KpiEvaluationJob: 3 camadas estatísticas que abrem NC sozinha quando o KPI fica vermelho.

A maioria dos sistemas de gestão usa semáforo pra avaliar KPI. Verde, amarelo, vermelho. Bonito no dashboard, péssimo na operação real. Por quê? Porque o semáforo sozinho mente em dois cenários muito comuns: KPI dentro do verde mas piorando rápido, e KPI que estourou o threshold por flutuação normal sem ser problema. Os dois confundem a tomada de decisão e enchem reunião de discussão estéril.

O KpiEvaluationJob do facilita.ia roda em background avaliando cada KPI em 3 camadas estatísticas combinadas. Quando as 3 alinham, a plataforma abre Não-Conformidade formal sozinha. Não é IA criativa. É estatística aplicada, determinística, auditável.

Camada 1: cor do semáforo. Camada 2: anomalia em relação à média móvel (3σ). Camada 3: tendência monotônica (Mann-Kendall). Quando o KPI fica vermelho por 3 períodos consecutivos, NC formal aberta com plano 5W2H pré-estruturado.

Camada 1 · Threshold de semáforo

A mais simples. Cada KPI tem 3 zonas definidas: verde (dentro do esperado), amarelo (atenção), vermelho (fora do aceitável). Os limites podem vir de padrão setorial (literatura) ou ser customizados. Isso já existia em qualquer dashboard. O problema é que sozinho, semáforo gera dois erros típicos:

• Falso negativo: KPI tecnicamente no verde mas caindo 8% ao mês. Vai estourar em 2 meses, mas o painel mostra verde até lá.
• Falso positivo: KPI cruzou o threshold uma vez por flutuação aleatória. O sistema acende vermelho, gera ruído, todo mundo se mobiliza, próximo período volta ao normal. Lobo crying.

Camada 2 · Regra 3σ

Aqui entra estatística básica. Calcula-se a média móvel histórica do KPI (geralmente últimos 12 períodos) e o desvio padrão (σ). Se o valor atual está fora dos 3 desvios padrão, há <0,3% de probabilidade de ser flutuação aleatória. É anomalia estatística real.

Combinado com Camada 1, isso resolve o falso positivo: KPI cruzou o vermelho, mas se ainda está dentro dos 3σ históricos, o sistema sinaliza "atenção" sem disparar protocolo formal. Só dispara se realmente está fora do padrão estatístico, não só fora do threshold contábil.

def is_anomaly(value, history):
    mean = statistics.mean(history)
    sigma = statistics.stdev(history)
    return abs(value - mean) > 3 * sigma

Camada 3 · Teste de Mann-Kendall

A mais importante e a menos óbvia. Mann-Kendall é um teste estatístico não-paramétrico que detecta tendência monotônica (crescente ou decrescente consistente) numa série temporal. Mesmo quando o valor absoluto ainda está no verde, se a sequência de últimos 6-8 períodos mostra queda consistente com significância estatística, Mann-Kendall acende alerta.

Isso resolve o falso negativo. KPI ainda verde mas em trajetória de piora consistente é capturado meses antes do semáforo virar amarelo. Você tem tempo de agir na causa, não correr atrás do prejuízo.

O teste produz um valor de tau (τ) entre -1 e +1, com p-valor associado. No facilita.ia, configuração padrão dispara alerta de tendência se τ < -0.4 e p < 0.05 em série de pelo menos 6 pontos.

Como as 3 camadas combinam

Cada KPI, a cada novo período registrado, passa pelas 3 camadas em sequência. O resultado vira um estado composto:

• Verde estável: threshold ok + sem anomalia + tendência neutra ou positiva. Tudo certo.
• Verde com tendência negativa: threshold ok mas Mann-Kendall acendeu. Sinal precoce, ação preventiva sugerida.
• Amarelo / vermelho com flutuação: threshold estourou mas dentro dos 3σ. Sinaliza atenção, não dispara protocolo.
• Vermelho real: threshold estourou + fora dos 3σ + tendência confirmada. Estado preocupante. Se persistir 3 períodos consecutivos, dispara automação.

O gatilho da NC automática

Aqui está a parte que muda o jogo. Quando um KPI fica em estado "vermelho real" por 3 períodos consecutivos, a plataforma:

1. Abre uma Não-Conformidade formal no módulo de CAPA
2. Pré-estrutura o plano 5W2H com responsável padrão da área do KPI
3. Anexa o histórico de 12 períodos como evidência
4. Notifica responsável e diretoria via digest
5. Se o KPI for assistencial (IRAS, queda, LPP, EA medicamento), também alimenta a Análise Crítica pela Direção

Sem reunião pra decidir se deve ou não abrir NC. A regra é a regra. Auditor que abre o sistema vê: KPI ficou vermelho 3 vezes, NC foi aberta automaticamente, ação corretiva foi tomada, eficácia foi verificada. Trilha completa, sem brecha.

Por que isso vale mais do que IA "inteligente"

Esse mesmo problema poderia ser tentado com LLM lendo histórico e "decidindo" se abre NC ou não. Seria pior em todos os sentidos: não-determinístico, não-auditável, com viés de prompt, com risco de alucinação. Em compliance, alucinação é desastre.

Estatística é determinística. 3σ é 3σ. Mann-Kendall com τ -0.5 e p 0.02 é exatamente isso, hoje e em 5 anos. O auditor pode pedir o código, ele é simples, é reprodutível, é confiável. A inferência da IA fica onde agrega valor: SebastIAn lendo o 5W2H pra sugerir causas-raiz adicionais, Belle classificando comentários NPS de detratores. Mas o gatilho de abertura da NC é estatística pura, intencionalmente.