Diagrama de Monitoreo: CO2, Temperatura y Humedad

Monitoreo inteligente
de calidad del aire

Monitoreo inteligente
de calidad del aire

Detectamos y predecimos en tiempo real la acumulación de CO₂, temperatura y humedad en las aulas y hangares del CEFA La Angostura para prevenir la fatiga y avisar con semáforos cuándo abrir las ventanas.

Dióxido de carbono (CO₂) Temperatura Humedad
Diagrama de Monitoreo: CO2, Temperatura y Humedad
1
Sensores IoT en aulas
Lecturas cada 60s en hangares y ambientes.
2
Inteligencia Artificial
Anticipa picos de saturación 15 minutos antes.
3
Semáforo & Alertas SST
Avisa el momento exacto para abrir ventanas.
Promedio institucional CEFA: 540 ppm (Óptimo) • 24.5 °C • 58 %
Funcionalidades

Todo lo que necesitas para un CEFA más saludable

Herramientas diseñadas para monitorear, analizar y gestionar la calidad del aire en los ambientes de formación del CEFA La Angostura.

Funcionalidades Principales
Explora las herramientas clave que ofrece AirSense CEFA para un monitoreo ambiental eficiente.
Mapa interactivo

Visualiza el estado de cada ambiente de formación en un plano digital del CEFA en tiempo real.

Alertas duales

Recibe notificaciones visuales en la plataforma y por correo institucional cuando se superan los umbrales críticos.

Predicción con IA

Anticipa hasta 15 minutos antes posibles deterioros de la calidad del aire, sugiriendo acciones preventivas.

Histórico exportable

Consulta registros de hasta un año académico y exporta reportes en Excel o PDF para análisis y auditorías.

Sensores IoT ESP32

Nodos autónomos que monitorean CO₂, temperatura y humedad, con modo offline y sincronización automática.

Seguridad y control

Acceso por rol, registro de auditoría completo y cierre de sesión automático por inactividad.

Equipo Desarrollador

Creado por Aprendices del SENA

Centro de Formación Agroindustrial La Angostura • Regional Huila

Luis Felipe Lozada Bastidas
Luis Felipe Lozada Bastidas
Líder de Desarrollo IoT
ADSO - Ficha 3312595

Desarrollo Backend en Laravel y firmware ESP32 para sensores ambientales.

Perfil GitHub
Isabella Sifuentes Perdomo
Isabella Sifuentes Perdomo
Analítica de Datos
ADSO - Ficha 3312595

Diseño de interfaces web responsivas, componentes Bootstrap y experiencia de usuario.

Perfil GitHub
Michael Gustavo Castaño Pareja
Michael Gustavo Castaño Pareja
Analítica de Datos & IA
ADSO - Ficha 3312595

Modelado de algoritmos predictivos de CO₂ y correlación climática.

Perfil GitHub
Lizbeth Dayana Daza Rogelis
Lizbeth Dayana Daza Rogelis
Soporte Telemetría & Redes
ADSO - Ficha 3312595

Protocolos MQTT, seguridad de red y sincronización offline en aulas.

Perfil GitHub