Informes históricos

Los informes históricos transforman sus datos operativos en información estratégica al analizar patrones, tendencias y métricas de rendimiento en períodos de tiempo 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 períodos de tiempo.

Qué datos ve: Mediciones de sensores en series temporales agregadas en resúmenes estadísticos, mostrando valores promedio, mínimos y máximos para cada sensor en su periodo de tiempo seleccionado.

Lógica de procesamiento de datos

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

• Agregación por intervalos temporales: Las lecturas crudas de los sensores se agrupan en intervalos de 15 segundos usando time_bucket función, creando puntos de datos manejables a partir de flujos continuos de sensores. Este enfoque equilibra la precisión analítica con la eficiencia del procesamiento.

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

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

• Filtrado de calidad: La validación de la calidad del GPS garantiza que solo los datos de ubicación fiables (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 coherente independientemente de la ubicación geográfica del vehículo, permitiendo la identificación precisa de tendencias en diferentes zonas operativas.

Informe de actividad del objeto

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

Qué datos ve: 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 generación de trazas complejas:

• Origen de datos híbrido: El sistema selecciona de forma inteligente entre business_data.tracks para análisis históricos y raw_telematics_data.tracking_data_core para datos recientes, dependiendo de su rango temporal. Períodos superiores a 12 horas usan trazas preprocesadas para un rendimiento óptimo, mientras que períodos recientes generan trazas a partir de datos telemáticos crudos.

• Reconstrucción de trazas: 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 crudas (almacenadas como enteros) se convierten a grados decimales mediante la división por 10,000,000 para cálculos geográficos.

• Cálculo de distancia: La distancia geográfica utiliza funciones PostGIS para mediciones precisas entre puntos GPS consecutivos, mientras que los cálculos de duración se derivan de las diferencias de marcas de tiempo entre los puntos de inicio y fin de la traza.

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

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

Informe de conducción ecológica

Cuándo usar: Análisis de seguridad del conductor, informes de cumplimiento para seguros y evaluación de gestión de riesgos de la flota para desarrollar programas de formación dirigidos y reducir costes operativos.

Qué datos ve: Análisis integral del comportamiento de conducción que incluye infracciones de velocidad, eventos de conducción brusca y puntuaciones de seguridad calculadas para cada vehículo, con coordenadas GPS precisas y marcas de tiempo para cada incidente.

Lógica de procesamiento de datos

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

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

• Análisis de conducción brusca: Los cálculos de aceleración en tiempo real analizan los cambios de velocidad en intervalos de tiempo para detectar frenadas bruscas (>3.5 m/s² de desaceleración), aceleraciones fuertes (>3.0 m/s²) y giros bruscos mediante 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: Las puntuaciones de seguridad se derivan de la acumulación de puntos de penalización normalizados por distancia recorrida, permitiendo una comparación justa entre diferentes longitudes de rutas y patrones operativos. El sistema utiliza puntuaciones máximas configurables con normalización basada en la distancia para asegurar una evaluación consistente.

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

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

Informe de turnos

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

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

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de turnos procesa datos de rastreo crudos 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 de estacionamiento. Brechas de tiempo superiores a 300 segundos activan la detección de nuevos periodos de actividad.

• Detección de límites de turno: La segmentación de trazas 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 para cada vehículo, calculando la duración total de la actividad, velocidades operativas promedio y velocidades máximas alcanzadas durante los periodos activos.

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

La validación de coordenadas GPS garantiza 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 coherente en diferentes ubicaciones geográficas.

Informe de kilometraje

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

Qué datos ve: 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 por viaje.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de kilometraje de vehículos procesa datos de trazas GPS mediante clasificación temporal y agregación de distancia:

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

• Cálculo de distancia: Las mediciones de distancia geográfica usan algoritmos de geometría de coordenadas para calcular la distancia recorrida entre puntos GPS consecutivos. El sistema procesa datos de posición crudos desde raw_telematics_data.tracking_data_core, convirtiendo coordenadas almacenadas como enteros (divididas por 10,000,000) a grados decimales para cálculos precisos de distancia por haversine.

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

• Análisis por agrupación: Las comparaciones por departamento, objeto y conductor agregan los datos individuales de vehículos en unidades organizativas. El sistema calcula el kilometraje medio mensual 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 al analizar las marcas de tiempo de las trazas. La determinación de la distancia máxima de traza 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 la calidad del GPS garantiza que solo datos de posicionamiento fiables (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 coherente independientemente de la ubicación geográfica del vehículo.

Informe de viajes

Cuándo usar: Análisis de patrones de viaje, 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 ve: Métricas de viajes individuales que incluyen distancia, duración y velocidad promedio, con tendencias de volumen semanal, comparaciones a nivel de grupo y detalles completos viaje por viaje que muestran horas de inicio/fin y asignaciones de conductor.

Lógica de procesamiento de datos

El análisis de viajes de vehículos identifica y procesa viajes individuales mediante detección de movimiento inteligente:

• Algoritmo de detección de viajes: El sistema analiza datos de trazas GPS e información del 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 velocidad inactiva (por defecto 3 km/h) y termina cuando la velocidad cae por debajo de este umbral durante la duración mínima de tiempo inactivo (por defecto 5 minutos). Paradas breves más cortas que el umbral de tiempo inactivo se tratan como pausas dentro del mismo viaje en lugar de límites de viaje, filtrando paradas momentáneas de tráfico o retrasos de carga.

• Parámetros de detección mejorados: Cuando están disponibles, el sistema incorpora el estado del encendido y datos de sensores de movimiento para refinar la precisión de detección de viajes. Este enfoque multifactor evita finales de viaje falsos durante periodos breves de inactividad donde el motor permanece encendido, asegurando 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 usando funciones geográficas PostGIS entre puntos GPS consecutivos desde raw_telematics_data.tracking_data_core. La duración del viaje se deriva de la diferencia de tiempo entre el primer y el último punto de la traza 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 recuento de viajes como las distancias acumuladas. Este enfoque de métricas duales revela si los cambios en el volumen operativo se correlacionan con variaciones en la longitud media de los viajes: un alto número de viajes con baja distancia total indica muchos trayectos cortos, mientras que lo contrario sugiere menos viajes pero más largos.

• Análisis comparativo de grupos: Las agrupaciones por departamento, objeto, conductor y taller agregan datos de viajes para permitir un análisis comparativo. El sistema suma distancias totales, cuenta viajes individuales y calcula duraciones medias de viaje para cada unidad. Estas métricas permiten identificar diferencias en roles operativos: las flotas de reparto muestran muchos viajes cortos mientras que los vehículos de servicio de campo pueden presentar menos viajes pero más largos.

• Disponibilidad de datos de velocidad: Cuando la calidad de la señal GPS es insuficiente o la captura de datos de velocidad falla, el sistema no puede calcular velocidades promedio de manera fiable. Esta condición suele ocurrir durante pérdida de señal GPS en áreas con pobre visibilidad de satélites (túneles, zonas urbanas densas, estacionamientos subterráneos) o durante anomalías en el procesamiento de datos. El informe muestra "No speed data available" 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 coherente entre diferentes zonas operativas, mientras que la validación de la calidad del GPS (satélites > 3, coordenadas distintas de cero) garantiza que solo datos de posicionamiento fiables contribuyan a la detección de viajes y a los cálculos de distancia.

Informe de inactividad

Cuándo usar: Optimización de utilización de vehículos, análisis de coste por tiempo de inactividad, 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 ve: Análisis completo del tiempo de inactividad que muestra horas detenidas y estacionadas, porcentajes de utilización, distribuciones de estado de actividad a través del tiempo y 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 sofisticada clasificación de movimiento para identificar y cuantificar el tiempo no productivo del vehículo:

• Detección de umbral de movimiento: El sistema aplica un umbral mínimo de velocidad configurable (por defecto 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: vehículos de construcción pueden usar umbrales más bajos mientras que flotas de autopista usan valores más altos para capturar con precisión periodos de inactividad significativos.

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

• Agregación de estados de actividad: Para cada vehículo, el sistema calcula las horas totales pasadas en cada estado—en movimiento, detenido y estacionado—procesando datos de trazas GPS desde raw_telematics_data.tracking_data_core. Las lecturas de velocidad se evalúan continuamente contra el umbral de movimiento, con transiciones de estado registradas en marcas de tiempo precisas. Los cálculos de duración suman el tiempo transcurrido en cada estado a lo largo del periodo de análisis.

• Cálculo de inactividad: La inactividad total representa todo el tiempo no en movimiento (horas detenidas + estacionadas). 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 completa del tiempo de inactividad independientemente de si el vehículo está brevemente detenido o completamente estacionado.

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

• Análisis geográfico de inactividad: El sistema coteja las ubicaciones detenidas y estacionadas con geocercas definidas desde business_data.zones_geom usando funciones espaciales de PostGIS. Para cada periodo de inactividad, las coordenadas GPS se evalúan frente a los límites de zonas 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 detenidas o estacionadas durante el periodo de análisis.

• Modos de visualización de la línea de tiempo: El modo de visualización Estado muestra patrones temporales de actividad coloreados por estado de movimiento (en movimiento, detenido, estacionado), revelando cuándo los vehículos transicionan entre estados a lo largo del día. El modo de visualización Zonas colorea segmentos de la línea de tiempo por ubicación geográfica en lugar del 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 por zonas: Al analizar la inactividad por zonas, el sistema agrupa todos los periodos de inactividad por su ubicación geográfica, calculando las horas totales detenidas y estacionadas dentro de cada geocerca. Esta agregación identifica ubicaciones problemáticas donde los vehículos pasan excesivo tiempo inactivos—como muelles de carga con largos tiempos de espera, sitios de clientes con procesos ineficientes o ubicaciones de paradas no autorizadas.

La validación de la calidad del GPS garantiza que solo datos de posicionamiento fiables (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 coherente de la inactividad en diferentes zonas operativas.

Próximos pasos

Cuando el análisis histórico revela oportunidades de optimización o plantea preguntas operativas específicas, proceda a Custom Analysis & SQL Configurator para crear investigaciones a medida que aborden sus requisitos únicos de gestión de flota y desarrollar soluciones analíticas personalizadas.