Monitoring and tracking of sub-products IoT for circular economy industrial

Gómez-Pardo Palencia, Adolfo (2019). Monitoring and tracking of sub-products IoT for circular economy industrial. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Monitoring and tracking of sub-products IoT for circular economy industrial
Author/s:
  • Gómez-Pardo Palencia, Adolfo
Contributor/s:
  • Pescador del Oso, Fernando
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Internet of Things (MIoT)
Date: July 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Economía circular; Monotorización
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Telemática y Electrónica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Las infraestructuras, los modelos de negocio y la tecnología actual mantienen a la economía en un modelo lineal. En la cual producción y fabricación están agotando ciertos recursos naturales, generando pérdidas económicas y agravando problemas medioambientales. La tendencia es una sociedad colaborativa interesada en compartir y la misión es optimizar el aprovechamiento de esos recursos infrautilizados. Por eso haciendo uso de plataformas digitales donde se inscriben las empresas para realizar la venta/compra de unos recursos reutilizables fomentan la economía circular. Se basa en la conversión de los residuos en un recurso. En este contexto, este trabajo final de master propone realizar la monitorización de unos parámetros y la trazabilidad de estos contenedores con el subproducto en tiempo real. Se implementará una arquitectura IoT basado en un dispositivo raspberry pi con sus sensores (temperatura/humedad, humo y gases tóxicos, nivel de llenado) para tener un control de la temperatura y humedad, prevención de fuegos y alerta con una alarma sonora en caso de detectar humos y se sabrá cuando el contenedor estará lleno y listo para recoger enviando una alerta al gestor de residuos. Otro dispositivo raspberry pi con sus sensores (GPS y acelerómetro) para mostrar la ruta en tiempo real por donde va el subproducto hacía el comprador y detectar caídas o vuelcos del contenedor. Y un dispositivo Arduino UNO con lector RFID para identificar el número de contenedor y el tipo de subproducto. Toda esta información será enviada a la nube de Microsoft Azure para ser almacenada, gestionada y procesada y por último usando Kibana o Power BI pueda ser visualizada por el usuario/cliente. Abstract: Infrastructures, business models and current technology, combined with behaviours, keep the economy into the linear model. In which production and manufacturing are consuming certain natural resources, generating economic losses and aggravating environmental problems. The current trend is a collaborative society interested in sharing and the mission is to optimize the use of these underutilized resources. Therefore, making use of digital platforms where companies register to make the sale and buy reusable resources promote the circular economy. It is based on the conversion of waste into a resource. In this context, this master's final work proposes to carry out the monitoring of some parameters and the traceability of these containers with the sub-product in real time. IoT architecture will be implemented based on a raspberry pi device with its sensors (Temperature/Humidity, Smoke and toxic gases, Fill level) to have a control of the temperature and humidity, prevention of fires and alert with an acoustic alarm in case of detecting smoke and it will be known when the container will be full and ready to collect by sending an alert to the waste manager. Another raspberry pi device with its sensors (GPS and accelerometer) to show the route in real time by where is the sub-product that is taking to the costumer and detect falls or dump of the container. Arduino device with an RFID reader to identify the serial number of the container and the type of subproduct. These devices communicates events to the back-end application for later processing and analysis using Microsoft Azure cloud where it will be stored and managed for sent to Kibana or Power BI and viewed by the user/customer.

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Item ID: 65612
DC Identifier: http://oa.upm.es/65612/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65612
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 03 Dec 2020 07:00
Last Modified: 03 Dec 2020 07:00
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