Hackatón Starlight IDEA FINAL

HACKATHON ÚLTIMA MILLA

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1. Palabras clave:

1. Tiempo Real
2. Optimización de Rutas
3. Monitoreo de transporte de carga

1. Mercado meta:

pequeñas y medianas empresas, pymes.

1. Resumen:

Nuestro sistema es capaz de generar rutas optimizadas para reducir emisiones de dióxido de carbono, reducir el consumo de gasolina, alargar la vida útil de los vehículos, tener un control minucioso de los productos incluso a la hora de ordenarlos dentro del vehículo y monitorear la ruta disminuyendo el tiempo de distribución, mejorando su eficacia y evitando calles de malas condiciones y con menor número de topes. Al tener la ruta que debe de seguir un transportista y tener su ubicación en tiempo real, podemos saber si el transportista tiene o tuvo un percance, calcular estadísticas conforme los datos recabados mientras se hacen viajes y al mismo tiempo entrenar a nuestro sistema para que se vuelva autónomo.

• Detalles del proyecto:

El sistema que estamos creando será el conjunto de cinco tecnologías basado en el uso de inteligencia artificial, la primera será machine learning que servirá para hacer predicciones sobre el uso de gasolina, así como el tiempo en el que la mercancía es entregada, además usaremos algoritmos supervisados de clasificación para saber que tipos de empresas se integrarán a nuestro sistema y también haremos análisis de clusters mediante la implementación de algoritmos no supervisados para idear rutas más cortas, la segunda será sobre redes complejas que nos ayudará a entender sobre las diferentes ubicaciones y las formas en las que podríamos llegar a diseñar mejores rutas con el fin de reducir la gasolina, los niveles de aceite de los carros de entrega y al mismo tiempo la emisión de dióxido de carbono, en tercer lugar tenemos una aplicación móvil construida con flutter para lograr que sea multiplataforma (Android e iOs), será la encargada de interactuar con los usuarios, la cuarta tecnología a usar es una Api Rest que servirá como comunicación entre nuestra aplicación con los modelos de machine learning, las redes complejas y la aplicación móvil y la quinta tecnología a usar serán sensores, que será un acelerómetro y un giroscopio.

Realizar estadísticas de tiempo y de gasolina (saber qué cantidad se gasta en promedio al realizar la ruta). Igualmente, en el sistema se ingresarán los detalles de los productos que se van a entregar para que en automático se genere una simulación de sugerencia para ordenar los productos dentro del vehículo y que éste tenga un buen balance de peso para evitar accidentes y optimizar el tiempo de entrega según el orden de los puntos de la ruta.

Igualmente, se realizará un monitoreo de mantenimiento del auto para que después de cierto kilometraje recorrido (obtenido con la ruta que un vehículo realizó), mande una alerta para que se realice el mantenimiento y cause más contaminación de la necesaria. El sistema tendrá un apartado de reporte de problemas de vehículo si es que le fallan los frenos, le falló la batería, se le poncha una llanta u otro. Así mismo, si es que pasa cierto tiempo algún tipo de fallo, se realiza una predicción de que vuelva a pasar ese tipo de fallo.

1. Propuesta de valor:

Se creará un sistema que será capaz de optimizar la ruta de un transportista, reducir la emisión de gases contaminantes, monitorear la ubicación del transportista en tiempo real que tiene como objetivo saber si existe algún percance, se realizarán avisos de alerta tomando en cuenta el kilometraje recorrido para ver cada cuánto se debe de hacer el mantenimiento, reportar fallos del vehículo y sacar estadísticas de predicción, ordenar debidamente los productos dentro del vehículo tomando en cuenta sus características físicas y orden de entrega, e igualmente se tendrá un dispositivo físico con sensores que puede ser instalado en el vehículo para identificar las irregularidades del camino y reportarlas automáticamente en el sistema.

Los problemas que se están resolviendo con el sistema son la alta contaminación del aire que se tiene en las ciudades a causa del tránsito de vehículos, las consecuencias de salud que se tienen por dicha contaminación, el tránsito de transporte de carga en calles poco transitables, tener un lugar específico de entrega y de estacionamiento sin estorbar para el transporte, al igual de evitar accidentes ni volques de vehículos por una mala distribución de peso de mercancía dentro de éste.

1. Objetivos:

• Reducir la contaminación emitida por la mala logística de transporte de carga y descarga.
• Reducir la emisión de gases al no estar prendido el vehículo por más tiempo del necesario.
• Reducir la gasolina que se utiliza para transportar carga urbana.
• Optimizar las rutas de transporte que se utilizan para distribuir mercancía.
• Alargar la vida útil de los vehículos de transporte no pasando por calles con malas condiciones.
• Reducir el tiempo de entrega de mercancía yendo por una ruta más viable con pocos topes, semáforos y sin baches.
• Facilitar la comunicación entre el transporte de carga y la empresa.
• Monitoreo en tiempo real de la ubicación del transportista.
• Tener un lugar de estacionamiento en específico para el transporte que lleva la carga
• Reducir las enfermedades causadas por la contaminación vial.
• Tener un control del mantenimiento de los vehículos para evitar que contamine más de lo necesario.

1. Marco teórico:

Hoy en día cada vez hay más circulación de vehículos en las calles, y un gran porcentaje de los vehículos que hay en México son de transporte de carga y descarga. En México hay 4.2 millones de Pymes[1], y uno de los grandes problemas de las entregas de carga y descarga de productos es que contaminan de forma excesiva el medio ambiente debido a una mala logística urbana.

"Las Pymes que cuentan con portal de Internet o que eficientan sus procesos a través de plataformas tecnológicas tienen más oportunidades de crecer y sobrevivir" [2]. Esa frase nos da la razón, lo ideal es que las empresas que tienen transporte de carga y descarga implementen una plataforma digital para optimizar sus movimientos y los gastos que éstos generan. De igual manera, no solamente se debe tomar en cuenta la variable de una buena ruta para que el desplazó sea óptimo, sino que se deben considerar la distribución de carga, el flujo de circulación y peatones, en dónde se estacionara el vehículo, el peso de la carga (mientras más peso tenga un vehículo, más emisión de gases contaminantes y más gasolina se consume por la cantidad de esfuerzo que realiza la máquina), y una de las cosas más importantes a considerar aquí en México, son las condiciones de calles.

De acuerdo a una entrevista que realizó el Instituto Mexicano del Cemento y del Concreto (IMCYC) junto con la firma especializada en investigación De La Riva Group,  el 89% de las personas creen que los baches son el principal problema en las calles [3], por ello mismo, el uso de los sensores nos ayudarán a evitar ese tipo de calles anunciando diréctamente en la SISTEMA con el rango de movimiento e inclinación que detectarán.

En el transporte de carga y descarga hay dos tipos, foráneo y urbano. En el transporte foráneo la gran mayoría de los vehículos que se utilizan se alimentan de Diesel, y es porque además de tener más potencia, contamina menos el Diesel que la gasolina [4]. Por el contrario, en el transporte urbano, por el simple hecho de que se mueve en las ciudades donde algunas calles no dan la oportunidad de circular si es que se tiene un vehículo demasiado grande, por ende, se puede decir que la mayoría de los vehículos que se trasladan en el ambiente urbano utilizan gasolina. En este caso, es importante disminuir las emisiones de dióxido de carbono, no se pueden evitar los traslados, sin embargo se puede mejorar la logística en la cual se rige el transporte de carga y descarga, especialmente en las pymes.

De igual manera, la contaminación de este tipo no solamente tiene un efecto consecuente con el medio ambiente, sino también tiene un efecto en la salud de las personas, que eso también se estará resolviendo a la hora de lograr los objetivos. Si es que se tiene una mala calidad de aire con exceso de gases dañinos, se pueden generar enfermedades como asma, bronquitis aguda, disminución de la capacidad pulmonar o incluso irritación de la mucosa ocular. Por eso mismo, este sistema además de mejorar en cierto modo el medio ambiente, mejora la salud de las personas.

1. Metodología:

Para poder hacer este proyecto usaremos las 5 etapas de la metodología de Team Data Science process [6].          

1. Entendimiento Empresarial

Los principales objetivos de esta fase son los siguientes:

• Especificar las variables clave que deben servir como objetivos del modelo y cuyas métricas relacionadas se utilizan para determinar el éxito del proyecto.
• Identificar las fuentes de datos relevantes a las que la empresa tiene acceso o necesita obtener

Hay dos tareas principales que se abordan en esta etapa:

1. Definir objetivos:

• Reducir la contaminación emitida por la mala logística de transporte de carga y descarga.
• Reducir la emisión de gases al no estar prendido el vehículo por más tiempo del necesario.
• Reducir la gasolina que se utiliza para transportar carga urbana.
• Optimizar las rutas de transporte que se utilizan para distribuir mercancía.
• Alargar la vida útil de los vehículos de transporte no pasando por calles con malas condiciones.
• Reducir el tiempo de entrega de mercancía yendo por una ruta más viable con pocos topes, semáforos y sin baches.
• Facilitar la comunicación entre el transporte de carga y la empresa.
• Monitoreo en tiempo real de la ubicación del transportista.
• Tener un lugar de estacionamiento en específico para el transporte que lleva la carga
• Reducir las enfermedades causadas por la contaminación vial.
• Tener un control del mantenimiento de los vehículos para evitar que contamine más de lo necesario.

1. Identificar fuentes de datos: Las fuentes de datos son las siguientes:

• Kaggle
• Datos Abiertos Gobierno Federal
• Datos Abiertos Jalisco
• Datos Abiertos Guadalajara
• Datos Abiertos de CDMX
• Mapa Jalisco
• Datos generados aleatoriamente usando la latitud y longitud de Jalisco.

1. Adquisición y comprensión de datos

Los principales objetivos en esta fase son los siguientes:

• Producir un conjunto de datos limpio y de alta calidad cuya relación con las variables objetivo se comprenda. Ubicar el conjunto de datos en el entorno de análisis apropiado para que esté listo para modelar.

• Desarrollar una arquitectura de solución de la canalización de datos que actualice y califique los datos con regularidad.

Hay dos tareas principales que se abordan en esta etapa:

1. Ingerir los datos:

Lo primero que necesitamos es mostrar el mapa en la aplicación de flutter por lo cual usamos el paquete google_maps 3.4.5 que se encuentra disponible en pub.dev, lo segundo que necesitamos es tener una api key para que tener el acceso a los mapas de google, cabe resaltar que estos mapas no tienen costo alguna. También usamos el paquete geolocator 6.1.8+1 que se encuentra en la página mencionada anteriormente y este paquete lo usaremos para obtener la ubicación del dispositivo móvil.

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