Iberlogis S.L. mueve mercancía a 0–4°C, 2–8°C y entre -22 y -18°C para tres clientes distintos, por quince rutas que cruzan la península. Esto es lo que construimos sobre Microsoft Fabric Real-Time Intelligence — streaming de verdad, no un dashboard que se actualiza cada hora.
Iberlogis es un operador 3PL que transporta mercancía sensible a la temperatura para tres clientes con exigencias muy distintas: un supermercado, un distribuidor farmacéutico y una cooperativa de congelados. Cada uno con su propia ventana de temperatura aceptable — y ninguna forma, hasta ahora, de saber si un camión se había salido de la suya hasta que descargaba en destino.
Tres clientes, tres ventanas de temperatura que no se solapan — el primer dato que descarta de raíz cualquier alerta con un único umbral global.
Lo que pedían no era un mapa bonito de la flota. Era saber, mientras el camión todavía está en carretera, si la caja se ha salido del rango de su cliente, si una puerta lleva minutos abierta en ruta, o si el equipo de frío está fallando — con margen real para actuar, no un informe de lo que ya pasó.
Aquí no hay cargas nocturnas ni Warehouse Gold: el dato vale por lo que dice ahora mismo, no por lo bien modelado que esté mañana. El recorrido cambia en consecuencia — de un pipeline batch a una arquitectura de eventos con tres destinos y alerta automática desde el primer segundo.
Iberlogis no tiene todavía sensores IoT reales en la flota, así que el primer paso fue diseñar el esquema como si los tuviera: dos tablas KQL en el Eventhouse — telemetría de camión (posición, temperatura, humedad, combustible, estado del motor, puerta) y eventos de entrega — con su mapping de ingesta JSON y una política de retención explícita.
2 tablas KQL · retención 90 días en calienteCada camión manda un evento cada 30 segundos a un Event Hub. Un Eventstream de Fabric separa telemetría de eventos de entrega por tipo de mensaje y los enruta al Eventhouse — y, en paralelo y sin filtrar, a un Lakehouse en formato Delta particionado por fecha, que es el que sostiene la auditoría de cadena de frío a largo plazo cuando el Eventhouse ya ha rotado sus 90 días.
Event Hub → Eventstream → Eventhouse + LakehouseTres reglas de Activator conectadas directamente al Eventstream, cada una con su propia ventana de confirmación para no disparar por ruido de sensor: excursión de temperatura sostenida dos lecturas seguidas, puerta abierta en ruta durante más de cinco minutos, y aviso o fallo del equipo de frío enrutado al equipo de mantenimiento, no al de operaciones.
3 reglas · ~60s / 5min / instantáneaUn dashboard en producción, en DirectQuery directo contra el Eventhouse — sin capa de caché entre el sensor y la pantalla. Captura real de la plataforma en producción, clic para ampliar.
En cumplimiento de nuestras políticas de seguridad de la información y de los compromisos de confidencialidad asumidos con el cliente, el nombre de la empresa, así como los datos y bases de datos mostrados en este caso, han sido modificados y anonimizados. La naturaleza y magnitud de los resultados reflejan fielmente el trabajo realizado.
Mapa de flota en tiempo real sobre basemap nocturno, con la posición de cada camión coloreada por estado de motor y las quince rutas dibujando el mapa de cobertura real de Iberlogis sobre la red de carreteras española.
La diferencia real no es visual — es de cuándo te enteras.
La regla de excursión de temperatura confirma la desviación en dos lecturas seguidas antes de avisar — suficiente para filtrar ruido de sensor, y aun así muchísimo antes de que el camión llegue a destino.
Supermercado, farmacéutico y congelados no comparten ventana de temperatura — un único umbral global habría disparado falsos positivos en unos clientes y dejado pasar excursiones reales en otros.
El Eventhouse retiene el histórico en caliente 90 días; la misma rama del Eventstream, sin filtrar, alimenta un Lakehouse en Delta que sostiene la auditoría de cadena de frío más allá de esa ventana.
Nada de esto se resuelve con un pipeline batch de madrugada — es la parte de Fabric pensada para datos que no pueden esperar.
Ingesta de origen para los 40 camiones — el único recurso de esta arquitectura facturado fuera de la capacidad Fabric.
Separa telemetría de eventos de entrega por tipo de mensaje y reparte a tres destinos en paralelo.
Dos tablas de streaming con mapping de ingesta e ingestion en caliente, retención de 90 días.
Tres reglas de alerta sin código, cada una con su propia ventana de confirmación y su destinatario.
Copia sin filtrar en Delta, particionada por fecha, para la auditoría de cadena de frío a largo plazo.
Ninguna cifra de esta sección es una promesa contractual. Son los siguientes pasos naturales una vez la arquitectura está en producción, priorizados por el impacto real que tienen sobre la cadena de frío.
| Palanca | Por qué aplica | Siguiente paso |
|---|---|---|
| Join real contra el cliente | Hoy la Regla 1 de Activator usa un umbral simplificado por tipo de carga, no el SLA exacto del cliente. | Cruce con dim_client |
| Cobertura completa de flota | La torre de control cubre hoy 40 camiones sobre 15 rutas — el mismo Eventstream escala sin cambios de arquitectura al resto de la operación. | Visibilidad total |
| Cold path más allá de 90 días | El Lakehouse ya recibe el histórico completo — falta la capa de Warehouse para informes trimestrales sin re-consultar el Eventhouse. | Reporting histórico |
| Event Hub con capacidad ampliada | Dimensionar el namespace para picos de tráfico en toda la flota, no solo en operación normal. | Evita throttling |
Las tarjetas del dashboard que muestran «--» no son un error: reflejan una consulta en vivo contra el Eventhouse en el instante exacto de la captura, sin ningún camión cumpliendo esa condición en ese segundo. Es, precisamente, la prueba de que la torre de control lee la realidad tal cual está — no una caché que dice «todo bien» sin haber mirado.
Si transportas algo que caduca, se degrada o incumple normativa fuera de rango, la pregunta no es si necesitas tiempo real — es cuánto te está costando no tenerlo todavía. Hablemos de qué necesitaría tu operación, empezando por el mismo punto que con Iberlogis: qué eventos importan de verdad y en cuánto tiempo tienen que llegarte.
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