CENTINEL

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  LoRA

Inspiration

Nos inspiraron nuestras ganas de aprender y enfrentar nuevos retos. Teníamos el reto definido y fuimos aprendiendo, corrigiendo y programando sobre la marcha, aprovechando las habilidades de cada integrante de nuestro equipo multidisciplinario. Todos estábamos enfocados en un solo objetivo: llevar al Tecnológico de Acuña a un nivel y a un estándar más altos.

What it does

La propuesta consiste en desarrollar un sistema de monitoreo informático capaz de recopilar información sobre el rendimiento y el estado de las computadoras de cuatro empresas: Gracko, Gramo, Kaiku y TTR. El propósito principal es identificar comportamientos anormales que puedan indicar una posible falla en los equipos, con la finalidad de informar oportunamente al personal de mantenimiento y reducir las interrupciones en las actividades de las organizaciones. El sistema recopilará indicadores del funcionamiento de las computadoras, como el uso del procesador (CPU), la memoria RAM y el almacenamiento, así como otros datos que permitan evaluar su rendimiento. La información obtenida será transmitida mediante tecnología LoRa hacia el sistema encargado de recibir, procesar y analizar los datos. De esta manera, será posible supervisar las condiciones de los equipos y reconocer cambios que puedan representar un riesgo para su funcionamiento. Una vez recibida la información, el sistema analizará los indicadores recopilados para identificar anomalías o condiciones que puedan anticipar una falla. Cuando se detecte una situación que requiera atención, se generará una notificación automática mediante un bot de Telegram, el cual enviará un mensaje al teléfono del personal de mantenimiento. La alerta podrá incluir información relevante, como la empresa, el equipo supervisado, el indicador que presenta un comportamiento anormal y la descripción de la situación detectada, de acuerdo con los datos disponibles. La solución busca facilitar la supervisión de los equipos sin depender exclusivamente de revisiones manuales. Asimismo, pretende proporcionar información oportuna para que el personal responsable pueda evaluar las alertas y realizar las acciones preventivas o correctivas necesarias. Para mejorar la utilidad del sistema, se considerarán las características operativas de cada empresa y se buscará reducir las notificaciones innecesarias mediante criterios de detección adecuados.

How we built it

Análisis de requerimientos: En esta etapa se identificarán las necesidades de las cuatro empresas participantes y se determinarán los equipos que serán monitoreados. También se definirán los indicadores que se recopilarán, como el uso de la CPU, de la memoria RAM y del almacenamiento, además de las condiciones que podrían representar una anomalía. Se establecerán los requerimientos de comunicación, los tipos de alertas y la información que deberá recibir el personal de mantenimiento.

Diseño de la solución: Se diseñará la arquitectura general del sistema, especificando cómo se obtendrán los datos de las computadoras, cómo se transmitirán mediante LoRa y cómo serán recibidos y analizados. También se definirá la estructura de los mensajes de alerta y la forma en que se integrará el bot de Telegram para notificar al personal responsable.

Recolección y transmisión de datos: Se implementará el mecanismo para obtener las métricas de rendimiento de las computadoras. Posteriormente, se configurará la transmisión de los datos mediante LoRa, considerando la compatibilidad de los dispositivos utilizados, la cobertura necesaria y la frecuencia de envío. Se realizarán pruebas para verificar que la información llegue correctamente al sistema receptor.

Procesamiento y detección de anomalías: Se desarrollará el componente encargado de organizar y analizar la información recibida. Se establecerán criterios para identificar comportamientos inusuales en los indicadores de rendimiento y reconocer posibles condiciones de falla. Si se utiliza un modelo de detección anticipada, este deberá entrenarse y evaluarse con datos permitidos, evitando utilizar información futura que no estaría disponible al momento de generar una alerta.

Integración del bot de Telegram: Se configurará un bot de Telegram para enviar mensajes automáticos al teléfono del personal de mantenimiento. Las notificaciones se generarán cuando el sistema detecte una condición que cumpla los criterios establecidos. Se procurará que los mensajes sean claros e incluyan los datos necesarios para identificar el equipo afectado y comprender el motivo de la alerta.

Pruebas y validación: Se realizarán pruebas para comprobar el funcionamiento de cada componente y de la solución completa. Se verificará la correcta recopilación de los datos, la transmisión mediante LoRa, el análisis de las métricas y la entrega de los mensajes por Telegram. También se evaluará la capacidad del sistema para detectar posibles fallas con anticipación y se medirá la frecuencia de falsas alarmas para realizar los ajustes correspondientes.

Implementación y mejora continua: Se integrará la solución en el entorno de prueba o de implementación definido para las empresas participantes. Se revisará su funcionamiento durante distintos periodos de operación y se recopilarán observaciones para mejorar los criterios de detección, la frecuencia de transmisión y la utilidad de las notificaciones.

Challenges we ran into

• Comprender y diferenciar los requerimientos y los parámetros de cada empresa para generar alertas correctas, evitar un exceso de alertas erróneas y enviarlas de manera temprana, con el fin de reducir el tiempo entre una alerta y la incidencia.
• Establecer la comunicación mediante tecnología LoRa para transmitir los datos recopilados desde los dispositivos de monitoreo hasta el sistema receptor.
• Desarrollar un componente de procesamiento y análisis que permita reconocer anomalías y condiciones que puedan indicar una posible falla informática.
• Integrar un bot de Telegram que envíe alertas al teléfono del personal de mantenimiento cuando se detecten situaciones que requieran atención.

Accomplishments that we're proud of

Nos sentimos orgullosos de tener una buena comunicación entre todos, de trabajar en equipo y de superar las dificultades que enfrentamos durante el desarrollo. También nos enorgullece haber aprovechado todas nuestras herramientas y habilidades.

Sobre todo, nos enorgullece que algunos de nuestros integrantes, a pesar de ser su primera participación, lograran estar a la altura de los más experimentados, desarrollándose, desenvolviéndose y mejorando tanto académica como profesionalmente.

What we learned

En un principio quisimos usar un ESP32 para la conexión Wi-Fi y después utilizamos LoRa para no depender del Wi-Fi.

Aprendimos a utilizar API y bots para automatizar las alertas, a conectar el hardware y el software de manera más eficiente y a mejorar la calidad del software.

What's next for CENTINEL

Generamos una interfaz para ampliar el número de empresas y establecer los parámetros necesarios para cada una, sin utilizar valores predeterminados que podrían no ser útiles para sus necesidades.

El sistema es escalable y podría implementarse de manera masiva, ampliando las conexiones locales y por Wi-Fi e integrando más tarjetas LoRa.

Built With

• 3d
• api
• bot
• ia
• impresion
• lora
• python
• visual