Informes históricos

Los informes históricos transforman sus datos operativos en información estratégica al analizar patrones, tendencias y métricas de rendimiento a lo largo de los periodos que usted define, permitiendo decisiones basadas en datos para la optimización de la flota y la planificación de recursos.

Informe de sensores de medición

Cuándo usar: Planificación de gestión de combustible, programación de mantenimiento predictivo e identificación de patrones de rendimiento de equipos en múltiples vehículos y periodos de tiempo.

Qué datos verá: Mediciones de sensores en series temporales agregadas en resúmenes estadísticos, mostrando valores promedio, mínimo y máximo para cada sensor en el intervalo de tiempo seleccionado.

Lógica de procesamiento de datos

El sistema procesa los datos de sensores mediante un análisis avanzado de series temporales:

• Agregación por agrupación temporal: Las lecturas de sensores sin procesar se agrupan en intervalos de 15 segundos usando la time_bucket de PostgreSQL, creando puntos de datos manejables a partir de flujos de sensores continuos. Este enfoque equilibra la precisión analítica con la eficiencia de procesamiento.

• Correlación multisensor: La consulta une business_data.sensors_data_by_hours con raw_business_data.objects para combinar las mediciones de sensores con el contexto del vehículo. Cada lectura de sensor incluye datos de calibración cuando están disponibles, convirtiendo valores sin procesar en unidades significativas (litros para combustible, grados para temperatura).

• Cálculo estadístico: Para cada agrupación temporal, el sistema calcula valores promedio, mínimo y máximo entre todas las lecturas. Cuando faltan los datos de calibración del sensor o son inválidos, los valores en bruto se muestran sin modificación para mantener la transparencia de los datos.

• Filtrado de calidad: La validación de calidad de GPS asegura que solo datos de ubicación confiables (satélites > 3, coordenadas distintas de cero) contribuyan al contexto del sensor, mientras que las lecturas inválidas se excluyen de los cálculos estadísticos.

Todas las marcas de tiempo se convierten a UTC para un análisis consistente independientemente de la ubicación geográfica del vehículo, permitiendo identificar tendencias con precisión en diferentes zonas operativas.

Informe de actividad del objeto

Cuándo usar: Análisis de optimización de rutas, evaluación de la utilización de vehículos y medición de la eficiencia operativa en periodos de tiempo y segmentos de flota definidos.

Qué datos verá: Métricas de actividad completas, que incluyen distancia total recorrida, duración de viajes, velocidades promedio y patrones de ruta para cada vehículo en el subconjunto de flota seleccionado.

Lógica de procesamiento de datos

Este informe combina datos históricos y en tiempo real mediante una generación de recorridos compleja:

• Obtención híbrida de datos: El sistema selecciona inteligentemente entre business_data.tracks para análisis histórico y raw_telematics_data.tracking_data_core para datos recientes, según su rango de tiempo. Los periodos superiores a 12 horas usan recorridos preprocesados para un rendimiento óptimo, mientras que los periodos recientes generan recorridos a partir de datos telemáticos sin procesar.

• Reconstrucción de recorridos: Para análisis en tiempo real, el sistema aplica algoritmos de detección de movimiento usando umbrales de velocidad (≥3 km/h) y brechas de tiempo (>300 segundos) para identificar viajes distintos. Los datos de coordenadas en bruto (almacenados como enteros) se convierten a grados decimales mediante división por 10.000.000 para cálculos geográficos.

• Cálculo de distancia: La distancia geográfica utiliza funciones de PostGIS para mediciones precisas entre puntos GPS consecutivos, mientras que las duraciones se derivan de las diferencias de marcas de tiempo entre el inicio y el fin del recorrido.

• Integración de zonas: El análisis geográfico correlaciona posiciones del vehículo con zonas definidas usando ST_DWithin para proporcionar contexto operativo de las ubicaciones de inicio y fin de los viajes.

La estructura subyacente de la consulta se adapta según los parámetros seleccionados, optimizando entre recuperación de datos históricos y generación de recorridos en tiempo real para ofrecer un análisis de actividad integral.

Informe de conducción ecológica

Cuándo usar: Análisis de seguridad del conductor, reportes de cumplimiento para seguros y evaluación de riesgos de la flota para desarrollar programas de capacitación dirigidos y reducir costos operativos.

Qué datos verá: Análisis integral del comportamiento de conducción, incluyendo infracciones por exceso de velocidad, eventos de conducción brusca y puntajes de seguridad calculados para cada vehículo, con coordenadas GPS y marcas de tiempo precisas para cada incidente.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de conducción ecológica procesa datos telemáticos mediante detección avanzada de patrones de comportamiento:

• Detección de infracciones de velocidad: El sistema monitorea continuamente las velocidades de los vehículos frente a límites configurables, aplicando periodos de tolerancia y estructuras de penalización basadas en la gravedad. Los eventos de exceso de velocidad requieren infracciones sostenidas (>60 segundos) para evitar penalizar picos breves de velocidad, mientras que los puntos de penalización escalan desde infracciones leves (0-20 km/h por encima) hasta violaciones graves (>60 km/h por encima).

• Análisis de conducción brusca: Los cálculos de aceleración en tiempo real analizan cambios de velocidad en intervalos de tiempo para detectar frenadas bruscas (deceleración >3,5 m/s²), aceleraciones bruscas (>3,0 m/s²) y giros cerrados usando umbrales de cambio de rumbo (>30° a velocidades >30 km/h). Cada evento incluye coordenadas GPS para análisis de patrones específicos por ubicación.

• Sistema de puntuación dinámico: Los puntajes de seguridad derivan de la acumulación de puntos de penalización normalizados por distancia recorrida, permitiendo una comparación justa entre diferentes longitudes de ruta y patrones operativos. El sistema usa puntajes máximos configurables con normalización basada en la distancia para garantizar una evaluación consistente.

• Documentación de infracciones: Cada evento detectado captura coordenadas GPS precisas, marcas de tiempo y mediciones de severidad, creando registros de incidentes completos para capacitación de conductores y reportes de cumplimiento.

El algoritmo subyacente procesa datos de GPS agregados cada 15 segundos de raw_telematics_data.tracking_data_core, aplicando cálculos de distancia haversine para análisis geográfico preciso y cómputos de aceleración basados en marcas de tiempo para la evaluación de comportamiento.

Informe de turnos

Cuándo usar: Análisis de productividad de la fuerza laboral, identificación de patrones operativos y medición de la eficiencia de turnos para la optimización de la programación de la flota.

Qué datos verá: Resúmenes de actividad diaria que muestran tiempo operativo total, velocidades promedio, velocidades máximas y periodos de actividad para cada vehículo, agrupados por fecha y turnos operativos.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de turnos procesa datos de seguimiento en bruto mediante detección de patrones operativos:

• Clasificación de movimiento: El sistema analiza lecturas de velocidad e intervalos de tiempo para distinguir entre movimiento activo (≥3 km/h), paradas temporales y periodos estacionados. Brechas de tiempo superiores a 300 segundos activan la detección de un nuevo periodo de actividad.

• Detección de límites de turno: La segmentación de recorridos utiliza umbrales de velocidad configurables y análisis de brechas de tiempo para identificar periodos operativos distintos. Cada periodo de turno incluye marcas de tiempo de inicio y fin precisas con cálculos de duración.

• Agregación de actividad: Los resúmenes diarios combinan todos los periodos operativos de cada vehículo, calculando la duración total de actividad, las velocidades operativas promedio y las velocidades máximas alcanzadas durante los periodos activos.

• Métricas de rendimiento: El sistema genera estadísticas de utilización comparando el tiempo operativo activo frente al tiempo total transcurrido, proporcionando información de eficiencia para decisiones de gestión de flota.

La validación de coordenadas GPS asegura que solo datos de posicionamiento de calidad contribuyan a los cálculos de distancia y velocidad, mientras que la estandarización de marcas de tiempo a UTC permite un análisis de turnos consistente en diferentes ubicaciones geográficas.

Informe de kilometraje

Cuándo usar: Análisis de utilización de flota, evaluación de eficiencia operativa e identificación de patrones de uso en tiempo laboral versus no laboral para optimizar el despliegue de vehículos e identificar usos no autorizados.

Qué datos verá: Distancia recorrida categorizada por horas laborales, horas no laborales y fines de semana, con tendencias de distribución semanal, comparaciones por departamento y desgloses detallados que muestran días activos y distancias máximas de viaje.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de kilometraje del vehículo procesa datos de recorridos GPS mediante clasificación temporal y agregación de distancias:

• Clasificación por categorías de tiempo: El sistema evalúa cada segmento de recorrido GPS frente a horarios laborales configurables y días del calendario para clasificar el kilometraje en tres categorías distintas. El kilometraje en tiempo laboral captura la distancia recorrida durante el horario comercial configurado en días laborables; el tiempo no laboral representa viajes fuera de horario en días laborables; y el kilometraje de fin de semana abarca todo el movimiento de sábado y domingo sin importar la hora. Esta clasificación ocurre a nivel de segmento del recorrido, asignando cada parte de un trayecto según su marca de tiempo.

• Cálculo de distancia: Las mediciones de distancia geográfica utilizan algoritmos de geometría de coordenadas para calcular la distancia recorrida entre puntos GPS consecutivos. El sistema procesa datos de posición en bruto de raw_telematics_data.tracking_data_core, convirtiendo coordenadas almacenadas como enteros (divididas por 10.000.000) a grados decimales para cálculos de distancia haversine precisos.

• Agregación temporal: El análisis de patrones semanales agrupa los segmentos de recorrido por número de semana ISO, sumando las distancias dentro de cada categoría temporal. El sistema genera tanto totales absolutos de kilometraje (en kilómetros) como distribuciones porcentuales para revelar cómo cambian los patrones operativos a lo largo de las semanas.

• Análisis por agrupaciones: Las comparaciones por departamento, objeto y conductor agregan datos individuales de vehículos en unidades organizativas. El sistema calcula el kilometraje mensual promedio por vehículo dividiendo la distancia total por el número de días activos y normalizando a meses de 30 días, permitiendo una comparación justa entre diferentes periodos de análisis.

• Detección de actividad: Los cálculos de días activos identifican fechas del calendario con kilometraje registrado analizando las marcas de tiempo de los recorridos. La determinación de la distancia máxima de recorrido procesa segmentos de viaje individuales para identificar el trayecto continuo más largo para cada agrupación, usando umbrales de detección de movimiento (≥3 km/h) y análisis de brechas de tiempo (>300 segundos) para separar viajes distintos.

La validación de calidad de GPS asegura que solo datos de posicionamiento confiables (satélites > 3, coordenadas distintas de cero) contribuyan a los cálculos de distancia, mientras que la estandarización de marcas de tiempo a UTC permite una clasificación temporal consistente independientemente de la ubicación geográfica del vehículo.

Informe de viajes

Cuándo usar: Análisis de patrones de desplazamiento, evaluación de optimización de rutas y evaluación del comportamiento operativo para comprender la frecuencia de viajes, la distribución de distancias e identificar patrones de viaje inusuales.

Qué datos verá: Métricas de viajes individuales que incluyen distancia, duración y velocidad promedio, con tendencias de volumen semanales, comparaciones a nivel de grupo y detalles completos por viaje que muestran horas de inicio/fin y asignaciones de conductor.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de viajes del vehículo identifica y procesa trayectos individuales mediante una detección inteligente de movimiento:

• Algoritmo de detección de viajes: El sistema analiza datos de recorridos GPS e información de estado del vehículo para identificar viajes distintos usando umbrales de velocidad y tiempo. Un viaje comienza cuando la velocidad del vehículo supera el umbral mínimo de ralentí (predeterminado 3 km/h) y termina cuando la velocidad cae por debajo de este umbral durante la duración mínima de ralentí (predeterminado 5 minutos). Las paradas breves más cortas que el umbral de ralentí se tratan como pausas dentro del mismo viaje en lugar de límites de viaje, filtrando paradas momentáneas de tráfico o demoras de carga.

• Parámetros de detección mejorados: Cuando está disponible, el sistema incorpora el estado de ignición y datos de sensores de movimiento para perfeccionar la precisión de la detección de viajes. Este enfoque multifactor evita finales de viaje falsos durante periodos breves de inmovilidad con el motor en marcha, garantizando que solo eventos de estacionamiento significativos desencadenen la finalización del viaje.

• Cálculo de distancia y duración: Para cada viaje detectado, el sistema calcula la distancia total utilizando funciones geográficas de PostGIS entre puntos GPS consecutivos de raw_telematics_data.tracking_data_core. La duración del viaje se deriva de la diferencia de tiempo entre el primer y el último punto del recorrido. Los cálculos de velocidad promedio dividen la distancia total por la duración, proporcionando una velocidad operativa realista que incluye cualquier parada breve dentro del viaje.

• Agregación temporal: El análisis semanal agrupa los viajes por número de semana ISO, calculando tanto el conteo de viajes como las distancias acumuladas. Este enfoque de doble métrica revela si los cambios en el volumen operativo se correlacionan con variaciones en la longitud promedio de los viajes: un alto conteo de viajes con baja distancia total indica muchos trayectos cortos, mientras que lo inverso sugiere menos viajes pero más largos.

• Analítica de comparación por grupos: Las agrupaciones por departamento, objeto, conductor y garaje agregan datos de viajes para habilitar análisis comparativos. El sistema suma distancias totales, cuenta viajes individuales y calcula duraciones medias de viaje para cada unidad. Estas métricas permiten identificar diferencias de rol operativo: las flotas de entrega muestran muchos viajes cortos, mientras que los vehículos de servicio de campo pueden presentar menos trayectos pero más largos.

• Disponibilidad de datos de velocidad: Cuando la calidad de la señal GPS es insuficiente o falla la captura de datos de velocidad, el sistema no puede calcular de manera confiable las velocidades promedio. Esta condición suele ocurrir durante pérdidas de señal GPS en áreas con poca visibilidad de satélites (túneles, zonas urbanas densas, estacionamientos subterráneos) o durante anomalías en el procesamiento de datos. El informe muestra "No hay datos de velocidad disponibles" para los periodos afectados, indicando que estos viajes requieren investigación o tienen registros telemáticos incompletos.

Todas las marcas de tiempo de los viajes se convierten a UTC para un análisis consistente en diferentes zonas operativas, mientras que la validación de calidad de GPS (satélites > 3, coordenadas distintas de cero) garantiza que solo datos de posicionamiento confiables contribuyan a la detección de viajes y los cálculos de distancia.

Informe de inactividad

Cuándo usar: Optimización de la utilización del vehículo, análisis de costos por tiempo en ralentí, evaluación de eficiencia operativa e identificación de inactividad excesiva en ubicaciones específicas para mejorar la productividad de la flota y reducir el desperdicio de combustible.

Qué datos verá: Análisis integral del tiempo en ralentí que muestra horas detenido y estacionado, porcentajes de utilización, distribuciones de estado de actividad a lo largo del tiempo y por zonas, y desgloses detallados que identifican las principales ubicaciones de inactividad para cada vehículo.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de inactividad procesa datos de GPS y velocidad mediante una clasificación de movimiento avanzada para identificar y cuantificar el tiempo no productivo del vehículo:

• Detección de umbral de movimiento: El sistema aplica un umbral mínimo de velocidad configurable (predeterminado 3 km/h) para clasificar los estados de actividad del vehículo. Cuando la velocidad cae por debajo de este umbral, el vehículo entra en estado detenido. Este umbral se adapta a diferentes contextos operativos: los vehículos de construcción pueden usar umbrales más bajos, mientras que las flotas de autopista usan valores más altos para capturar con precisión periodos de ralentí significativos.

• Clasificación de detenido versus estacionado: El sistema distingue entre paradas breves y estacionamientos prolongados mediante análisis basado en el tiempo. Un vehículo permanece en estado detenido cuando está inmóvil, pero solo pasa a estacionado después de mantener velocidad cero o casi cero durante la duración mínima de estacionamiento (predeterminado 5 minutos). Esta clasificación jerárquica asegura que paradas breves de tráfico, demoras de carga o pausas momentáneas no activen clasificaciones de estacionamiento, mientras que los eventos de estacionamiento reales se capturan con precisión. Todo tiempo estacionado también es tiempo detenido, pero no todo el tiempo detenido califica como estacionamiento.

• Agregación de estados de actividad: Para cada vehículo, el sistema calcula el total de horas en cada estado—en movimiento, detenido y estacionado—procesando datos de recorridos GPS de raw_telematics_data.tracking_data_core. Las lecturas de velocidad se evalúan continuamente frente al umbral de movimiento, con transiciones de estado registradas con marcas de tiempo precisas. Los cálculos de duración suman el tiempo transcurrido en cada estado durante el periodo de análisis.

• Cálculo de inactividad: La inactividad total representa todo el tiempo sin movimiento (horas detenido + estacionado). El sistema calcula la inactividad como el inverso de la utilización: cuando un vehículo no está en movimiento, acumula inactividad. Esta métrica proporciona una visión integral del tiempo en ralentí, independientemente de si el vehículo está brevemente detenido o completamente estacionado.

• Métricas de utilización: El porcentaje de utilización deriva de la proporción de tiempo en movimiento respecto al tiempo total de actividad: (horas en movimiento / horas totales) × 100. La utilización promedio en múltiples vehículos usa un cálculo ponderado según el tiempo total de actividad de cada vehículo. Estas métricas permiten comparar de manera justa la productividad entre vehículos con diferentes patrones operativos o periodos de análisis.

• Análisis geográfico de inactividad: El sistema correlaciona las ubicaciones detenido y estacionado con geocercas definidas de business_data.zones_geom usando funciones espaciales de PostGIS. Para cada periodo de inactividad, las coordenadas GPS se evalúan frente a los límites de zona para determinar si la inactividad ocurrió dentro de una ubicación conocida. La zona principal de inactividad representa la geocerca donde el vehículo acumuló más horas detenido o estacionado durante el periodo de análisis.

• Modos de visualización de línea de tiempo: El modo de visualización Estado muestra patrones de actividad temporal coloreados por estado de movimiento (en movimiento, detenido, estacionado), revelando cuándo los vehículos transicionan entre estados a lo largo del día. El modo Zonas colorea los segmentos de la línea de tiempo por ubicación geográfica en lugar de estado de actividad, mostrando qué zonas ocupó el vehículo con el tiempo. Este enfoque de visualización dual permite tanto el análisis de patrones temporales como la evaluación de la distribución geográfica.

• Agregación basada en zonas: Al analizar la inactividad por zonas, el sistema agrupa todos los periodos de inactividad por su ubicación geográfica, calculando horas totales detenido y estacionado dentro de cada geocerca. Esta agregación identifica ubicaciones de cuello de botella donde los vehículos pasan tiempo excesivo inactivos—como muelles de carga con largos tiempos de espera, sitios de clientes con procesos ineficientes o ubicaciones de parada no autorizadas.

La validación de calidad de GPS asegura que solo datos de posicionamiento confiables (satélites > 3, coordenadas distintas de cero) contribuyan a la clasificación de estados y al análisis geográfico, mientras que la estandarización de marcas de tiempo a UTC permite un seguimiento de inactividad consistente en diferentes zonas operativas.

Próximos pasos

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