Três produtos integrados e consultoria especializada. Do log de eventos do Jira ao custo de atraso do portfólio — com IA, process mining e simulação probabilística.
Flow Compass, Flow Forecaster e Flow Forensics cobrem os três momentos críticos da gestão de entrega: diagnóstico e governança, previsão probabilística e intervenção forense.
Diagnóstico operacional completo: lead time, CFD, WIP, throughput, aging, process mining, produtividade dev (PSI), capacidade de fila, Cpk e Flow Review.
Portfólio com custo de atraso calculado via process mining. Resumo executivo, 4Ps, alertas, hierarquia, Portfólio × Delivery, CAPEX e avaliação de maturidade com IA + RAG.
O único motor que combina Monte Carlo + Machine Learning adaptativo via SPC. 64,5% win rate ML sobre Monte Carlo puro em processos estáveis. Percentis P50/P85/P95 com base no histórico real do time.
Diagnóstico forense usando process mining. Laudo com gargalos, rework, tempo em fila e custo de atraso em valor econômico. Em um case real: −90% lead time e +100% throughput em 6 meses, sem mudar papéis.
Diagnóstico de casos de uso reais de IA, implantação de pipelines e agentes, avaliação KMM com RAG, treinamentos KSD certificados Kanban University e gestão de portfólio orientada por dados.
Cada produto resolve uma classe de problema específica — e os três fazem parte da mesma jornada de maturidade.
Priorização por influência política. CoD não medido. Ninguém sabe quanto custa cada semana de atraso. Decisões irreversíveis sem evidência econômica.
54% do tempo em fila. 9,8% de rework. System pressure acima de 1,0. Esses números existem no Jira — mas nenhum dashboard padrão os torna acionáveis.
Estimativas por feeling sem intervalo de confiança. O stakeholder registra como fato. Quando escorrega, ninguém sabe por quê — nem qual era o risco real.
O módulo Flow Value usa o comportamento real do processo para estimar o custo de atraso de cada item do portfólio — não uma estimativa subjetiva de valor, mas um cálculo baseado no log de eventos do Jira.
A maioria das ferramentas calcula CoD com estimativas subjetivas. O Flow Value usa lead time histórico real, throughput e variabilidade por classe de serviço para calibrar o custo de atraso de cada item com dados — rastreável e auditável.
Conecta ao Jira, Azure DevOps e Businessmap. Usa SPC para detectar mudança de processo e selecionar automaticamente o modelo certo. Percentis P50/P85/P95 com base no histórico real.
Jira Cloud, Azure DevOps e Businessmap. Conecta via API, extrai issues resolvidas e changelog. Sem exportação manual. Throughput e lead time reais.
Controle Estatístico monitora violações de throughput. Quando o processo muda, o motor troca o modelo automaticamente — antes da entrega falhar.
Em processos estáveis, modelos de ML reduzem o erro de previsão. O motor escolhe qual usar com base no estado atual do processo — sem configuração.
Não é uma data — é uma distribuição. Saber que há 85% de chance de entrega em X semanas transforma estimativa em decisão defensável para a diretoria.
No trabalho do conhecimento, os desperdícios são invisíveis. Não há linha de produção parada. Há filas invisíveis, rework silencioso e capacidade financiada por projetos futuros. Process mining torna tudo isso visível — com dados, não com opiniões.
Mapa real do processo — não o documentado, o executado
Decomposição do lead time — onde o tempo realmente vai
Top 3 desperdícios — em custo de CoD por semana
Nível KMM atual — e roadmap para o próximo nível
O Kanban Maturity Model define 7 níveis de maturidade de fluxo. A maioria dos times opera entre ML1 e ML2 sem saber — e tenta adotar IA no ML0. Mapeamos onde você está usando process mining e dados reais.
Extraímos o log de eventos do Jira e construímos o mapa real do processo. Não o que está documentado — o que de fato acontece. Gargalos, desvios e padrões ocultos ficam visíveis.
Atas de reunião, documentos de processo e entrevistas são processados via RAG para cruzar percepção qualitativa com evidência quantitativa. O nível KMM real — não o percebido.
Plano priorizado de intervenções com esforço estimado e impacto esperado para subir um nível de maturidade sem disrupção no processo atual.
Diagnóstico forense, limitação de WIP e governança orientada por métricas. Dados verificáveis, metodologia documentada.
Sem receita de bolo. Sem transformação ágil que não termina. Com o rigor metodológico de quem pesquisa process mining e ML no doutorado e aplica no cliente na segunda-feira.
Diagnóstico de casos de uso reais de IA para o negócio. Seleção e implantação de modelos, pipelines de dados e agentes. IA orientada a resultado.
Análise do log de eventos do Jira ou ADO para revelar gargalos, rework, tempo em fila e CoD. Laudo com evidência estatística em 45 minutos de diagnóstico inicial.
Mapeamento do nível KMM (ML0–ML6) usando process mining e RAG. Identifica onde investir para subir de nível com o menor esforço e sem disrupção.
Modelagem de capacidade real, priorização por CoD e simulação de cenários. Decisões defensáveis baseadas no processo, não em story points e feeling.
Configuração do Flow Forecaster no processo real. Treinamento para leitura de percentis e comunicação executiva de prazos com intervalo de confiança.
Certificação oficial Kanban University. In-company ou turmas abertas, presenciais e online. Foco em métricas de fluxo, maturidade e decisão orientada por dados.
45 minutos com compartilhamento do Jira, Azure DevOps ou Businessmap. Laudo preliminar com os maiores desperdícios em valor econômico — não em percentuais abstratos. Sem compromisso de contratação.
Pesquisa em process mining, ML e previsão probabilística traduzida em produtos que funcionam na segunda-feira de manhã, não só no paper.