cloud • Manufactura
Nexus Monitor
Cliente confidencial•San Luis Potosí•2026•12 semanas
Contexto industrial
Sensores conectados que todavía no entregaban inteligencia operativa
Monitor IoT industrial para sensores de temperatura, vibración, presión y alertas preventivas.
Radiografía del proyecto
Duración
12 semanas
Industria
Manufactura
Equipo
Cloud, datos, frontend, automatización
Complejidad
Series de tiempo, alertas preventivas y lectura ejecutiva
PythonTimescaleDBMQTTNext.jsAWS IoT Core
Problema real
Datos industriales sin traducción operativa
La planta ya tenía sensores instalados, pero la información vivía en herramientas técnicas que nadie del equipo operativo consultaba. Los supervisores seguían caminando el piso para detectar fallas y mantenimiento reaccionaba cuando la máquina ya se había detenido.
El costo del paro era alto y los datos de telemetría no se convertían en decisiones. Tenían millones de registros, pero ninguna señal clara para actuar a tiempo.
Before state
Millones de señales sin una forma clara de actuar
paro de línea
Sensores
datos aislados
Telemetría
difícil de interpretar
Reacción
después de la falla
Paro
costo por hora
Paros costosos
Datos desperdiciados
Mantenimiento reactivo
Operación industrial
De datos invisibles a mantenimiento basado en señales
Antes
Sensor
Software técnico
Libreta
Falla
Paro
La telemetría existía, pero no llegaba al equipo en forma accionable.
Después
MQTT
TimescaleDB
Dashboard
Alerta
Prevención
Los datos se convirtieron en indicadores visibles y alertas antes de la falla.
Solución diseñada
Una capa de monitoreo industrial para convertir señales en decisiones
Diseñamos Nexus Monitor como una capa visual y operativa sobre la telemetría industrial. El sistema procesa datos MQTT, almacena series de tiempo en TimescaleDB y muestra tendencias críticas en un dashboard de planta.
Configuramos umbrales por sensor, histórico con zoom, alertas automáticas y una vista ejecutiva para detectar máquinas en riesgo sin leer datos crudos.
Pipeline IoT
Ingesta, procesamiento y almacenamiento optimizado para series de tiempo.
Histórico consultable
Zoom por sensor para analizar tendencias y eventos críticos.
Alertas configurables
Umbrales y reglas para anticipar fallas en equipos clave.
Resultado industrial
Menos paro, más prevención y datos útiles para operación
El equipo pasó de mantenimiento reactivo a intervención preventiva. Las alertas permitieron actuar durante cambios de turno y evitar paros costosos en equipos críticos.
KPI 01
−55%
Tiempo de paro
comparado al semestre anterior
KPI 02
248
Sensores activos
latencia menor a 1s
KPI 03
$185k
Ahorro anualizado
USD estimado en prevención
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