Analítica predictiva para datos de sensores LoRaWAN y celulares

El mantenimiento es solo un caso de uso predictivo

El mantenimiento predictivo es el ejemplo más visible de lo que puede lograr una serie temporal de sensores, pero es solo una aplicación de la misma capacidad: predecir un valor futuro a partir de una tendencia pasada. Los mismos modelos se aplican a varios problemas cuando una plataforma vigila la tendencia, no solo el umbral:

• Predicción de deriva de temperaturaAvisar de un sensor de cadena de frío o almacenamiento días antes de que supere un límite normativo, no en el momento en que lo supera
• Predicción de mantenimientoAnticipar cuándo un dispositivo, válvula o equipo necesitará servicio a partir de su propia curva de degradación histórica
• Predicción de nivel y consumoAnticipar el nivel de un tanque, un caudal o un valor de consumo para planificar el reabastecimiento o una intervención antes de que falte suministro
• Casos de uso predictivos personalizadosPatrones específicos del negocio, modelados a partir del historial propio de cada sensor

Predecir un fallo y predecir un nivel de inventario se basan en el mismo fundamento técnico: modelar una tendencia en lugar de compararla con una línea fija.

Cómo la detección de anomalías con IA identifica la desviación que importa

Una capa de detección de anomalías aprende cómo es el comportamiento “normal” de cada sensor — su ciclo diario, su estacionalidad y su ruido habitual — y señala las desviaciones respecto a esa referencia aprendida en lugar de respecto a un número estático. Esta diferencia importa para los sensores de campo: un sensor de temperatura de almacén no se comporta igual en julio que en enero, y un umbral fijo o bien pasa por alto la deriva estival, o genera una falsa alarma cada invierno. Un modelo entrenado con el historial propio del sensor detecta la desviación que importa — la que no encaja con su propio pasado — mientras ignora la variación estacional que sí encaja.

Cómo empezar con la analítica predictiva

El camino más rápido es empezar por los sensores que ya tienen historial suficiente para entrenar un modelo — cualquier dispositivo que lleve reportando algunas semanas o más — en lugar de intentar que cada dispositivo sea predictivo desde el primer día. En Magic Sensor App, la detección de anomalías, la predicción de tendencias y la predicción de mantenimiento se ejecutan directamente sobre ese historial. La analítica predictiva deja de ser un proyecto aparte y pasa a ser una capa añadida al monitoreo que un equipo ya tiene en marcha, ya sea para anticipar un fallo o para predecir un valor de negocio.

Pilot Things diseña y construye aplicaciones de sensores que combinan conectividad LoRaWAN y LTE-M con la capa de datos necesaria para ejecutar modelos predictivos sobre el historial de sensores en vivo. Los equipos que ya usan Pilot Things para gestionar sus dispositivos conectados pueden añadir inteligencia predictiva a esos mismos datos sin montar un pipeline analítico separado — y los que están evaluando un nuevo despliegue de sensores pueden incorporar predicción y detección de anomalías desde el inicio.