Analítica
La capa de analítica IoT que predice.
Los dashboards te dicen lo que ya pasó. La analítica de TagoIO lee la telemetría que ya recolectas y te dice lo que viene: pronósticos con bandas de confianza, puntuaciones de anomalía contra un comportamiento normal aprendido, y cuentas regresivas hasta el momento en que una variable cruza un límite. Sin código de ML y sin equipo de ciencia de datos.
Impacto de negocio
¿Cuánto ahorrarían las predicciones en tu operación?
De reaccionar a predecir, en dólares por año
Elige un sector, ajusta tus números y mira el impacto anual de pasar de reaccionar a predecir. Estimaciones orientativas con supuestos ajustables, no una cotización.
$96K ahorrados al año
384 entregas de emergencia se convierten en rutas programadas cada año. Los pronósticos de nivel ordenan el grano días antes de que el silo se vacíe.
Supuesto: con pronósticos de nivel con días de anticipación, el 80% de las recargas de emergencia se convierte en entregas programadas. Ahorro = silos × emergencias × sobrecosto × 80%. Mira el caso de uso del silo de alimento inteligente para un ejemplo en producción. Impulsado por la capacidad Pronósticos descrita más abajo.
Capacidades
¿Qué puede hacer la analítica IoT con los datos de tus sensores?
Tres modelos, un asistente, cero código de ML
Tres capacidades, cada una entrenada con el historial que ya está en tus buckets de dispositivos, cada una escribiendo resultados como variables normales. La configuración es un asistente guiado: elige dispositivos, elige señales, define un comportamiento, instala.
Detección de Anomalías
Atrapa los problemas antes de que lleguen a tu dashboard. Puntúa cada dispositivo contra una línea base aprendida de comportamiento normal. Señala derivas, cambios de modo y dispositivos atípicos frente a sus pares.
Ver cómoPronósticos
Mira lo que tu telemetría está por hacer. Predice valores futuros con bandas de confianza. Incorpora factores como clima y carga.
Ver cómoTiempo hasta el Umbral
Sabe cuánto tiempo tienes, no solo lo que viene. Pronostica una variable y cuenta el tiempo hasta el momento en que cruza un límite, con severidad multinivel.
Ver cómoTu telemetría
Buckets de dispositivos, meses de historial a cualquier resolución
Modelo entrenado
Pronóstico, anomalía, tiempo hasta el umbral, a tu propia cadencia
Variables
Pronósticos, puntuaciones, ETAs, bandas de confianza, como variables normales de TagoIO
Tu aplicación
Dashboards, Actions y alertas, portales TagoRUN
Los modelos se entrenan con datos que ya están en TagoIO y escriben las predicciones como variables normales. Nada cambia aguas abajo.
Interactivo
Míralo funcionar.
Simulador en vivo con telemetría sintética
Telemetría sintética, comportamiento real. Cambia de capacidad y ajusta los controles.
Salida: _ts_forecast para las próximas 48 horas, cada punto con límites de confianza superior e inferior. Observa cómo se ensancha la banda: el modelo es honesto sobre la distancia.
En tu cuenta, estas salidas son variables: pronósticos con límites superior e inferior, puntuaciones y señales de anomalía, ventanas de anomalía, ETAs y niveles de severidad. Alarmas, dashboards e integraciones las usan como usan cualquier lectura de sensor.
Pronósticos
Del historial a lo que viene.
MSTL + AutoETS · Prophet · regresión OLS
Los datos de sensores respiran en ciclos diarios y semanales, y los pronósticos de TagoIO están construidos alrededor de ese hecho.
Pronosticar valores. El motor detecta el ciclo de tus datos, pronostica con un modelo estacional seleccionado automáticamente (MSTL + AutoETS) y vuelve a superponer el ciclo sobre el horizonte. Sin ciclo, obtienes un pronóstico honesto que sigue la deriva, no una oscilación inventada.
Predicción de demanda. Pronostica un objetivo a partir de factores como clima o carga: cada factor se pronostica hacia adelante y luego alimenta un modelo Prophet para el objetivo.
Estimar a partir de factores. Una regresión estima un objetivo a partir de variables que ya mides, para rellenar huecos y validar lecturas de sensores. Explica el presente; no pronostica.
Pronóstico con banda de confianza
Puntuación de anomalía con ventanas señaladas
Detección de Anomalías
Cuatro preguntas, cuatro modelos.
Isolation Forest · K-Means · DBSCAN · EWMA
"¿Algo anda mal?" son en realidad cuatro preguntas, cada una con el modelo diseñado para responderla.
¿Esta lectura es inusual? (Chequeo rápido de salud.) Un Isolation Forest puntúa cada lectura contra la imagen conjunta de lo normal, capturando combinaciones que están en rango por separado pero mal en conjunto.
¿En qué modo de operación está? (Monitoreo continuo.) K-Means aprende los modos normales de operación de tu flota y puntúa cada lectura por su distancia al más cercano.
¿Qué dispositivo no encaja con el resto? (Comparación entre pares.) El clustering por densidad (DBSCAN) agrupa dispositivos que se comportan igual y señala al que no pertenece a ningún grupo.
¿Algo está fallando lentamente? (Deriva lenta.) Un EWMA seguido contra tu línea base estacional captura el avance lento que vence a los umbrales fijos.
Tiempo hasta el Umbral
Una cuenta regresiva, no una sorpresa.
ETA y severidad desde una sola configuración
Las alertas se disparan cuando se cruza un límite; para entonces el tanque ya está vacío. Tiempo hasta el Umbral pronostica la variable, busca el cruce y publica un ETA más un nivel de severidad que configuras una sola vez.
Tiempo hasta el Umbral: la cuenta regresiva
Integración
De la predicción a la acción.
Entran variables, nada cambia aguas abajo
Las predicciones llegan como variables normales, y todo lo que está aguas abajo ya sabe qué hacer con variables:
Grafica pronósticos junto a lecturas en vivo y sombrea ventanas de anomalía, para toda la flota vía Blueprints.
Dispara con predicciones igual que con valores de sensores: "días hasta vaciarse menor a 4" abre una orden de reabastecimiento.
Scripts en Node.js, Deno o Python posprocesan las salidas cuando necesitas lógica personalizada encima.
Resultados
Lo que valen las predicciones en tu operación.
Cinco sectores, un mecanismo
Mira los problemas mientras todavía son baratos:
Agricultura
Niveles de silos pronosticados con días de anticipación; el grano se ordena por pronóstico, no por emergencia.
Ver el caso de usoEnergía
Anomalías de consumo señaladas el día en que empiezan, no a fin de mes.
Edificios
La deriva del HVAC detectada mientras es una visita de mantenimiento, no una queja del inquilino.
Industrial
"La bomba falló" se convierte en "esta es la ventana para darle servicio".
Logística y cadena de frío
Horas de aviso antes de que un reefer incumpla la norma.
Las predicciones convierten eventos no planificados en trabajo programado, y el trabajo programado siempre es más barato.
Bajo el capó
Construida sobre ciencia publicada, diseñada para telemetría.
Métodos conocidos, modos de falla documentados
Cada modelo aquí es un método publicado y revisado por pares:
Nuestro trabajo es la parte que ningún paper cubre: hacer que estos métodos funcionen sin supervisión, en toda una flota, sobre telemetría real.
Preguntas frecuentes
Respuestas rápidas sobre la analítica de TagoIO
¿Qué es la analítica IoT?
¿Puede TagoIO predecir fallas de equipos?
¿Necesito un equipo de ciencia de datos para usar la analítica de TagoIO?
¿Qué modelos de pronóstico usa TagoIO?
¿Cómo aparecen las predicciones en mi aplicación?
¿Cuánto historial necesito para entrenar un modelo?
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