Visualizaciones Avanzadas

Las visualizaciones avanzadas del dashboard convierten números en patrones visibles de un vistazo. Cuando un supervisor mira 120 activos distintos con 40 métricas cada uno, un heatmap sobre el plano de planta o una grilla de sparklines captura el estado entero en 2 segundos — algo que una tabla densa jamás logra.

¿Para qué sirve?

• Ver el estado global de la planta en un heatmap superpuesto sobre el layout físico, en lugar de recorrer listas.
• Correlacionar eventos entre activos con la línea de tiempo en cascada (¿por qué 3 equipos fallaron la misma madrugada?).
• Detectar tendencias de deterioro en sparklines sin abrir cada activo uno por uno.

¿Cómo funciona?

flowchart LR
  S[(Telemetría<br/>en tiempo real)] --> A[Agregador<br/>por zona/activo]
  A --> H[Heatmap<br/>sobre plano de planta]
  A --> T[Cascading timeline<br/>eventos correlacionados]
  A --> SP[Sparkline grid<br/>tendencias paralelas]
  H --> UI[Dashboard]
  T --> UI
  SP --> UI

Cada visualización bebe de la misma capa agregada pero la presenta con una geometría distinta:

• Heatmap: color por zona según la métrica elegida.
• Cascading timeline: cada activo es una fila, el tiempo corre horizontal, los eventos son marcadores tipo-específicos.
• Sparkline grid: una matriz de mini-gráficos, uno por activo, para comparar tendencias lado a lado.

Mapa de calor por zona

El heatmap muestra el estado de los activos superpuesto sobre el plano de planta. Cada zona se colorea según una métrica seleccionada.

Configuración

Definir zonas

Las zonas se definen dibujando polígonos directamente sobre el plano en el editor visual:

1. Ve a Dashboard → Editar → Heatmap.
2. Sube el plano base o selecciona uno existente.
3. Usa la herramienta de polígono para delimitar cada zona.
4. Asigna un nombre y los activos contenidos en cada zona.

Interactividad

• Hover — muestra tooltip con el valor actual y el nombre de la zona.
• Click — abre el panel de detalle con activos y alarmas de la zona.
• Zoom — scroll para acercar/alejar el plano.

Línea de tiempo en cascada

La cascading timeline muestra eventos y tareas en paralelo organizados por activo, ideal para identificar patrones de fallo correlacionados.

Estructura

Tipos de marcador

Correlación visual

La timeline resalta automáticamente patrones cuando:

• Múltiples activos en la misma zona generan alarmas en un período de 2 horas.
• Un activo acumula 3+ alarmas en 24 horas.
• Una tarea correctiva se genera dentro de 1 hora de una alarma.

Sparklines

Los sparklines son mini-gráficos de línea que muestran tendencias en espacios reducidos. Se usan dentro de tarjetas KPI, tablas y grids.

Configuración

Colores automáticos

Si no se define un color fijo, el sparkline cambia de color según la tendencia:

• Verde — tendencia positiva (mejora respecto al periodo anterior).
• Rojo — tendencia negativa (deterioro respecto al periodo anterior).
• Gris — sin cambio significativo (variación menor al 2%).

Grid de sparklines

El widget Sparkline Grid muestra una matriz de mini-gráficos, uno por activo:

{
  "widget": "sparkline_grid",
  "config": {
    "assets": "all",
    "metric": "health_score",
    "columns": 4,
    "points": 14,
    "period": "1d"
  }
}

Permite identificar rápidamente qué activos están deteriorándose comparando visualmente múltiples tendencias en una sola vista.

Casos de uso

1 · Supervisor detecta zona caliente. El heatmap de un área de compresores se pone rojo intenso durante el turno nocturno. El supervisor hace click, abre el panel: los 3 compresores de la zona pasaron de AHI 85 a AHI 65 en 4 horas. Dispara inspección inmediata — resulta ser un problema de alimentación eléctrica compartida.

2 · Investigación post-incidente. Tras una parada no planificada, el ingeniero de confiabilidad abre la cascading timeline filtrada a las 6 horas previas. Ve que una alarma de temperatura en la caldera precedió 45 minutos a la falla del tren de transferencia. Patrón no obvio en la lista tabular.

3 · Reunión de estado mensual. El gerente de mantenimiento arranca la reunión con el sparkline grid de AHI de los 20 activos críticos. Los 3 activos con tendencia roja de los últimos 14 días se convierten en los ítems de agenda. Menos tiempo en dashboards, más en decisiones.

Limitaciones y supuestos

• El plano del heatmap necesita subirse como imagen (SVG o PNG); no hay editor CAD integrado.
• La cascading timeline carga máximo 90 días — para análisis históricos más largos, exportar a CSV desde Datos → Reportes.
• Los sparklines no aceptan agregaciones complejas (percentiles, desviación); sólo suma/promedio por bucket temporal.
• La correlación visual en la timeline es heurística (ventanas temporales fijas); no reemplaza un análisis causal formal.

Beneficios clave

• Heatmap sobre el layout físico — entender la planta sin abrir tabla.
• Timeline cascada que correlaciona eventos entre activos vecinos.
• Sparkline grid para scanning rápido de 20+ activos en una pantalla.
• Interactividad directa: click en una zona abre su detalle.
• Múltiples capas de métrica sin redefinir zonas.