Sistemas de Internet das Coisas (IoT) são tipicamente compostos por vários dispositivos que podem apresentar falhas de hardware, falta de bateria, indisponibilidade de conexão à rede, etc. Além disso, os dados coletados por esses dispositivos podem se tornar imprecisos ou sofrer anomalias, como indicativos de potenciais falhas ou má calibração de sensores. Para evitar indisponibilidade ou comportamento indesejável para o sistema, é essencial monitorar o estado dos dispositivos, detectar anomalias e emitir alertas que permitam rápidas correções. Este artigo apresenta um módulo de alertas para um sistema real que realiza o controle automatizado de aparelhos de ar condicionado com vistas a contribuir com a redução do consumo de energia elétrica em uma universidade. A arquitetura desse módulo tem como base o modelo de referência MAPE-K para identificar anomalias através das etapas de monitoramento dos dados, análise, planejamento e execução, todas fazendo uso de uma base de conhecimento constituída de regras configuráveis. Experimentos computacionais realizados com o intuito de avaliar a eficácia do módulo de alertas desenvolvido apontaram uma elevada precisão de 91,96% na detecção das anomalias.