# Tableaux de bord en temps réel Les tableaux de bord en temps réel transforment les flux bruts de données télématiques en intelligence opérationnelle, permettant une gestion proactive de la flotte grâce à une surveillance en direct et à des capacités de prise de décision immédiate. ## Tableau de bord du statut des objets
**Quand l’utiliser**: Coordination quotidienne de la flotte, passation de quart et identification des véhicules nécessitant une attention immédiate. **Quelles données vous voyez**: L’état opérationnel actuel de votre flotte, agrégé à partir des derniers enregistrements de suivi GPS, des capteurs de mouvement et des horodatages de communication.
Logique de traitement des données Veuillez noter - Explorer for DataHub utilise sa propre logique de calcul pour identifier les statuts de mouvement et de connexion. Le tableau de bord traite les données télématiques en direct selon une analyse en plusieurs étapes : * **Agrégation du statut de la flotte**: Le système interroge les enregistrements de suivi les plus récents pour chaque véhicule en utilisant `DISTINCT ON (device_id)` pour garantir des informations à jour. La classification du mouvement combine les relevés de vitesse avec une analyse temporelle afin de distinguer les véhicules en déplacement actif, les véhicules temporairement arrêtés et les actifs stationnés. * **Surveillance de la connexion**: Le statut de connectivité du véhicule est déterminé à partir de l’analyse des horodatages de communication, en catégorisant chaque appareil selon la date de sa dernière transmission de données à votre DataHub. Cela permet d’identifier immédiatement les problèmes de communication ou les dysfonctionnements de l’appareil. * **Visualisation géographique**: Les données de coordonnées brutes (stockées sous forme d’entiers) sont converties en degrés décimaux pour l’affichage cartographique, tandis que les calculs de géorepérage en temps réel déterminent la présence dans la zone pour le contexte opérationnel. * La requête sous-jacente joint les données des entités métier (spécifications du véhicule, affectations des employés) aux relevés télématiques actuels afin de fournir un contexte opérationnel complet dans une seule vue.
## Tableau de bord d’intelligence des actifs
**Quand l’utiliser**: Investigation de véhicules spécifiques signalés dans la surveillance du statut, planification opérationnelle détaillée et vérification complète des actifs. **Quelles données vous voyez**: Profils complets des actifs combinant les données organisationnelles, notamment les groupes, balises, départements, etc., avec le statut opérationnel actuel, fournissant un contexte détaillé pour chaque véhicule de votre flotte.
Logique de traitement des données Ce tableau de bord exécute des jointures complexes entre schémas afin de fusionner : * **Contexte métier**: Les spécifications des véhicules, les affectations des employés et les hiérarchies organisationnelles provenant de vos tables de données métier fournissent un contexte opérationnel pour chaque actif. * **État télématique actuel**: Les dernières positions GPS, le statut de mouvement et les relevés des capteurs issus des flux de données de suivi offrent une visibilité opérationnelle immédiate. * **Intégration avancée des données**: Le système génère dynamiquement des liens cartographiques à partir des coordonnées actuelles et récupère les niveaux de batterie à partir des entrées des capteurs lorsque ceux-ci sont disponibles. Lorsque les données d’étalonnage des capteurs sont absentes, les valeurs brutes sont affichées sans modification afin de maintenir la transparence des données. {% hint style="info" %} Toutes les données d’horodatage sont converties en UTC pour un affichage cohérent, quelle que soit la localisation géographique du véhicule, garantissant une coordination opérationnelle précise entre différents fuseaux horaires. {% endhint %}
## Tableau de bord des relevés des capteurs
**Quand l’utiliser**: Planification de la maintenance préventive, surveillance de la gestion du carburant et identification de problèmes potentiels d’équipement avant qu’ils n’impactent les opérations. **Quelles données vous voyez**: Mesures des capteurs en temps réel provenant des équipements de surveillance de votre flotte, traitées par des algorithmes d’étalonnage pour fournir des métriques opérationnelles précises.
Logique de traitement des données * **Agrégation multi-capteurs**: Le système interroge `processed_common_data.latest_calibrated_sensors` pour récupérer simultanément les mesures les plus récentes de différents types de capteurs. Cela comprend les niveaux de carburant, les relevés de température, la tension de la batterie et les indicateurs d’état opérationnel. * **Traitement de l’étalonnage**: Les valeurs brutes des capteurs subissent l’application d’un facteur d’étalonnage lorsque celui-ci est disponible. Le système applique des formules spécifiques aux capteurs pour convertir les relevés bruts en unités significatives (pourcentages pour le carburant, degrés Celsius pour la température, volts pour les systèmes électriques). * **Assurance qualité**: Des filtres de validation de base éliminent les mesures manifestement invalides tout en préservant la transparence des données. Lorsque les données d’étalonnage sont indisponibles ou invalides, le système affiche les valeurs brutes des capteurs sans modification, permettant aux équipes opérationnelles de prendre des décisions éclairées sur la base des données disponibles. Le tableau de bord utilise des requêtes basées sur le temps avec une distinction spécifique aux capteurs afin de vous garantir la lecture la plus récente de chaque capteur sur chaque véhicule, triée par horodatage pour une pertinence opérationnelle immédiate.
## Rapport des géozones
**Quand l’utiliser**: Suivi des visites des véhicules dans des lieux spécifiques, analyse de la conformité des trajets et surveillance de la couverture des zones opérationnelles. **Quelles données vous voyez**: Enregistrements historiques et actuels des entrées et sorties des véhicules dans des zones géographiques définies, avec des horodatages et des coordonnées de localisation précis.
Logique de traitement des données * **Traitement de la géométrie des zones**: Le système gère différents types de géorepérage (cercles, polygones, couloirs) grâce aux calculs géographiques PostGIS. Les zones circulaires utilisent des points centraux avec des buffers de rayon, tandis que les zones polygonales créent des limites géographiques complexes à partir de tableaux de coordonnées. * **Détection des visites**: L’analyse géographique en temps réel compare les coordonnées des véhicules avec les limites des zones à l’aide de `ST_DWithin` calculs pour déterminer les entrées et sorties de zone. Le système suit la durée des visites en calculant les différences de temps entre les événements d’entrée et de sortie. * **Contexte de localisation**: Les données de coordonnées brutes sont converties en degrés décimaux pour la résolution d’adresse et l’intégration cartographique, tandis que les libellés de zone fournissent un contexte métier pour chaque zone géographique. Les enregistrements de visite combinent les données de géométrie des zones avec l’historique de suivi des véhicules afin de créer une intelligence de localisation complète, permettant l’analyse des schémas d’itinéraire, la surveillance de la conformité et l’évaluation de l’utilisation des zones opérationnelles.
## Étapes suivantes Lorsque la surveillance en temps réel révèle des schémas nécessitant une analyse plus approfondie, passez à [Rapports sur les données historiques](/docs/analytics/fr/explorer-for-iotquery/historical-reports.md) pour analyser les tendances sur de longues périodes et identifier des opportunités d’optimisation pour des décisions stratégiques de gestion de flotte. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://navixy.com/docs/analytics/fr/explorer-for-iotquery/real-time-dashboards.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.