
Monitorización de modelos

Integración de sensores

Monitorización de modelos

Integración de sensores
IoT – Soluciones de autoservicio
Plataforma de monitorización IoT con capacidades de IA/ML
Nuestra plataforma de monitorización y gestión de IoT está diseñada para operar en entornos heterogéneos, garantizando la interoperabilidad con múltiples dispositivos, protocolos y sistemas de terceros

La solución está estructurada en torno a capa de software intermedia (middleware) de integración modular, que permite la gestión de todo el ciclo de adquisición, procesamiento y control de datos de IoT, incorporando también inteligencia artificial para la detección y predicción de comportamientos anómalos.

01
Middleware de integración y comunicación
El middleware IoT actúa como una capa de abstracción entre los dispositivos físicos y la consola de monitorización. Este componente se basa en un conjunto extensible de controladores, cada uno responsable de gestionar la comunicación bidireccional con una familia específica de dispositivos o sensores.
Cada controlador implementa la lógica necesaria para:
Adquisición de datos en tiempo real.
Gestión de eventos y alarmas.
Envío de comandos y acciones de control a dispositivos.
Gestión de protocolos de comunicación industriales y de IoT (Modbus, MQTT, OPC-UA, REST, entre otros) otros).
Cuando no hay un controlador existente disponible, el middleware permite una integración ad hoc a través de:
DLL, SDK o API proporcionadas por el fabricante.
Integraciones de bajo nivel, en casos donde el dispositivo solo ofrece acceso a través de interfaces seriales o protocolos propietarios.
Esta arquitectura facilita una comunicación bidireccional robusta, permitiendo tanto el control remoto como la reconfiguración dinámica de los dispositivos en campo.

02
Arquitectura distribuida y Computación perimetral
La plataforma soporta despliegues distribuidos y escalables, adaptándose a diferentes topologías de red y requisitos de conectividad:
Implementación perimetral: El middleware se puede instalar en dispositivos de borde (miniPC, puerta de enlace industrial, etc.), que realizan el procesamiento local y almacenan temporalmente los datos en una base de datos integrada. Este enfoque reduce la latencia, garantiza la continuidad del servicio en entornos con conectividad intermitente y permite la sincronización periódica con la consola central en la nube.
Implementación en la nube: En escenarios con conectividad estable, los dispositivos pueden transmitir información directamente a los servicios en la nube de la plataforma, interactuando con el sistema de gestión remota a través de API seguras.
Integración con repositorios externos: Si los dispositivos ya publican sus datos en un repositorio existente, nuestro middleware puede conectarse a esa fuente de datos (base de datos, data lake o API) y federar la información con el resto del ecosistema de monitorización.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Los modelos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial se ejecutan en la capa de datos middleware, diseñada para analizar el comportamiento histórico y en tiempo real de los dispositivos IoT. Estos modelos permiten::
- Predicción de fallos o degradación de componentes mediante análisis de series temporales y correlaciones multivariantes.
- Detección de anomalías en patrones de consumo, temperatura, vibración u otras métricas operativas.
- Optimización de la operación y el mantenimiento predictivo, anticipando las intervenciones. Se producen incidentes críticos.
- Recomendaciones automáticas para ajustes o reconfiguraciones basadas en la evolución de los parámetros del dispositivo.
03

La capa de IA puede desplegarse tanto en el borde (para análisis en tiempo real y decisiones inmediatas) como en la nube, donde se ejecutan modelos de entrenamiento y optimización global.

04
Consola de Supervisión y Gestión
Toda la información procesada se consolida en la consola de monitorización, que actúa como una interfaz unificada para la visualización, el análisis y el control operativo.
A través de paneles interactivos, los usuarios pueden:
Monitor device status.
View metrics and alerts in real time.
Execute remote control actions.
Consult reports automatically generated by AI models.
































