+ no roadmap Q3 2026) roda sobre cada Critical Tracking Event. Detecção semântica com embeddings chega no Pilar 2 Q3 2026.
3. Score combinado
Se rules + semantic coincidem em flaggear → severidade alta. Se só um marca, fica em watch. Filtros para minimizar falsos positivos.
4. Explicação acionável
Cada alerta chega com severidade, seção de regulamentação referenciada e histórico do lote, tudo computado de forma determinística. Endpoint /explain disponível para análise profunda com LLM + RAG (citando texto regulatório + perfil do ator). O agente completo é o Pilar 2 (Q3 2026).
5. Alertas e feedback
Notificação por severidade (Slack/email/webhook). Operador marca false_positive → retroalimenta o modelo. Anomalias confirmadas enriquecem o contexto futuro.
Deixe a IA vigiar sua cadeia
24/7, sem cansar, com explicação de cada alerta. Vamos conversar sobre como implementá-lo sobre seus dados atuais.