Desarrollo de una herramienta de visualización para monitorización de logística IoT

Abstract

[ES] En los próximos años, el Internet de las Cosas (IoT) está llamado a revolucionar el sector logístico interconectando mercancías, transportes y contendores de forma energéticamente eficiente gracias al desarrollo de las redes de área amplia de baja potencia (LPWAN). En el caso particular de los puertos marítimos, el auge del comercio internacional y el continuo aumento del tamaño de los buques portacontenedores tienen un impacto directo en la congestión de las operaciones en la entrada/salida de puertos y terminales marítimos. Estos factores, junto a una mala programación de los flujos de camiones que entran y salen por accesos portuarios, está dando lugar a importantes niveles de congestión en las horas pico de tráfico en las instalaciones portuarias. En el TFG se desarrollará una aplicación web en Python que incluirá una herramienta de visualización de los indicadores necesarios para la correcta monitorización de los contenedores dentro de las instalaciones portuarias. Además, conectado a la aplicación, se realizará la implementación del protocolo de comunicación propietario de un receptor GPS entre receptor y el servidor de almacenamiento para poder mostrar la geolocalización de los contenedores dentro del puerto y analizar mejor la congestión. Además, se implementará el algoritmo necesario para las geocercas alrededor de la zona de pruebas para minimizar el consumo innecesario de la batería de los dispositivos de seguimiento. Por último, se realizarán pruebas y análisis de medidas de cobertura del receptor GPS en GSM y NB-IoT.

[EN] In the coming years, the Internet of Things (IoT) is called to revolutionize the logistics sector by interconnecting goods, transport, and containers in an energy efficient way thanks to the development of Low Power Wide Area Networks (LPWAN). In the case of maritime ports, the rise of international trading and the continuous increase of the container vessel sizes are having a direct impact on the congestion of road operations at the entrance/exit of maritime ports and terminals. These factors, together with a bad scheduling for the flows of trucks entering and exiting port accesses, are leading to significant levels of congestions in peak traffic times at port facilities. In this project, the student must develop a web application in Python that will include a visualization tool with the necessary gauges for the correct monitoring of the containers inside port facilities. In addition, connected to the application, the student will also have to program a proprietary GPS communication protocol between the receiver and the storage server to show the geolocation of the containers within the port and better analyze the congestion. In addition, a geofence algorithm will be implemented around the test area to minimize unnecessary battery consumption of tracking devices. Finally, tests and analysis of coverage measurements of the GPS receiver will be carried out in GSM and NB-IoT.