Ingeniería de Sistemas - Virtual · 2025
Gestión inteligente del agua en bogotá: monitoreo y optimización del consumo con IA e IoT
Este proyecto integrador aborda la problemática del uso ineficiente del agua en Bogotá mediante el diseño y validación de un sistema inteligente de monitoreo del consumo hídrico domiciliario. La solución propuesta integra sensores IoT, procesamiento en la nube, algoritmos de inteligencia artificial y una aplicación móvil que permite a los usuarios visualizar su consumo en tiempo real, recibir alertas por fugas y obtener recomendaciones personalizadas para fomentar el ahorro. La investigación se basó en un enfoque cuantitativo complementado por técnicas cualitativas, incluyendo encuestas para evaluar la percepción ciudadana. Los resultados obtenidos muestran una alta aceptación de la herramienta, validan la viabilidad técnica del prototipo y evidencian su potencial impacto social y ambiental. Además, el proyecto plantea proyecciones de escalabilidad, integración institucional y contribución a los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
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Contenido
- RESUMEN EJECUTIVOp. 5
- Título del Proyectop. 5
- Descripción Generalp. 5
- Palabra clavep. 5
- Abstractp. 6
- Keywordsp. 6
- INTRODUCCIÓNp. 7
- OBJETIVOS DEL PROYECTOp. 8
- Objetivo Generalp. 8
- Objetivos Específicosp. 8
- DEFINICIÓN DEL PROBLEMAp. 9
- JUSTIFICACIÓNp. 11
- Beneficiarios del proyectop. 11
- Aporte del proyecto frente a otras soluciones existentesp. 11
- ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOSp. 13
- Intención del Productop. 13
- Restricciones del Proyectop. 13
- Verificación de Parámetros de Diseñop. 15
- Estimación de Características de Diseño o Especificaciones del Productop. 16
- MARCO TEÓRICOp. 18
- Introducciónp. 7
- Fundamentos de la Gestión del Aguap. 18
- Problemática del Agua en Entornos Urbanosp. 18
- Estrategias Actuales de Gestión del Aguap. 19
- Tecnologías para el Monitoreo y Optimización del Consumo de Aguap. 19
- Internet de las Cosas (IoT) y Sensores Inteligentesp. 19
- Inteligencia Artificial Aplicada a la Gestión del Aguap. 19
- Integración del Sistema: Aplicación, Análisis de Datos y Predicciónp. 20
- Flujo de la información y procesamiento de datosp. 20
- Aplicación móvil como interfaz de usuariop. 20
- Modelos analíticos y prediccionesp. 21
- Modelos y Teorías Aplicadasp. 21
- Estudios y Proyectos Previos sobre la Gestión Inteligente del Aguap. 21
- Modelos de Sostenibilidad y Eficiencia Hídricap. 24
- Algoritmos de Machine Learning para la Optimización del Aguap. 24
- Normativas y estándares aplicablesp. 24
- Estado del Artep. 25
- Estudios y Proyectos Previos sobre la Gestión Inteligente del Aguap. 21
- Limitaciones y Oportunidadesp. 25
- ANÁLISIS DE RESTRICCIONESp. 26
- Limitaciones identificadasp. 26
- METODOLOGÍA PARA LA SELECCIÓN Y DESARROLLO DE LA SOLUCIÓNp. 29
- Tipo de Investigaciónp. 29
- Enfoque metodológicop. 29
- Proceso de la selección de la soluciónp. 30
- Comparación con soluciones existentesp. 30
- Selección de la alternativa más adecuadap. 31
- Etapas del proyectop. 31
- Fase 1: Diagnóstico y análisis contextualp. 32
- Fase 2: Definición de requerimientos y arquitectura del sistemap. 33
- Fase 3: Diseño de la interfaz y lógica de la aplicación móvilp. 33
- Diseño de interfaz y navegación – Wireframe de la appp. 34
- Fase 4: Desarrollo del sistema de análisis de datos e inteligencia artificialp. 38
- Pseudocódigo del algoritmo de IAp. 39
- Diagrama de flujo de datos y arquitectura del sistemap. 40
- Estructura del modelo de Machine Learningp. 42
- Dataset sintético de entrenamiento y validaciónp. 45
- Fase 5: Pruebas y validación del prototipop. 47
- Pruebas de integración y tests automatizadosp. 48
- Flujo de validación del prototipo (Swimlane)p. 48
- Instrumentos para recolección de informaciónp. 50
- Recolección de datos - Encuestap. 50
- Técnicas e Instrumentosp. 56
- Revisión documentalp. 56
- Encuestas y entrevistasp. 56
- Simulación de datosp. 56
- Desarrollo de prototiposp. 57
- Pruebas de usabilidadp. 57
- RESULTADOSp. 58
- Análisis por dimensión de la encuestap. 59
- DISCUSIÓNp. 61
- Conclusiónp. 62
- ANÁLISIS DE COSTOSp. 64
- Costos directos del desarrollo del MVPp. 64
- Costos indirectos y capital de trabajop. 66
- Gastos generales estimados (Overhead)p. 66
- Inversión total estimada para el MVPp. 67
- Coherencia del análisis de Costos con la magnitud del proyectop. 68
- CONCLUSIÓNp. 62
- BIBLIOGRAFÍAp. 72