Diseño de un sistema para la identificación y clasificación de encomiendas.

La logística ocupa un papel fundamental en la economía de cada país. Según el informe estadístico anual del sector postal ecuatoriano, solo el 9.28% de las empresas de este sector utilizan sistemas de automatización en procesos de clasificación de encomiendas. Es decir, la mayoría de los procesos lo...

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Main Author: Guerrero Gálvez, Darly Lissette (author)
Other Authors: Capelo Garcia, Jesus Fabricio (author), Puruncajas, Bryan, Director (author)
Format: bachelorThesis
Published: 2021
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description La logística ocupa un papel fundamental en la economía de cada país. Según el informe estadístico anual del sector postal ecuatoriano, solo el 9.28% de las empresas de este sector utilizan sistemas de automatización en procesos de clasificación de encomiendas. Es decir, la mayoría de los procesos logísticos suelen ser manuales, lo cual es una deficiencia en la calidad del servicio. La mala identificación y clasificación de las encomiendas son factores que influyen directamente. Por tal motivo el presente proyecto plantea el diseño de un sistema de identificación y clasificación de encomiendas a base de lectoras QR y una mesa clasificadora de ruedas, cuyo objetivo es lograr optimizar estos procesos, eliminar tiempos perdidos y mejorar la calidad del servicio. El diseño final del sistema fue modelado y simulado en Autodesk Inventor. Los materiales seleccionados para la construcción del sistema de identificación son perfiles de aluminio y para el sistema de clasificación acero galvanizado, ambos se ajustan a las propiedades mecánicas requeridas, aparte que se encuentran a nivel local y su costo no es elevado. Por otro lado, el sistema eléctrico y de control fue diseñado considerando como controlador una Raspberry Pi 4 y haciendo uso de componentes eléctricos y electrónicos se realizó tanto el circuito de potencia como de control. Por medio de un pseudo código se plantea cómo sería la comunicación entre todo el sistema. Con el sistema diseñado se prevé aumentar hasta un 80% la eficiencia de los procesos, dado que el sistema puede identificar y clasificar hasta 10 cajas por minuto.
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