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# Paneles en tiempo real
Monitoree las operaciones de flota en tiempo real con cuatro paneles prediseñados: estado del objeto, inteligencia de activos, lecturas del sensor y actividad de la geocerca
Los paneles en tiempo real transforman los flujos de datos telemáticos en bruto en inteligencia operativa, lo que permite una gestión proactiva de flotas mediante monitoreo en vivo y capacidades de toma de decisiones inmediata.
## Panel de estado de objeto
**Cuándo usarlo**: Coordinación diaria de la flota, relevos de turno e identificación de vehículos que requieren atención inmediata.
**Qué datos ve**: El estado operativo actual de su flota, agregado a partir de los registros más recientes de seguimiento GPS, sensores de movimiento y marcas de tiempo de comunicación.
Lógica de procesamiento de datos
Tenga en cuenta que Explorer for DataHub usa su propia lógica de cálculo para identificar los estados de movimiento y conexión. El panel procesa datos telemáticos en vivo mediante un análisis de varios pasos:
* **Agregación del estado de la flota**: El sistema consulta los registros de seguimiento más recientes de cada vehículo usando `DISTINCT ON (device_id)` para garantizar información actual. La clasificación de movimiento combina lecturas de velocidad con análisis basado en el tiempo para distinguir entre vehículos en movimiento, vehículos detenidos temporalmente y activos aparcados.
* **Monitoreo de conexión**: El estado de conectividad del vehículo se deriva del análisis de marcas de tiempo de comunicación, y clasifica cada dispositivo según cuán recientemente transmitió datos a su DataHub. Esto permite identificar de inmediato problemas de comunicación o fallas del dispositivo.
* **Visualización geográfica**: Los datos de coordenadas sin procesar (almacenados como enteros) se convierten a grados decimales para la visualización en el mapa, mientras que los cálculos de zona en tiempo real determinan la presencia en la zona para el contexto operativo.
* La consulta subyacente une datos de entidades de negocio (especificaciones del vehículo, asignaciones de empleados) con las lecturas telemáticas actuales para proporcionar un contexto operativo completo en una sola vista.
## Panel de inteligencia de activos
**Cuándo usarlo**: Investigación de vehículos específicos marcados en el monitoreo de estado, planificación operativa detallada y verificación integral de activos.
**Qué datos ve**: Perfiles completos de activos que combinan datos organizacionales, incl. grupos, etiquetas, departamentos, etc., con el estado operativo actual, proporcionando contexto detallado para cada vehículo de su flota.
Lógica de procesamiento de datos
Este panel ejecuta uniones complejas entre esquemas para combinar:
* **Contexto empresarial**: Las especificaciones del vehículo, las asignaciones de empleados y las jerarquías organizacionales de sus tablas de datos empresariales proporcionan contexto operativo para cada activo.
* **Estado telemático actual**: Las posiciones GPS más recientes, el estado de movimiento y las lecturas de sensores de los flujos de datos de seguimiento brindan visibilidad operativa inmediata.
* **Integración de datos mejorada**: El sistema genera dinámicamente enlaces de mapas usando las coordenadas actuales y obtiene niveles de batería de las entradas de los sensores cuando están disponibles. Cuando faltan datos de calibración del sensor, los valores sin procesar se muestran sin modificación para mantener la transparencia de los datos.
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Todos los datos de marca de tiempo se convierten a UTC para una visualización uniforme sin importar la ubicación geográfica del vehículo, lo que garantiza una coordinación operativa precisa entre diferentes zonas horarias.
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## Panel de lecturas de sensores
**Cuándo usarlo**: Planificación de mantenimiento preventivo, monitoreo de la gestión de combustible e identificación de posibles problemas de equipos antes de que afecten las operaciones.
**Qué datos ve**: Mediciones de sensores en tiempo real provenientes del equipo de monitoreo de su flota, procesadas mediante algoritmos de calibración para proporcionar métricas operativas precisas.
Lógica de procesamiento de datos
* **Agregación de múltiples sensores**: El sistema consulta `processed_common_data.latest_calibrated_sensors` para recuperar simultáneamente las mediciones más recientes de distintos tipos de sensores. Esto incluye niveles de combustible, lecturas de temperatura, voltaje de la batería e indicadores del estado operativo.
* **Procesamiento de calibración**: Los valores brutos de los sensores se someten a la aplicación de factores de calibración cuando están disponibles. El sistema aplica fórmulas específicas de cada sensor para convertir las lecturas en bruto en unidades significativas (porcentajes para combustible, grados Celsius para temperatura, voltios para los sistemas eléctricos).
* **Control de calidad**: Un filtro de validación básica elimina las mediciones obviamente inválidas sin comprometer la transparencia de los datos. Cuando los datos de calibración no están disponibles o no son válidos, el sistema muestra los valores brutos de los sensores sin modificación, lo que permite a los equipos operativos tomar decisiones informadas con base en los datos disponibles.
El panel usa consultas basadas en el tiempo con un criterio de distinción específico por sensor para garantizar que vea la lectura más reciente de cada sensor en cada vehículo, ordenada por marca de tiempo para su relevancia operativa actual.
## Reporte de zonas
**Cuándo usarlo**: Seguimiento de las visitas de los vehículos a ubicaciones específicas, análisis del cumplimiento de la ruta y monitoreo de la cobertura del área operativa.
**Qué datos ve**: Registros históricos y actuales de entradas y salidas de vehículos de zonas geográficas definidas, con marcas de tiempo y coordenadas de ubicación precisas.
Lógica de procesamiento de datos
* **Procesamiento de geometría de zonas**: El sistema maneja diferentes tipos de zona (círculos, polígonos, corredores) mediante cálculos geográficos de PostGIS. Las zonas circulares usan puntos centrales con márgenes de radio, mientras que las zonas poligonales crean límites geográficos complejos a partir de arreglos de coordenadas.
* **Detección de visitas**: El análisis geográfico en tiempo real compara las coordenadas del vehículo con los límites de la zona usando `ST_DWithin` cálculos para determinar las entradas y salidas de la zona. El sistema registra la duración de la visita calculando las diferencias de tiempo entre los eventos de entrada y salida.
* **Contexto de ubicación**: Los datos de coordenadas en bruto se convierten a grados decimales para la resolución de direcciones y la integración con mapas, mientras que las etiquetas de zona proporcionan contexto empresarial para cada área geográfica.
Los registros de visitas combinan datos de geometría de zonas con el historial de seguimiento de vehículos para crear inteligencia integral de ubicación, lo que permite analizar patrones de ruta, monitoreo del cumplimiento y utilización del área operativa.
## Próximos pasos
Cuando el monitoreo en tiempo real revele patrones que requieran una investigación más profunda, pase a [Reportes de datos históricos](/docs/analytics/es/explorer-for-iotquery/historical-reports.md) para analizar tendencias durante períodos prolongados e identificar oportunidades de optimización para decisiones estratégicas de gestión de flotas.
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# Agent Instructions
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