Tecnología de Microsoft Azure con sensores IoT y Power BI para el monitoreo centralizado de embarcaciones de pesca de anchoveta

• Autor: Martínez Villón, Georgette Nadia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/6887
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/6887
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ingeniería de software, simulación y desarrollo de TIC’s; Industria pesquera; Internet de las cosas; Sensores; Herramientas informáticas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El sector pesquero representa una de las actividades económicas más importantes del Perú, es generador de divisas, empleos, producción e impuestos. A pesar del impacto económico y social del sector, éste no es referente de grandes innovaciones tecnológicas. Según reportes del Banco Central de Reserva del Perú (BCR), la cotización por tonelada de harina de pescado se había reducido 6% YoY desde 2015. Debido a ello las pesqueras más grandes evaluaron formas eficientes de reducir sus costos variables a fin de mantener o mejorar sus márgenes. Este informe describe el aporte tecnológico de una de las pesqueras más grandes del medio y mi colaboración como Customer Success Account Manager de Microsoft en 2017 en la ideación e implementación del primer barco conectado a una solución de monitoreo en la nube en Perú. La propuesta de solución definida para mi cliente, el cual llamaré “Pesquera Contoso”, se basó en la conexión de sensores de IoT conectados a la nube Microsoft Azure como plataforma de nube pública y Power BI como herramienta de visualización. El objetivo: general fue implementar una solución de monitoreo con sensores IoT en la nube y la visualización centralizada de indicadores de operación de pesca de anchoveta, se definieron 4 indicadores : localización, consumo de combustible, temperatura de bodegas y despliegue de red (cala). De los indicadores mencionados, se requirió incluir un sensor nuevo para monitorear las calas de red. La conclusión: principal es que la inversión realizada fue costo efectiva con un ROI mayor a 600. La metodología: de investigación desarrollada fue de tipo Descriptiva.