NotebookPipeline
Previsión diaria de demanda en automático
Construye la previsión una vez en un notebook colaborativo y prográmala como pipeline para que las proyecciones de demanda lleguen cada mañana a la sala de control.
Habla con los datos de tu red, construye herramientas de previsión, despliega dashboards en vivo y automatiza alertas — todo desde una plataforma conectada a los contadores, sensores y mercados en los que tu equipo ya confía.
Ver cómo funcionaPregunta a tus lecturas de contadores, telemetría y demanda en lenguaje natural
Del notebook a la app en vivo para demanda, salud de activos y mesas de trading
Programa previsiones de demanda, alertas de excepción e informes regulatorios
Desde formular una pregunta hasta publicar un dashboard de red en vivo, MINEO cubre el recorrido completo — conectado a los contadores, sensores y datos de mercado en los que tu equipo de energía ya confía.
Conecta cualquier fuente — lecturas de contadores, telemetría de red, previsiones de demanda, precios de mercado — y empieza a hacer preguntas en lenguaje natural. Threads genera SQL automáticamente, ejecuta código y entrega respuestas con gráficos y tablas interactivas. Crea asistentes de IA con el modelo que prefieras.
Threads · Análisis de red { "tool": "slack-mcp", "action": "create_task", "summary": "Avisa al equipo de operaciones de red en Slack" }
vía slack-mcp · ahora mismo
Más que Jupyter. Los Notebooks de MINEO combinan código, celdas de IA, widgets interactivos y herramientas visuales en un entorno colaborativo. Ideal para analistas de previsión, operadores de red e ingenieros de activos — escribe Python, explora tus datos y despliega como apps en vivo desde el mismo notebook.
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Compara la evolución de carga por región y subestación.
df = mineo.query("SELECT region, SUM(load_mw) FROM meter_readings GROUP BY region")
px.line(df, x="hour", y="load_mw", title="Demand Forecast")
Dato clave: Norteamérica genera el 43% de los ingresos totales. APAC mostró el mayor crecimiento con +23% respecto al trimestre anterior, impulsado por la expansión en Japón y Australia.
df.sort_values("revenue", ascending=False).head()
| Región | Ingresos | Crecimiento |
|---|---|---|
| Norteamérica | $1.8M | +12% |
| Europa | $1.1M | +8% |
| APAC | $820K | +23% |
| LATAM | $480K | -3% |
Convierte notebooks en dashboards always-on y aplicaciones interactivas para operación de red, previsión de demanda, salud de activos y trading. Despliega con Streamlit, Gradio, Dash y 6+ frameworks más. Dominios personalizados, white-label y visualizaciones embebibles — listo para tus operadores.
Mineo · Panel de red Última actualización: hace 2 minutos
Pico de carga
4,2 GW
+6% vs Q3
Contadores activos
182.540
+2% vs Q3
Tasa de cortes
0,8%
-4% vs Q3
| Cliente | Región | Ingresos | Estado |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | NA | $245K | Activo |
| TechFlow GmbH | UE | $182K | Activo |
| Sakura Ltd | APAC | $156K | Pendiente |
| DataBr SA | LATAM | $98K | Activo |
Un entorno Linux completo accesible desde tu navegador. Instala cualquier paquete, cualquier herramienta — Claude Code, Codex, Gemini CLI. Construye tus modelos de previsión con las librerías de confianza, conecta con tus fuentes de red y colabora con tu equipo. Sin configuración local.
VS Code — Entorno de desarrollo Explorador
import streamlit as st
from mineo import DataSource
import plotly.express as px
st.set_page_config(layout="wide")
st.title("Grid Dashboard")
ds = DataSource("grid_db")
df = ds.query("SELECT * FROM meter_readings")
# Layout
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("Peak load", f"{df.load_mw.max():,.1f} MW")
col2.metric("Meters", f"{df.meter_id.nunique():,}")
# Charts
fig = px.line(df, x="hour", y="load_mw", color="region")
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
mineo-dev@workspace:~/project$
Successfully installed plotly-5.22 scikit-learn-1.5
Your app is live at https://grid-dashboard.mineo.app
✓ Desplegado con éxito
Encadena notebooks en workflows de producción. Programa ejecuciones recurrentes con cron, dispara desde la REST API y monitoriza la ejecución en tiempo real. Desde previsiones diarias de demanda hasta alertas de excepción — construye flujos fiables sin sobrecarga de infraestructura.
/ Proyectos / red / Previsión diaria de demanda Elementos
Configuración de recursos
Programación
API
El mayor valor llega cuando los bloques de MINEO comparten la misma lógica — el mismo notebook se convierte en pipeline diario, en dashboard de red en vivo o en respuesta dentro de una conversación de Threads.
Construye la previsión una vez en un notebook colaborativo y prográmala como pipeline para que las proyecciones de demanda lleguen cada mañana a la sala de control.
Los analistas consultan datos de contadores y telemetría de forma conversacional con Threads mientras los operadores ven los mismos números en un Live App always-on.
Prototipa el modelo en un Cloud Dev Environment, refínalo en un notebook con el equipo y publícalo como Live App de salud de activos sin reescribirlo.
Usa MINEO para hablar con los datos de tu red, construir herramientas de previsión, desplegar dashboards en vivo y automatizar alertas — todo desde el mismo workspace.