Browsing by Subject "IoT"

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    Arquitectura para dispositivos IoT del instituto ÓMICAS
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Caycedo Mutis, Germán Andrés; Tello Ruiz, Carlos David; Quintero Quiñones, Diego Armando; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Este proyecto tiene como objetivo proponer una arquitectura para la recolección, homologación y administración de los datos producidos por los dispositivos IoT en el marco del instituto Ómicas, con el fin de aportar a la producción de la agricultura en Colombia y ayudar a suplir la mayoría de las necesidades con cultivos más eficientes. El protocolo de comunicación inalámbrica que será empleado es LoRa, debido a la decisión del instituto Ómicas. Para llevar a cabo este proyecto se hará un levantamiento de los requisitos de la arquitectura; será diseñado un modelo de los datos para estandarizar la información recolectada; se definirá un patrón de integración e interoperabilidad; se diseñará y desarrollará una prueba de concepto de la arquitectura de datos; y, por último, se evaluará la fiabilidad de la arquitectura propuesta que cumpla con las necesidades del instituto ÓMICAS.
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    Prototipo de arquitectura IoT para automatización y optimización energética de sistemas HVAC en el sector comercial de Bogotá
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Castro Gaviria, Edgar Ernesto; Delgado Dejoy, Pável Nicolás; Quintero Quiñones, Diego Armando
    Los sistemas HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) en el sector comercial de Bogotá enfrentan problemas de ineficiencia energética debido a la ausencia de monitoreo especializado y gestión automatizada de variables operativas. Esta investigación desarrolló un prototipo de arquitectura IoT para la optimización energética de sistemas HVAC comerciales mediante la integración de tecnologías de monitoreo, procesamiento en la nube y análisis predictivo. La metodología implementada combinó datos reales obtenidos de un entorno hospitalario con sistemas HVAC operativos y simulación controlada para generar un conjunto de datos de 240 registros distribuidos en 10 medidores virtuales. El sistema desarrollado utiliza una arquitectura distribuida en Amazon Web Services que procesa 40 variables eléctricas, incluyendo distorsión armónica total de corriente y factor de potencia, para detectar anomalías operativas y generar recomendaciones de mantenimiento predictivo. El modelo de aprendizaje automático implementado, basado en el algoritmo XGBoost, alcanzó una precisión del 94.44% en la detección de anomalías, con una tasa de detección del 82.92%. El análisis reveló que el 82.91% de las mediciones evaluadas presentan estados anómalos, evidenciando oportunidades de optimización energética en sistemas HVAC sin monitoreo especializado. El sistema generó clasificaciones de riesgo individualizadas para 12 equipos en estado crítico y desarrolló tableros especializados en Power BI para la visualización operativa de resultados. Los resultados validaron la viabilidad técnica de implementar arquitecturas IoT distribuidas para la gestión energética HVAC, demostrando capacidad para transformar datos de monitoreo eléctrico en información operativa útil para la toma de decisiones. El prototipo desarrollado proporciona una metodología replicable para la implementación de sistemas de monitoreo automatizado en instalaciones comerciales, contribuyendo al avance del conocimiento técnico en optimización energética mediante tecnologías IoT.