APLICACIÓN DE INTERNET DE LAS COSAS PARA IDENTIFICAR FACTORES DE RIESGO EN AMBIENTES INDUSTRIALES (INTERNET OF THINGS APPLICATION TO IDENTIFY RISK FACTORS IN INDUSTRIAL ENVIRONMENTS)
Resumen
El presente trabajo emplea el modelo de referencia de Internet de las Cosas (IoT), para el desarrollo de una aplicación que permita leer las variables que reflejan factores de riesgo en ambientes industriales por medio de sensores que obtienen el valor de: luminosidad, temperatura, humedad, gases naturales, humo y flama, conectados a una placa de código abierto que envía los datos a un repositorio de almacenamiento en la nube. Por medio de esta aplicación se registró información en tiempo real de un taller industrial, permitiendo identificar el comportamiento de la variación de los niveles registrados por los dispositivos electrónicos. Se observó el comportamiento de esta información por medio de gráficas y tendencias generadas con ThingSpeak y MatLab, dando paso a la generación de conocimiento para toma de decisiones por parte de los administradores del taller industrial, tal como afirma Covarrubias et al. en 2018 al indicar que se han de aprovechar métodos descriptivos y predictivos para proponer y facilitar la toma de decisiones, encontrando medidas correctivas o de mejora.
Palabra(s) Clave: Internet de las cosas, Multiplexor, NodeMCU, Sensores, ThingSpeak.
Abstract
This research uses the Internet of Things (IoT) reference model, for the development of an application that allows reading variables that reflect risk factors in industrial environments through sensors that obtain the value of: luminosity, temperature, humidity , natural gases, smoke and flame, connected to an open-source board that sends the data to a cloud storage repository. Through this application, real-time information from an industrial workshop was recorded, allowing the identification of the variation behavior of the levels recorded by electronic devices. The behavior of this information was observed through graphs and trends generated with ThingSpeak and MatLab, giving way to the generation of knowledge for decision-making by the administrators of the industrial workshop, as stated by Covarrubias et al. in 2018, indicating that descriptive and predictive methods have to be used to propose and facilitate decision-making, finding corrective or improvement measures.
Keywords: Internet of things, Multiplexer, NodeMCU, Sensors, ThingSpeak.
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