Blog
Artículos, tutoriales y novedades del equipo de TagoIO.
Network server LoRaWAN vs plataforma de aplicaciones IoT: qué hace cada uno en realidad
Un network server LoRaWAN mueve paquetes; una plataforma de aplicaciones IoT los convierte en dashboards, alertas, predicciones y aplicaciones. Qué hace cada capa, por qué necesitas las dos y cómo se conectan.
En qué se diferencian los modelos de precio de plataformas IoT, y cuál es más previsible
Modelos de precio de plataformas IoT por dispositivo, por consumo, por tramos y fijo comparados en un solo eje: cuán previsible es la factura con 10 veces más dispositivos. Qué modelo encaja en cada despliegue y las preguntas que descubren sorpresas.
Los mayores errores de los integradores de sistemas al construir sobre plataformas IoT
Los errores más costosos de los integradores de sistemas en plataformas IoT: reconstruir lo que la plataforma ya trae, cobrar de menos por el soporte, entregar dashboards sin inteligencia y saltarse la multi-tenencia.
¿Qué es el análisis predictivo para IoT y cómo empezar?
Una guía clara sobre el análisis predictivo para IoT: qué significa, dónde rinde frutos, los requisitos reales y un primer proyecto que puedes lanzar en TagoIO.
Cómo convertir los datos de IoT en un pronóstico de demanda
Los datos de IoT miden el consumo real, lo que los convierte en una base sólida para pronosticar la demanda. Cómo crear uno y actuar sobre él con TagoIO.
Cómo pronosticar los niveles de tanques y silos antes de que se vacíen
Los sensores de nivel te dicen cuánto queda. El pronóstico te dice cuándo se acaba. Cómo predecir el agotamiento de tanques y silos y activar recargas con tiempo de anticipación en TagoIO.
De reactivo a predictivo: cómo crear alertas basadas en pronósticos para IoT
Las alertas por umbral se activan después de que empieza el problema. Las alertas basadas en pronósticos se activan antes. Cómo crear alertas predictivas sobre datos de IoT con TagoIO.
Cómo pronosticar el consumo de energía con datos de IoT
Un enfoque práctico para pronosticar el consumo de energía a partir de datos de medidores IoT: la estacionalidad que domina la carga, los factores que hay que sumar y cómo ejecutarlo en TagoIO.
Detección de anomalías vs pronóstico: ¿cuál necesita tu proyecto de IoT?
La detección de anomalías y el pronóstico resuelven problemas distintos de IoT. Cómo diferenciarlos, cuándo necesitas cada uno y cómo trabajan juntos en TagoIO.
¿Cuántos datos históricos necesitas para pronosticar métricas de IoT?
Cuántos datos históricos de IoT necesita realmente un pronóstico: la regla ligada a tu ciclo estacional, por qué más no siempre es mejor y cómo empezar antes de tener años acumulados.
Cómo ejecutar modelos de Machine Learning con tus datos IoT usando TagoIO Analysis
Una ruta práctica para ejecutar machine learning con datos IoT dentro de TagoIO Analysis: dónde entrenar, cómo servir predicciones y cómo mantener los modelos actualizados.
¿Qué modelo de pronóstico deberías usar para datos de series de tiempo de IoT?
ARIMA, Prophet y LSTM comparados para el pronóstico de series de tiempo de IoT: cómo funciona cada uno, cuándo conviene y cómo ejecutar al ganador en TagoIO.