# Paneles en tiempo real Los paneles en tiempo real transforman flujos de datos telemáticos sin procesar en inteligencia operativa, lo que permite una gestión proactiva de la flota mediante la supervisión en vivo y capacidades de toma de decisiones inmediatas. ## Panel de estado de objetos
**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 lo siguiente: Explorer for DataHub utiliza 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 mediante `DISTINCT ON (device_id)` para garantizar información actual. La clasificación del movimiento combina lecturas de velocidad con análisis basados en el tiempo para distinguir entre vehículos en movimiento activo, vehículos detenidos temporalmente y activos estacionados. * **Supervisión de la conexión**: El estado de conectividad del vehículo se deriva del análisis de las marcas de tiempo de comunicación, categorizando cada dispositivo según hace cuánto transmitió datos por última vez a su DataHub. Esto permite la identificación inmediata de problemas de comunicación o fallos del dispositivo. * **Visualización geográfica**: Los datos de coordenadas sin procesar (almacenados como enteros) se convierten a grados decimales para su visualización en el mapa, mientras que los cálculos de geocerca 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 la supervisión de estado, planificación operativa detallada y verificación integral de activos. **Qué datos ve**: Perfiles completos de activos que combinan datos organizativos, incl. grupos, etiquetas, departamentos, etc., con el estado operativo actual, proporcionando un contexto detallado de 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 organizativas de sus tablas de datos empresariales proporcionan contexto operativo para cada activo. * **Estado telemático actual**: Las últimas posiciones GPS, el estado de movimiento y las lecturas de sensores de los flujos de datos de seguimiento ofrecen visibilidad operativa inmediata. * **Integración mejorada de datos**: El sistema genera dinámicamente enlaces de mapa utilizando las coordenadas actuales y recupera los 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 modificaciones para mantener la transparencia de los datos. {% hint style="info" %} Todos los datos de marcas de tiempo se convierten a UTC para una visualización coherente independientemente de la ubicación geográfica del vehículo, lo que garantiza una coordinación operativa precisa entre diferentes zonas horarias. {% endhint %}
## Panel de lecturas de sensores
**Cuándo usarlo**: Planificación del mantenimiento preventivo, supervisión de la gestión de combustible e identificación de posibles problemas del equipo antes de que afecten las operaciones. **Qué datos ve**: Medidas de sensores en tiempo real de los equipos de supervisión 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 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 sin procesar en unidades significativas (porcentajes para combustible, Celsius para temperatura, voltios para sistemas eléctricos). * **Garantía de calidad**: La validación básica filtra las mediciones obviamente inválidas mientras preserva la transparencia de los datos. Cuando los datos de calibración no están disponibles o son inválidos, el sistema muestra los valores brutos de los sensores sin modificación, lo que permite a los equipos operativos tomar decisiones informadas basadas en los datos disponibles. El panel utiliza consultas basadas en el tiempo con distinción específica por sensor para garantizar que vea la lectura más reciente de cada sensor en cada vehículo, ordenada por marca de tiempo para una relevancia operativa actual.
## Informe de geozonas
**Cuándo usarlo**: Seguimiento de las visitas de vehículos a ubicaciones específicas, análisis del cumplimiento de rutas y supervisión de la cobertura de áreas operativas. **Qué datos ve**: Registros históricos y actuales de entradas y salidas de vehículos en zonas geográficas definidas, con marcas de tiempo precisas y coordenadas de ubicación.
Lógica de procesamiento de datos * **Procesamiento de la geometría de la zona**: El sistema gestiona diferentes tipos de geocerca (círculos, polígonos, corredores) mediante cálculos geográficos de PostGIS. Las zonas circulares usan puntos centrales con buffers de radio, mientras que las zonas poligonales crean límites geográficos complejos a partir de matrices de coordenadas. * **Detección de visitas**: El análisis geográfico en tiempo real compara las coordenadas del vehículo con los límites de la zona utilizando `ST_DWithin` cálculos para determinar las entradas y salidas de la zona. El sistema hace un seguimiento de la duración de la visita calculando las diferencias de tiempo entre los eventos de entrada y salida. * **Contexto de ubicación**: Los datos de coordenadas sin procesar 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 la geometría de la zona con el historial de seguimiento del vehículo para crear una inteligencia de ubicación integral, lo que permite analizar patrones de ruta, supervisar el cumplimiento y utilizar las áreas operativas.
## Próximos pasos Cuando la supervisión en tiempo real revela patrones que requieren una investigación más profunda, avance a [Informes 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. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://navixy.com/docs/analytics/es/explorer-for-iotquery/real-time-dashboards.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.