Sistema de gerenciamento de ticket voltado a manutenção e suporte de informática a todos os tipos de usuários: suporte OS

Abstract

A gestão manual de chamados de suporte técnico em empresas de manutenção frequentemente gera gargalos operacionais, atrasos no atendimento ao cliente e perda de dados estratégicos, demandando a modernização e a digitalização desses processos por meio de ferramentas centralizadas de tecnologia da informação. Diante desse cenário, a integração de inteligência artificial surge como um mecanismo viável para otimizar a triagem inicial e agilizar o fluxo de trabalho dos atendentes técnicos. Este trabalho estipula como objetivo central digitalizar e automatizar o processo de suporte técnico de empresas de manutenção, eliminando o controle manual via planilhas ou WhatsApp, por meio do desenvolvimento do TCC-CURSO, um sistema web de gerenciamento de chamados com rastreamento de SLA, gestão de ordens de serviço e avaliação de qualidade integrados. A metodologia adota o ecossistema de programação Python 3.12 estruturado com o framework Flask 3.1 e persistência em nuvem utilizando o banco de dados PostgreSQL via Supabase. O software implementa o padrão Application Factory para garantir modularidade e flexibilidade, além de isolar as regras de negócio em uma camada de serviços dedicada. A triagem de Nível 1 ocorre por meio de um chatbot integrado à API Grok da xAI, que realiza diagnósticos preliminares antes da abertura formal do ticket. Para contornar a latência na comunicação com o banco de dados remoto e resolver problemas de consultas N+1, o método consolida consultas SQL nativas utilizando a cláusula FILTER e implementa vinte e quatro índices estratégicos nas tabelas mais acessadas. Manually managing technical support tickets in maintenance companies often leads to operational bottlenecks, delays in customer service, and the loss of strategic data, necessitating the modernization and digitization of these processes through centralized IT tools. In this context, the integration of artificial intelligence emerges as a viable mechanism to optimize initial triage and streamline the workflow for technical support staff. The primary objective of this project is to digitize and automate the technical support process for maintenance companies—eliminating manual tracking via spreadsheets or WhatsApp—through the development of a web-based ticket management system featuring integrated SLA tracking, work order management, and quality assessment. The methodology utilizes the Python 3.12 ecosystem built on the Flask 3.1 framework, with cloud-based data persistence provided by a PostgreSQL database hosted on Supabase. The software implements the Application Factory pattern to ensure modularity and flexibility while isolating business logic within a dedicated service layer. Level 1 triage is handled by a chatbot integrated with xAI’s Grok API, which performs preliminary diagnostics before a ticket is formally opened. To mitigate latency in remote database communication and resolve N+1 query issues, the system consolidates native SQL queries using the FILTER clause and implements twenty-four strategic indexes across the most frequently accessed tables.