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Artigos, tutoriais e novidades do time TagoIO.

- [Como usar um assistente de IA para consultar dados de dispositivos IoT ao vivo](https://tago.io/pt-br/blog/use-ai-assistant-query-live-iot-device-data.md): Um passo a passo para consultar dados de dispositivos IoT ao vivo com um assistente de IA: abrir o TagoAI onde a pergunta nasce, perguntar com especificidade, checar a base de cada número e elevar a permissão só quando você quiser que ele execute algo.
- [O jeito mais rápido de adicionar um novo tipo de dispositivo a uma plataforma IoT](https://tago.io/pt-br/blog/fastest-way-add-new-device-type-iot-platform.md): O caminho mais rápido para adicionar um novo tipo de dispositivo a uma plataforma IoT: confira a biblioteca de conectores primeiro, depois decoder, template e teste, em menos de uma hora para hardware suportado e menos de um dia para o resto.
- [Como escalar de um piloto IoT de 10 dispositivos para 1.000](https://tago.io/pt-br/blog/scale-iot-pilot-to-1000-devices.md): Escalar de um piloto IoT de 10 dispositivos para 1.000 quebra o cadastro manual, o monitoramento a olho nu e os dashboards feitos à mão. Os quatro sistemas que os substituem: provisionamento, templates, inteligência automatizada e saúde da frota.
- [Como Transformar Dados de IoT em uma Previsão de Demanda](https://tago.io/pt-br/blog/turn-iot-data-into-demand-forecast.md): Dados de IoT medem o consumo real, o que os torna uma base sólida para previsão de demanda. Como construir uma e agir sobre ela com a TagoIO.
- [Como prever os níveis de tanques e silos antes que esvaziem](https://tago.io/pt-br/blog/forecast-tank-silo-levels-before-they-run-out.md): Sensores de nível dizem quanto resta. A previsão diz quando vai acabar. Como prever o esvaziamento de tanques e silos e disparar reabastecimentos com antecedência na TagoIO.
- [Do reativo ao preditivo: criando alertas baseados em previsão para IoT](https://tago.io/pt-br/blog/forecast-based-alerts-iot.md): Alertas por limite disparam depois que o problema começa. Alertas baseados em previsão disparam antes. Como criar alertas preditivos sobre dados de IoT na TagoIO.
- [Como prever o consumo de energia com dados de IoT](https://tago.io/pt-br/blog/how-to-forecast-energy-consumption-iot.md): Uma abordagem prática para prever o consumo de energia a partir de dados de medidores IoT: a sazonalidade que domina a carga, os fatores que você deve adicionar e como rodar tudo na TagoIO.
- [Como Rodar Modelos de Machine Learning nos Seus Dados de IoT com o TagoIO Analysis](https://tago.io/pt-br/blog/run-machine-learning-iot-data-tagoio-analysis.md): Um caminho prático para rodar machine learning em dados de IoT dentro do TagoIO Analysis: onde treinar, como servir previsões e como manter os modelos atualizados.
- [Como prever dados de sensores IoT: um guia prático](https://tago.io/pt-br/blog/how-to-forecast-iot-sensor-data.md): Uma progressão prática para prever dados de sensores IoT, das médias móveis aos modelos sazonais e ao machine learning, e como rodar tudo na TagoIO.
- [Como detectar anomalias em dados de sensores IoT usando IA](https://tago.io/pt-br/blog/detect-iot-anomalies-with-ai.md): As quatro formas que uma anomalia de sensor assume, picos, desvio, silêncio e falhas correlacionadas, por que limiares fixos deixam três delas passar, e como montar a detecção na TagoIO com linhas de base estatísticas, TagoAI, Analysis e Actions.
- [Como as equipes realmente gerenciam mais de 1.000 dispositivos em campo](https://tago.io/pt-br/blog/how-to-manage-1000-iot-devices-field.md): Gerenciar mais de 1.000 dispositivos IoT em campo quebra os hábitos que funcionaram no seu piloto. Veja o que muda e como o provisionamento por tags, os dashboards em modelo e o monitoramento de frota mantêm o esforço estável conforme você escala.
- [Qual plataforma de IoT é a melhor para o seu primeiro deployment?](https://tago.io/pt-br/blog/which-iot-platform-is-best-for-your-first-deployment.md): Seu primeiro deployment de IoT é um exercício de aprendizado. Escolha a plataforma pensando em onde você quer chegar, não só onde começa, avaliando tempo até o resultado, curva de aprendizado, risco de migração e suporte.

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