Leasing

Estudio de caso de leasing y Libro de recetas SQL

Habilitar Consulta IoT antes de utilizar los datos para construir análisis integrales. Si aún no lo tiene, contáctenos para detalles de activación - [email protected]

Las compañías de leasing (particularmente bancos y proveedores de renting de flotas) mantienen la propiedad del vehículo o equipo mientras el cliente solo alquila su uso, por lo que asumen el riesgo relacionado con el activo durante todo el contrato. 

Para proteger el valor residual, hacer cumplir límites contractuales (kilometraje, geografía, mantenimiento) y agilizar las obligaciones de servicio completo, confían en Navixy. Los datos GPS en tiempo real, el diagnóstico basado en sensores y el análisis del comportamiento les permiten verificar las condiciones de uso, automatizar la programación de servicios, detectar problemas mecánicos temprano, calcular penalizaciones o cargos por exceso de kilómetros y, cuando sea necesario, inmovilizar o recuperar el activo—todo lo cual asegura su inversión, reduce el coste operativo y mejora la transparencia para el cliente durante todo el ciclo de vida del contrato de leasing.

Navixy Consulta IoT ayudará a organizar cualquier tipo de análisis en cada etapa del contrato de leasing. Un contrato de leasing pasa por varias fases previsibles: Incorporación y Configuración del Activo → Fase Operativa → Supervisión de Riesgos y Cumplimiento

Las siguientes recetas SQL en su libro vigilan colectivamente cada hito crítico a lo largo de ese ciclo de vida:

Fase del ciclo de vida	Objetivos y hitos	Casos de uso / Recetas cubiertos
Incorporación y Configuración del Activo	• Registrar el vehículo, activar el seguro y las credenciales del conductor. • Importar activos en el portal del cliente con la visibilidad correcta.	Alertas de vencimiento de registro/seguro – fechas base capturadas. Vencimiento de licencia de conducir – valida a los conductores antes de su puesta en servicio.
Planificación de mantenimiento preventivo	• Establecer cronogramas de servicio recurrentes, basados en kilometraje y en tiempo. • Garantizar cambios estacionales de neumáticos.	Inspecciones rutinarias por intervalo – tareas impulsadas por calendario. Servicio por umbral de kilometraje – reglas de servicio menor/mayor basadas en km. Monitoreo de horas de motor – servicio por horas para maquinaria.
Límites de uso vinculados al contrato	• Hacer cumplir las franquicias de kilometraje y los topes financieros. • Detectar el uso excesivo temprano para evitar sorpresas al final del contrato.	Límite de kilometraje y penalizaciones – control anual / total del contrato de kilómetros.
Comportamiento del conductor y del activo en tiempo real	• Proteger el valor del activo; formar a los conductores. • Detectar uso indebido que anule la cobertura de “servicio completo”.	Frenadas bruscas. Aceleraciones bruscas. Giros/sobresaltos repentinos.
Supervisión de riesgos y cumplimiento	• Mantener los activos dentro de los límites geográficos y contractuales. • Conservar el derecho a desactivar o recuperar.	Salida de geocerca (frontera país) – alerta instantánea por violación del territorio. Detección de encendido e inactividad – seguimiento de desperdicio de combustible / uso indebido.

Plantilla de panel

Mientras que las recetas SQL a continuación ofrecen control completo sobre los análisis de leasing, puede empezar más rápido con un panel preconstruido que visualiza métricas críticas a lo largo del ciclo de vida del leasing. La plantilla elimina la necesidad de crear consultas y visualizaciones desde cero. Impórtela, ajuste los parámetros y comience a supervisar el cumplimiento, el riesgo y la protección de activos de inmediato.

La plantilla aborda flujos de trabajo clave del leasing: seguimiento de vencimientos de registro y seguro, monitorización de licencias de conducir, detección de frenadas y aceleraciones bruscas con clasificaciones de severidad, análisis de tiempo de inactividad y monitorización de actividad de dispositivos.

Importe la configuración en Estudio de Paneles, ajuste los umbrales para sus contratos (límites de kilometraje, niveles de severidad de comportamiento, parámetros de detección de inactividad) y despliegue un espacio de trabajo de monitorización completo. Esto funciona bien cuando los equipos necesitan paneles operativos para la supervisión diaria de cumplimiento y riesgo sin escribir SQL.

Requisitos previos:

• Consulta IoT habilitada en su entorno

• Estudio de Paneles instalado y accesible

• Al menos 72 horas de datos de rastreo

• Tablas del esquema estándar pobladas: tracking_data_core, states, objects, vehicles, employees

Configuración después de la importación:

Tras importar la plantilla, adáptela a sus contratos de leasing específicos y a los umbrales operativos:

1. Revise el rango de tiempo predeterminado de 72 horas y ajústelo si la disponibilidad de sus datos es diferente.

2. Establezca umbrales de severidad para eventos de conducción en los parámetros de la consulta (predeterminado: 60+ km/h/s para advertencias, 80+ km/h/s para alertas críticas).

3. Configure los parámetros de detección de inactividad (predeterminado: velocidad por debajo de 5 km/h, duración mínima de 5 minutos).

4. Actualice las etiquetas de zonas de geocerca en la consulta de cruce fronterizo si monitoriza restricciones territoriales.

5. Use el selector de tiempo global para analizar períodos históricos o centrarse en la actividad reciente.

JSON de la plantilla:

25KB

Leasing Dashboard-schema.json

Abrir

{
  "id": null,
  "uid": "hello-world",
  "tags": [
    "ejemplo",
    "primeros-pasos"
  ],
  "time": {
    "to": "now",
    "from": "now-72h"
  },
  "links": [],
  "style": "dark",
  "title": "Panel de Leasing",
  "panels": [
    {
      "id": 10,
      "type": "text",
      "title": "Detección de encendido e inactividad",
      "gridPos": {
        "h": 4,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 158
      },
      "options": {
        "mode": "markdown",
        "content": " "
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "statement": ""
        },
        "dataset": {
          "shape": "table",
          "columns": {}
        }
      }
    },
    {
      "id": 11,
      "type": "piechart",
      "title": "Conductores con fechas de vencimiento más próximas",
      "gridPos": {
        "h": 12,
        "w": 12,
        "x": 12,
        "y": 0
      },
      "options": {
        "pieType": "donut"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "SELECT \r\n    CASE \r\n        WHEN (DATE(e.driver_license_valid_till) - CURRENT_DATE)::INTEGER < 0 THEN 'Expired'\r\n        ELSE 'Others'\r\n    END AS category,\r\n    COUNT(*) AS value\r\nFROM raw_business_data.employees e\r\nWHERE e.driver_license_valid_till IS NOT NULL\r\nGROUP BY category\r\nORDER BY category"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "pie",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "integer"
            },
            "category": {
              "type": "string"
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "id": 12,
      "type": "piechart",
      "title": "Vehículos con fechas de vencimiento más próximas",
      "gridPos": {
        "h": 12,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 0
      },
      "options": {
        "pieType": "donut"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH expiry_data AS (\r\n    SELECT \r\n        CASE \r\n            WHEN v.free_insurance_valid_till_date IS NOT NULL\r\n                AND (v.liability_insurance_valid_till IS NULL \r\n                      OR v.free_insurance_valid_till_date <= v.liability_insurance_valid_till)\r\n                THEN v.free_insurance_valid_till_date\r\n            WHEN v.liability_insurance_valid_till IS NOT NULL\r\n                THEN v.liability_insurance_valid_till\r\n            ELSE NULL\r\n        END AS nearest_expiry_date\r\n    FROM raw_business_data.vehicles v\r\n),\r\ncategorized_data AS (\r\n    SELECT \r\n        CASE \r\n            WHEN (DATE(nearest_expiry_date) - CURRENT_DATE)::INTEGER < 0 THEN 'Expired'\r\n            WHEN (DATE(nearest_expiry_date) - CURRENT_DATE)::INTEGER >= 0 \r\n                  AND (DATE(nearest_expiry_date) - CURRENT_DATE)::INTEGER < 30 THEN 'Expires within 30 days'\r\n            ELSE 'Others'\r\n        END AS category\r\n    FROM expiry_data\r\n    WHERE nearest_expiry_date IS NOT NULL\r\n)\r\nSELECT \r\n    category,\r\n    COUNT(*) AS value\r\nFROM categorized_data\r\nGROUP BY category\r\nORDER BY \r\n    CASE category\r\n        WHEN 'Expired' THEN 1\r\n        WHEN 'Expires within 30 days' THEN 2\r\n        WHEN 'Others' THEN 3\r\n    END"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "pie",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "integer"
            },
            "category": {
              "type": "string"
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "id": 13,
      "type": "barchart",
      "title": "Eventos de frenado brusco",
      "gridPos": {
        "h": 11,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 12
      },
      "options": {
        "textMode": "auto"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH spd AS (\r\n          SELECT\r\n            device_id,\r\n            device_time,\r\n            speed/100.0 AS kmh,\r\n            LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh,\r\n            EXTRACT(EPOCH FROM (device_time - LAG(device_time) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time))) AS dt_sec\r\n          FROM\r\n            raw_telematics_data.tracking_data_core\r\n          WHERE 1=1\r\n        ),\r\n        decels AS (\r\n          SELECT\r\n            device_id,\r\n            device_time,\r\n            (prev_kmh - kmh) / NULLIF(dt_sec, 0) AS decel_kmh_per_sec\r\n          FROM\r\n            spd\r\n          WHERE\r\n            prev_kmh IS NOT NULL\r\n        ),\r\n        events_with_severity AS (\r\n          SELECT \r\n            DATE(d.device_time) AS category,\r\n            CASE \r\n              WHEN d.decel_kmh_per_sec >= 80 THEN 'Critical'\r\n              WHEN d.decel_kmh_per_sec >= 60 THEN 'Warning'\r\n              ELSE 'Normal'\r\n            END AS series\r\n          FROM decels d\r\n          WHERE d.decel_kmh_per_sec >= 60\r\n        )\r\n        SELECT \r\n          category,\r\n          COUNT(*) AS value,\r\n          series\r\n        FROM events_with_severity\r\n        GROUP BY category, series\r\n        ORDER BY series"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "category_value",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "integer"
            },
            "series": {
              "type": "string"
            },
            "category": {
              "type": "date"
            }
          }
        },
        "visualization": {
          "sortOrder": "none",
          "colorPalette": "vibrant"
        }
      }
    },
    {
      "id": 14,
      "type": "barchart",
      "title": "Eventos de aceleración brusca",
      "gridPos": {
        "h": 17,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 41
      },
      "options": {
        "orientation": "vertical"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH spd AS (\r\n          SELECT\r\n            device_id,\r\n            device_time,\r\n            speed/100.0 AS kmh,\r\n            LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh,\r\n            EXTRACT(EPOCH FROM (device_time - LAG(device_time) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time))) AS dt_sec\r\n          FROM\r\n            raw_telematics_data.tracking_data_core\r\n        ),\r\n        accels AS (\r\n          SELECT\r\n            device_id,\r\n            device_time,\r\n            (kmh - prev_kmh) / NULLIF(dt_sec, 0) AS accel_kmh_per_sec\r\n          FROM\r\n            spd\r\n          WHERE\r\n            prev_kmh IS NOT NULL\r\n        ),\r\n        events_with_severity AS (\r\n          SELECT \r\n            DATE(a.device_time) AS category,\r\n            CASE \r\n              WHEN a.accel_kmh_per_sec >= 80 THEN 'Critical'\r\n              WHEN a.accel_kmh_per_sec >= 60 THEN 'Warning'\r\n              ELSE 'Normal'\r\n            END AS series\r\n          FROM accels a\r\n          WHERE a.accel_kmh_per_sec >= 60\r\n        )\r\n        SELECT \r\n          category,\r\n          COUNT(*) AS value,\r\n          series\r\n        FROM events_with_severity\r\n        GROUP BY category, series\r\n        ORDER BY series"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "category_value",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "integer"
            },
            "series": {
              "type": "string"
            },
            "category": {
              "type": "date"
            }
          }
        },
        "visualization": {
          "colorPalette": "vibrant"
        }
      }
    },
    {
      "id": 15,
      "type": "barchart",
      "title": "Giros repentinos / Curvas",
      "gridPos": {
        "h": 13,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 23
      },
      "options": {
        "orientation": "vertical"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH pts AS (\r\n          SELECT\r\n            device_id,\r\n            device_time,\r\n            latitude/1e7::numeric AS lat,\r\n            longitude/1e7::numeric AS lon,\r\n            LAG(latitude/1e7::numeric) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_lat,\r\n            LAG(longitude/1e7::numeric) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_lon,\r\n            speed/100.0 AS kmh,\r\n            LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh\r\n          FROM\r\n            raw_telematics_data.tracking_data_core\r\n        ),\r\n        bearing AS (\r\n          SELECT *,\r\n                 atan2(\r\n                   sin(radians(lon-prev_lon))*cos(radians(lat)),\r\n                   cos(radians(prev_lat))*sin(radians(lat)) -\r\n                   sin(radians(prev_lat))*cos(radians(lat))*cos(radians(lon-prev_lon))\r\n                 ) * 180/pi() AS heading_change\r\n          FROM pts\r\n          WHERE prev_lat IS NOT NULL AND prev_lon IS NOT NULL\r\n        ),\r\n        events_with_severity AS (\r\n          SELECT \r\n            DATE(b.device_time) AS category,\r\n            CASE \r\n              WHEN ABS(b.heading_change) >= 50 AND b.kmh >= 30 THEN 'Critical'\r\n              WHEN ABS(b.heading_change) >= 30 AND b.kmh >= 30 THEN 'Warning'\r\n              ELSE 'Normal'\r\n            END AS series\r\n          FROM bearing b\r\n        )\r\n        SELECT \r\n          category,\r\n          COUNT(*) AS value,\r\n          series\r\n        FROM events_with_severity\r\n        GROUP BY category, series\r\n        ORDER BY category, series"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "category_value",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "integer"
            },
            "series": {
              "type": "string"
            },
            "category": {
              "type": "date"
            }
          }
        },
        "visualization": {
          "stacking": "percent",
          "colorPalette": "classic"
        }
      }
    },
    {
      "id": 16,
      "type": "stat",
      "title": "Eventos totales de inactividad",
      "gridPos": {
        "h": 5,
        "w": 8,
        "x": 0,
        "y": 36
      },
      "options": {
        "textMode": "auto"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH ign AS (\r\n          SELECT device_id,\r\n                 device_time,\r\n                 value::int AS ign_on\r\n          FROM raw_telematics_data.states\r\n          WHERE state_name = 'ignition'\r\n        ),\r\n        spd AS (\r\n          SELECT device_id, device_time, speed/100.0 AS kmh\r\n          FROM raw_telematics_data.tracking_data_core\r\n        ),\r\n        merged AS (\r\n          SELECT i.device_id,\r\n                 i.device_time,\r\n                 i.ign_on,\r\n                 s.kmh,\r\n                 LEAD(i.device_time) OVER (PARTITION BY i.device_id ORDER BY i.device_time) AS next_time\r\n          FROM ign i\r\n          LEFT JOIN spd s ON s.device_id = i.device_id AND s.device_time = i.device_time\r\n        )\r\n        SELECT COUNT(*) AS value\r\n        FROM merged m\r\n        WHERE m.ign_on = 1 \r\n          AND (m.kmh IS NULL OR m.kmh < 5) \r\n          AND m.next_time IS NOT NULL\r\n          AND EXTRACT(EPOCH FROM (m.next_time - m.device_time))/60 >= 5"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "kpi",
          "columns": {}
        }
      }
    },
    {
      "id": 9,
      "type": "timeseries",
      "title": "Mensajes a lo largo del tiempo",
      "gridPos": {
        "h": 13,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 83
      },
      "options": {
        "legend": {
          "calcs": [],
          "placement": "bottom",
          "showLegend": true,
          "displayMode": "list"
        },
        "tooltip": {
          "mode": "single",
          "sort": "none"
        }
      },
      "targets": [],
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH bounds AS (\nSELECT date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours') AS start_ts, date_trunc('hour', NOW()) AS end_ts ), hours AS (\nSELECT generate_series( (\nSELECT start_ts\nFROM bounds), (\nSELECT end_ts\nFROM bounds), INTERVAL '1 hour' ) AS bucket ), counts AS (\nSELECT date_trunc('hour', t.device_time) AS bucket, COUNT(*) AS messages, COUNT(DISTINCT t.device_id) AS unique_devices\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core t --\n    JOIN raw_business_data.objects o\n  ON o.device_id = t.device_id --\n  AND o.client_id = 398286 -- uncomment & set if you want a specific client\nWHERE t.device_time >= (\nSELECT start_ts\nFROM bounds)\n  AND t.device_time < (\nSELECT end_ts\nFROM bounds) + INTERVAL '1 hour'\nGROUP BY 1 )\nSELECT h.bucket AS time, COALESCE(c.messages, 0) AS messages, COALESCE(c.unique_devices, 0) AS unique_devices\nFROM hours h LEFT\n    JOIN counts c USING (bucket)\nORDER BY time;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "time_value",
          "columns": {}
        },
        "visualization": {
          "lineStyle": "solid",
          "colorPalette": "modern",
          "interpolation": "smooth",
          "legendPosition": "top"
        }
      },
      "datasource": null,
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "unit": "short",
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "stacking": {
              "mode": "none",
              "group": "A"
            },
            "drawStyle": "line",
            "lineWidth": 1,
            "spanNulls": false,
            "showPoints": "auto",
            "fillOpacity": 10,
            "gradientMode": "none",
            "axisPlacement": "auto",
            "lineInterpolation": "linear"
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      }
    },
    {
      "id": 1,
      "type": "kpi",
      "title": "Recuento de muestras",
      "gridPos": {
        "h": 5,
        "w": 6,
        "x": 18,
        "y": 128
      },
      "options": {
        "textMode": "auto",
        "colorMode": "value",
        "graphMode": "none",
        "justifyMode": "auto",
        "orientation": "auto"
      },
      "targets": [],
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {
            "tenant_id": {
              "type": "uuid"
            }
          },
          "statement": "SELECT *\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core LIMIT 10;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1
        },
        "dataset": {
          "shape": "kpi",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "number"
            }
          }
        }
      },
      "datasource": null,
      "description": "",
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "unit": "short",
          "color": {
            "mode": "thresholds"
          },
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      }
    },
    {
      "id": 2,
      "type": "barchart",
      "title": "Datos de muestra por categoría",
      "gridPos": {
        "h": 15,
        "w": 18,
        "x": 0,
        "y": 130
      },
      "options": {
        "valueMode": "color",
        "displayMode": "gradient",
        "orientation": "horizontal",
        "showUnfilled": true
      },
      "targets": [],
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "SELECT o.object_label, COUNT(*) AS msgs_24h\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core AS t\n    JOIN raw_business_data.objects AS o\n  ON o.device_id = t.device_id\nWHERE t.device_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'\nGROUP BY o.client_id, o.object_label, t.device_id\nORDER BY msgs_24h DESC LIMIT 20;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 10
        },
        "dataset": {
          "shape": "category_value",
          "columns": {}
        },
        "visualization": {
          "orientation": "vertical"
        }
      },
      "datasource": null,
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "unit": "short",
          "color": {
            "mode": "palette-classic"
          },
          "custom": {
            "hideFrom": {
              "viz": false,
              "legend": false,
              "tooltip": false
            }
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      }
    },
    {
      "id": 3,
      "type": "table",
      "title": "Mensajes por día",
      "gridPos": {
        "h": 9,
        "w": 12,
        "x": 4,
        "y": 148
      },
      "options": {
        "sortBy": [],
        "showHeader": true
      },
      "targets": [],
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {
            "__to": null,
            "__from": null
          },
          "statement": "SELECT TO_CHAR(date_trunc('day', t.device_time), 'Mon DD, YYYY') AS \"Date\", \n       COUNT(*) AS \"Messages\"\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core AS t\nWHERE t.device_time >= ${__from}\n  AND t.device_time < ${__to}\nGROUP BY 1\nORDER BY 1;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 10
        },
        "dataset": {
          "shape": "table",
          "columns": {}
        },
        "visualization": {
          "pageSize": 5
        }
      },
      "datasource": null,
      "fieldConfig": {
        "defaults": {
          "custom": {
            "align": "auto",
            "displayMode": "auto"
          },
          "mappings": [],
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",
                "value": null
              }
            ]
          }
        },
        "overrides": []
      }
    },
    {
      "id": 6,
      "type": "kpi",
      "title": "Tiempo total de inactividad",
      "gridPos": {
        "h": 5,
        "w": 8,
        "x": 8,
        "y": 36
      },
      "options": {
        "textMode": "auto"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH ign AS (\n    SELECT device_id,\n            device_time,\n            value::int AS ign_on\n    FROM raw_telematics_data.states\n    WHERE state_name = 'ignition'\n  ),\n  spd AS (\n    SELECT device_id, device_time, speed/100 AS kmh\n    FROM raw_telematics_data.tracking_data_core\n  ),\n  merged AS (\n    SELECT i.device_id,\n            i.device_time,\n            i.ign_on,\n            s.kmh,\n            LEAD(i.device_time) OVER (PARTITION BY i.device_id ORDER BY i.device_time) AS next_time\n    FROM ign i\n    LEFT JOIN spd s ON s.device_id = i.device_id AND s.device_time = i.device_time\n  )\n  SELECT round(COALESCE(SUM(EXTRACT(EPOCH FROM (m.next_time - m.device_time))/60), 0), 0) AS value\n  FROM merged m\n  WHERE m.ign_on = 1 \n    AND (m.kmh IS NULL OR m.kmh < 5) \n    AND m.next_time IS NOT NULL\n    AND EXTRACT(EPOCH FROM (m.next_time - m.device_time))/60 >= 5"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "kpi",
          "columns": {
            "value": {
              "type": "number"
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "id": 7,
      "type": "piechart",
      "title": "Dispositivos más activos en las últimas 24h",
      "gridPos": {
        "h": 9,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 121
      },
      "options": {
        "pieType": "donut"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "SELECT o.object_label, COUNT(*) AS msgs_24h\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core AS t\n    JOIN raw_business_data.objects AS o\n  ON o.device_id = t.device_id\nWHERE t.device_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'\nGROUP BY o.client_id, o.object_label, t.device_id\nORDER BY msgs_24h DESC LIMIT 20;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "pie",
          "columns": {}
        }
      }
    },
    {
      "id": 8,
      "type": "table",
      "title": "Movimientos recientes del vehículo",
      "gridPos": {
        "h": 25,
        "w": 24,
        "x": 0,
        "y": 96
      },
      "options": {
        "showHeader": true
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "SELECT\n  to_char(t.device_time, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS TZ') AS \"Timestamp\",\n  t.device_id                                       AS \"Device ID\",\n  t.speed                                           AS \"Speed\",\n  round(t.latitude::numeric  / 10000000, 6)         AS \"Latitude (°)\",\n  round(t.longitude::numeric / 10000000, 6)         AS \"Longitude (°)\"\nFROM raw_telematics_data.tracking_data_core t\nWHERE t.device_time >= NOW() - INTERVAL '3 days'\n  AND t.speed > 0\nORDER BY t.device_time DESC;"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 3
        },
        "dataset": {
          "shape": "table",
          "columns": {
            "Speed": {
              "type": "integer"
            },
            "Device ID": {
              "type": "integer"
            },
            "Timestamp": {
              "type": "string"
            },
            "Latitude (°)": {
              "type": "number"
            },
            "Longitude (°)": {
              "type": "number"
            }
          }
        },
        "visualization": {
          "pageSize": 25,
          "sortable": true,
          "showHeader": true,
          "showTotals": false,
          "rowHighlighting": "hover"
        }
      }
    },
    {
      "id": 19,
      "type": "stat",
      "title": "Duración media de inactividad",
      "gridPos": {
        "h": 5,
        "w": 8,
        "x": 16,
        "y": 36
      },
      "options": {
        "textMode": "auto"
      },
      "x-navixy": {
        "sql": {
          "params": {},
          "statement": "WITH ign AS (\r\n          SELECT device_id,\r\n                 device_time,\r\n                 value::int AS ign_on\r\n          FROM raw_telematics_data.states\r\n          WHERE state_name = 'ignition'\r\n        ),\r\n        spd AS (\r\n          SELECT device_id, device_time, speed/100.0 AS kmh\r\n          FROM raw_telematics_data.tracking_data_core\r\n        ),\r\n        merged AS (\r\n          SELECT i.device_id,\r\n                 i.device_time,\r\n                 i.ign_on,\r\n                 s.kmh,\r\n                 LEAD(i.device_time) OVER (PARTITION BY i.device_id ORDER BY i.device_time) AS next_time\r\n          FROM ign i\r\n          LEFT JOIN spd s ON s.device_id = i.device_id AND s.device_time = i.device_time\r\n        )\r\n        SELECT round(COALESCE(AVG(EXTRACT(EPOCH FROM (m.next_time - m.device_time))/60), 0),0) AS value\r\n        FROM merged m\r\n        WHERE m.ign_on = 1 \r\n          AND (m.kmh IS NULL OR m.kmh < 5) \r\n          AND m.next_time IS NOT NULL\r\n          AND EXTRACT(EPOCH FROM (m.next_time - m.device_time))/60 >= 5"
        },
        "verify": {
          "max_rows": 1000
        },
        "dataset": {
          "shape": "kpi",
          "columns": {}
        }
      }
    }
  ],
  "refresh": "30s",
  "version": 1,
  "editable": true,
  "timezone": "browser",
  "x-navixy": {
    "execution": {
      "dialect": "postgresql",
      "endpoint": "/api/v1/sql/run",
      "max_rows": 1000,
      "read_only": true,
      "timeout_ms": 5000,
      "allowed_schemas": [
        "demo_data"
      ]
    },
    "parameters": {
      "bindings": {
        "to": "${__to}",
        "from": "${__from}",
        "tenant_id": "${var_tenant}"
      }
    },
    "schemaVersion": "1.0.0"
  },
  "templating": {
    "list": [
      {
        "name": "var_tenant",
        "type": "constant",
        "label": "Arrendatario",
        "query": "demo-tenant-id",
        "current": {
          "text": "Arrendatario Demo",
          "value": "demo-tenant-id"
        },
        "options": [
          {
            "text": "Arrendatario Demo",
            "value": "demo-tenant-id",
            "selected": true
          }
        ]
      }
    ],
    "enable": true
  },
  "timepicker": {
    "now": true,
    "enable": true,
    "hidden": false,
    "collapse": false,
    "time_options": [
      "5m",
      "15m",
      "1h",
      "6h",
      "12h",
      "24h"
    ],
    "refresh_intervals": [
      "5s",
      "10s",
      "30s",
      "1m",
      "5m",
      "15m",
      "30m",
      "1h"
    ]
  },
  "annotations": {
    "list": [
      {
        "hide": true,
        "name": "Anotaciones y Alertas",
        "type": "dashboard",
        "enable": true,
        "target": {
          "tags": [],
          "type": "dashboard",
          "limit": 100,
          "matchAny": false
        },
        "builtIn": 1,
        "iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)",
        "datasource": {
          "uid": "-- Dashboard --",
          "type": "dashboard"
        }
      }
    ]
  },
  "description": "Panel de ejemplo sencillo para comenzar",
  "graphTooltip": 1,
  "schemaVersion": 38
}

Para saber más sobre la aplicación de panel de IoT Queries, consulte Estudio de Paneles.

Para asistencia en la configuración, contacte con [email protected].

Alertas de vencimiento de registro / seguro

Los bancos deben rastrear los próximos vencimientos de registro y seguro porque son responsables de las inspecciones técnicas, el registro y el seguro. Las alertas oportunas evitan multas y tiempo de inactividad del vehículo.

SELECT 
    v.vehicle_id,
    v.vehicle_label,
    v.registration_number,
    v.free_insurance_valid_till_date,
    v.liability_insurance_valid_till
FROM raw_business_data.vehicles v
WHERE v.free_insurance_valid_till_date BETWEEN CURRENT_DATE AND CURRENT_DATE + INTERVAL '30 days'
    OR v.liability_insurance_valid_till BETWEEN CURRENT_DATE AND CURRENT_DATE + INTERVAL '30 days';

Vencimiento de licencia de conducir

Aunque no siempre es obligatorio, ofrecer alertas proactivas de vencimiento de licencia es un servicio de valor añadido. Las advertencias tempranas permiten a los clientes renovar las licencias antes de que caduquen. Tenga en cuenta que usted

SELECT e.employee_id,
       e.first_name || ' ' || e.last_name AS driver_name,
       e.driver_license_number,
       e.driver_license_valid_till
FROM raw_business_data.employees e
WHERE e.driver_license_valid_till BETWEEN CURRENT_DATE AND CURRENT_DATE + (30 * INTERVAL '1 day');

Salida de geocerca (frontera país)

Los contratos pueden restringir el movimiento del vehículo a un territorio específico (p. ej., Serbia). Salir de esa zona debería alertar instantáneamente al banco para que pueda actuar (p. ej., contactar al cliente, inmovilizar el activo).

Esta consulta SQL está diseñada para supervisar e identificar cuando un dispositivo sale de una zona geográfica predefinida etiquetada "Tallaght Depot Geofences." El proceso comienza recopilando y ordenando los puntos geográficos que definen el límite de la zona. Para asegurar que el límite forme un polígono válido, el primer punto se añade al final de la lista, cerrando efectivamente la figura. Este conjunto cerrado de puntos se utiliza para crear un polígono que representa la zona geográfica, el cual se convierte en un objeto geography para el análisis espacial.

La consulta luego recupera datos de rastreo del dispositivo dentro de un rango de tiempo especificado, convirtiendo valores crudos de latitud y longitud en puntos geográficos. Calcula si cada punto del dispositivo está dentro o fuera de la zona predefinida usando la función ST_Contains, que comprueba la contención espacial. El parámetro calculado pos indica 'inside' si el punto está dentro de la zona y 'outside' en caso contrario. Finalmente, la consulta filtra estos resultados para detectar transiciones donde un dispositivo pasa de estar dentro de la zona a estar fuera, utilizando una función de ventana para comparar la posición actual con la anterior. Esta lógica ayuda a supervisar los movimientos del dispositivo y detectar eventos de salida de áreas geográficas específicas. Asegúrese de agregar el valor correcto para el parámetro: z.zone_label = 'your_zone_label'.

WITH zone AS (
  SELECT z.zone_id,
         ST_MakePolygon(ST_MakeLine(ARRAY_AGG(ST_MakePoint(g.longitude, g.latitude) ORDER BY g.number)))::geography AS geog
  FROM raw_business_data.zones z
  JOIN raw_business_data.geofence_points g ON g.zone_id = z.zone_id
  WHERE z.zone_label = 'your_zone_label'
  GROUP BY z.zone_id
),
pts AS (
  SELECT device_id,
         device_time,
         ST_SetSRID(ST_MakePoint(longitude/1e7::numeric, latitude/1e7::numeric), 4326)::geography AS geog
  FROM raw_telematics_data.tracking_data_core
  WHERE device_time BETWEEN '2025-07-27 00:00:00' AND '2025-07-28 23:59:59'
),
states AS (
  SELECT p.*,
         CASE WHEN ST_Contains(z.geog::geometry, p.geog::geometry) THEN 'inside' ELSE 'outside' END AS pos
  FROM pts p CROSS JOIN zone z
),
filtered_states AS (
  SELECT
    device_id,
    device_time,
    pos,
    LAG(pos) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_pos
  FROM states
)
SELECT device_id, device_time, pos
FROM filtered_states
WHERE prev_pos = 'inside' AND pos = 'outside';

Inspecciones rutinarias por intervalo de tiempo

Algunas tareas de mantenimiento se repiten en horarios fijos. El sistema debe marcar los vehículos cuya próxima inspección/chequeo esté pendiente dentro de un intervalo definido.

WITH t AS (
    SELECT
        vehicle_id,
        description,
        start_date,
        date_repeat_interval,
        make_interval(days => date_repeat_interval) AS repeat_interval
    FROM raw_business_data.vehicle_service_tasks
    WHERE date_repeat_interval IS NOT NULL
)
SELECT
    vehicle_id,
    description,
    start_date,
    date_repeat_interval,
    start_date
        + repeat_interval
            * floor(
                extract(epoch from (current_date::timestamp - start_date))
                / extract(epoch from repeat_interval)
              ) AS last_due,
    start_date
        + repeat_interval
            * (
                floor(
                    extract(epoch from (current_date::timestamp - start_date))
                    / extract(epoch from repeat_interval)
                ) + 1
              ) AS next_due
FROM t
WHERE (
        start_date
            + repeat_interval
                * (
                    floor(
                        extract(epoch from (current_date::timestamp - start_date))
                        / extract(epoch from repeat_interval)
                    ) + 1
                  )
      ) BETWEEN current_date
          AND (current_date + interval '30 days');

Servicio según umbral de kilometraje (menor/mayor)

Los servicios menores y mayores se desencadenan por el kilometraje desde el último evento de servicio. Cuando los kilómetros acumulados superan el umbral, se debe programar el servicio correspondiente.

Tenga en cuenta el campo vst.description debe contener comentarios / descripciones relevantes para usarlo en los filtros del código SQL a continuación.

SELECT
  v.vehicle_id,
  v.vehicle_label,
  km.km_since_service,
  vst.mileage_limit
FROM
  raw_business_data.vehicles v
  JOIN LATERAL (
    SELECT MAX(vst.completion_date) AS last_service_date
    FROM raw_business_data.vehicle_service_tasks vst
    WHERE vst.vehicle_id = v.vehicle_id
      AND (vst.description ILIKE '%minor%' OR vst.description ILIKE '%major%')
      AND vst.completion_date IS NOT NULL
  ) ls ON TRUE
  JOIN raw_business_data.objects o ON o.object_id = v.vehicle_id
  JOIN LATERAL (
    SELECT SUM(t.track_distance_meters) / 1000.0 AS km_since_service
    FROM business_data.tracks t
    WHERE t.device_id = o.device_id
      AND t.track_start_time > ls.last_service_date
  ) km ON TRUE
  JOIN raw_business_data.vehicle_service_tasks vst
    ON vst.vehicle_id = v.vehicle_id
    AND vst.completion_date = ls.last_service_date
    AND (vst.description ILIKE '%minor%' OR vst.description ILIKE '%major%')

Límite de kilometraje y penalizaciones

Los contratos de leasing suelen imponer un límite de kilometraje (p. ej., 25.000 km/año). Si se supera el límite, se aplican cláusulas de penalización. El sistema debe comparar el kilometraje real durante el período del contrato con el límite acordado y calcular las tarifas.

WITH driven AS (
  SELECT
    o.object_id,
    DATE_TRUNC('year', t.track_start_time) AS year,
    SUM(t.track_distance_meters) / 1000.0 AS km_year
  FROM
    business_data.tracks t
    JOIN raw_business_data.objects o ON o.device_id = t.device_id
  WHERE
    t.track_start_time >= '2023-01-01'::date
    AND t.track_start_time < '2024-01-01'::date
  GROUP BY
    o.object_id, DATE_TRUNC('year', t.track_start_time)
),
limits AS (
  SELECT
    object_id,
    10000 AS km_limit,
    0.5 AS penalty_rate
  FROM
    raw_business_data.objects
)
SELECT
  d.object_id,
  d.year,
  d.km_year,
  l.km_limit,
  GREATEST(d.km_year - l.km_limit, 0) AS km_over,
  GREATEST(d.km_year - l.km_limit, 0) * l.penalty_rate AS penalty_amount
FROM
  driven d
  JOIN limits l ON d.object_id = l.object_id;

Monitorización de horas de motor

Para maquinaria y equipos agrícolas, las horas de funcionamiento—no el kilometraje—determinan el mantenimiento y la facturación. Se deben monitorizar y resumir los datos de horas de motor (p. ej., desde CAN-Bus).

WITH last_service AS (
  SELECT
    vst.vehicle_id,
    MAX(vst.completion_date) AS last_service_date,
    MAX(vst.completion_engine_hours) AS last_service_engine_hours
  FROM
    raw_business_data.vehicle_service_tasks vst
  GROUP BY
    vst.vehicle_id
),
engine_hours_since_service AS (
  SELECT
    v.vehicle_id,
    SUM(t.track_duration_seconds) / 3600.0 AS engine_hours_since_service
  FROM
    raw_business_data.vehicles v
    JOIN raw_business_data.objects o ON o.object_id = v.object_id
    JOIN business_data.tracks t ON t.device_id = o.device_id
    JOIN last_service ls ON ls.vehicle_id = v.vehicle_id
  WHERE
    t.track_start_time > ls.last_service_date
  GROUP BY
    v.vehicle_id
)
SELECT
  v.vehicle_id,
  v.vehicle_label,
  ls.last_service_engine_hours,
  ehs.engine_hours_since_service,
  (COALESCE(ehs.engine_hours_since_service,0) + COALESCE(ls.last_service_engine_hours,0)) AS current_engine_hours,
  vst.engine_hours_limit
FROM
  raw_business_data.vehicles v
  JOIN last_service ls ON ls.vehicle_id = v.vehicle_id
  LEFT JOIN engine_hours_since_service ehs ON ehs.vehicle_id = v.vehicle_id
  JOIN raw_business_data.vehicle_service_tasks vst
    ON vst.vehicle_id = v.vehicle_id
    AND vst.completion_date = ls.last_service_date

Eventos de frenado brusco

El comportamiento de conducción afecta el desgaste y el cumplimiento del contrato. Detectar frenadas bruscas ayuda al banco a atribuir el desgaste prematuro de frenos/neumáticos a un uso indebido por parte del conductor y, si es necesario, repercutir los costes.

La consulta SQL a continuación primero calcula la velocidad en kilómetros por hora y la diferencia de tiempo entre puntos de datos consecutivos para cada dispositivo. Con esta información, calcula la tasa de desaceleración en kilómetros por hora por segundo. Finalmente, filtra y devuelve los registros donde la tasa de desaceleración es de 20 km/h por segundo o mayor, lo que indica eventos de desaceleración significativos.

WITH spd AS (
  SELECT
    device_id,
    device_time,
    speed/100.0 AS kmh,
    LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh,
    EXTRACT(EPOCH FROM (device_time - LAG(device_time) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time))) AS dt_sec
  FROM
    raw_telematics_data.tracking_data_core
  WHERE
    device_time BETWEEN '2025-07-24 00:00:00' AND '2025-07-24 23:59:59'
),
decels AS (
  SELECT
    device_id,
    device_time,
    (prev_kmh - kmh) / NULLIF(dt_sec, 0) AS decel_kmh_per_sec
  FROM
    spd
  WHERE
    prev_kmh IS NOT NULL
)
SELECT *
FROM decels
WHERE decel_kmh_per_sec >= 20;

Eventos de aceleración brusca

La aceleración agresiva incrementa el desgaste de neumáticos, transmisiones, trenes motrices y soportes del motor. Identificar estos eventos ayuda en el entrenamiento y en la posible recuperación de costes.

La consulta SQL a continuación está diseñada para identificar eventos de aceleración significativos a partir de un conjunto de datos de rastreo. Primero calcula la velocidad en kilómetros por hora y la diferencia de tiempo entre puntos de datos consecutivos para cada dispositivo. Con esta información, calcula la tasa de aceleración en kilómetros por hora por segundo. Finalmente, filtra y devuelve los registros donde la tasa de aceleración cumple o supera un umbral especificado, indicando eventos de aceleración significativos.

WITH spd AS (
  SELECT
    device_id,
    device_time,
    speed/100.0 AS kmh,
    LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh,
    EXTRACT(EPOCH FROM (device_time - LAG(device_time) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time))) AS dt_sec
  FROM
    raw_telematics_data.tracking_data_core
  WHERE
    device_time BETWEEN '2025-07-28 00:00:00' AND '2025-07-28 23:59:59'
)
SELECT
  device_id,
  device_time,
  (kmh - prev_kmh) / NULLIF(dt_sec, 0) AS accel_kmh_per_sec
FROM
  spd
WHERE
  prev_kmh IS NOT NULL
  AND (kmh - prev_kmh) / NULLIF(dt_sec, 0) >= 20;

Giros bruscos / Curvas

Las curvas pronunciadas combinadas con cambios de velocidad abruptos indican conducción peligrosa. Rastrear ese comportamiento ayuda a detectar uso inadecuado del vehículo.

Esta consulta SQL está diseñada para identificar cambios significativos en dirección y velocidad a partir de datos de rastreo durante un período de tiempo especificado. Primero convierte los valores crudos de latitud y longitud a grados decimales y calcula la velocidad en kilómetros por hora. Usando la función LAG, recupera la ubicación y la velocidad previas para cada dispositivo, permitiendo el cálculo de cambios en el tiempo. La consulta luego calcula el cambio de rumbo en grados usando funciones trigonométricas para determinar el rumbo entre puntos consecutivos. También calcula el cambio de velocidad entre estos puntos. Finalmente, la consulta filtra los resultados para incluir solo aquellos registros donde el cambio absoluto de rumbo sea de 10 grados o más y el cambio absoluto de velocidad sea de 5 km/h o más, identificando maniobras o eventos significativos en los datos de rastreo.

WITH pts AS (
  SELECT
    device_id,
    device_time,
    latitude/1e7::numeric AS lat,
    longitude/1e7::numeric AS lon,
    LAG(latitude/1e7::numeric) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_lat,
    LAG(longitude/1e7::numeric) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_lon,
    speed/100.0 AS kmh,
    LAG(speed/100.0) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY device_time) AS prev_kmh
  FROM
    raw_telematics_data.tracking_data_core
  WHERE
    device_time BETWEEN '2025-07-28 00:00:00' AND '2025-07-28 23:59:59'
),
bearing AS (
  SELECT *,
         atan2(
           sin(radians(lon-prev_lon))*cos(radians(lat)),
           cos(radians(prev_lat))*sin(radians(lat)) -
           sin(radians(prev_lat))*cos(radians(lat))*cos(radians(lon-prev_lon))
         ) * 180/pi() AS heading_change,
         (kmh - prev_kmh) AS delta_speed
  FROM pts
)
SELECT *
FROM bearing
WHERE abs(heading_change) >= 10
  AND abs(delta_speed) >= 5;

Detección de encendido e inactividad

Medir el tiempo de ralentí (encendido, velocidad baja/ nula) ayuda a reducir el desperdicio de combustible e identificar el uso indebido. Los periodos prolongados de ralentí deben ser informados y gestionados.

Estudio de Paneles y herramientas similares no admiten la sustitución de variables (:variable sintaxis). Reemplace todos los parámetros por valores literales antes de ejecutar esta consulta. Vea el ejemplo abajo para el formato correcto.

WITH ign AS (
    SELECT
        device_id,
        device_time,
        value::int AS ign_on
    FROM raw_telematics_data.states
    WHERE state_name = 'ignition'
      AND device_time BETWEEN :from_ts::timestamptz AND :to_ts::timestamptz
      -- Para Dashboard Studio, reemplace :from_ts y :to_ts por marcas temporales literales:
      -- TIMESTAMPTZ '2024-01-01 00:00:00+00' AND TIMESTAMPTZ '2024-01-07 00:00:00+00'
),
spd AS (
    SELECT
        device_id,
        device_time,
        speed / 100.0 AS kmh
    FROM raw_telematics_data.tracking_data_core
    WHERE device_time BETWEEN :from_ts AND :to_ts
    -- Para Dashboard Studio, reemplace :from_ts y :to_ts por marcas temporales literales:
    -- TIMESTAMPTZ '2024-01-01 00:00:00+00' AND TIMESTAMPTZ '2024-01-07 00:00:00+00'
),
merged AS (
    SELECT
        i.device_id,
        i.device_time,
        i.ign_on,
        s.kmh,
        LEAD(i.device_time) OVER (
            PARTITION BY i.device_id
            ORDER BY i.device_time
        ) AS next_time
    FROM ign i
    LEFT JOIN spd s USING (device_id, device_time)
)
SELECT
    device_id,
    device_time AS idle_start,
    next_time   AS idle_end,
    EXTRACT(EPOCH FROM (next_time - device_time)) / 60.0 AS idle_minutes
FROM merged
WHERE ign_on = 1
  AND kmh < :idle_speed
  -- Para Dashboard Studio, reemplace :idle_speed por un valor numérico, p. ej., 5
  AND next_time IS NOT NULL
  AND (next_time - device_time) >= (:idle_min::int * INTERVAL '1 minute');
  -- Para Dashboard Studio, reemplace :idle_min por un valor numérico, p. ej., (5 * INTERVAL '1 minute')