Presentación_PROT_TCUE24-25_030

CURSO 2024-2025

TÍTULO DEL PROYECTO: Creación de una Mochila

Inteligente: Sistema de recordatorio y gestión de objetos personales para prevención de olvidos.

Convocatoria Prototipos orientados al mercado en TCUE CURSO 2024-2025

Autor/a: Eduardo Sáez Santero Tutor/a Académico: Gabriel Villarrubia González Colaboradoras: David Cruz García

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Índice

1️⃣Introducción 1 ️ 2️⃣Objetivos del Proyecto 3 ️ 3️⃣Tecnología Empleada 4️⃣Análisis de mercado y oportunidad de negocio 5 ️ 5️⃣Funcionamiento General 6️⃣Principales Pantallas de la App 7 ️ 7️⃣Seguridad del Sistema 8️⃣Estimación del Tamaño y Esfuerzo 9 ️ 9️⃣Construcción Física 🔟 Conclusiones y Futuro del Proyecto

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1️⃣ Introducción Este proyecto desarrolla una mochila inteligente que usa tecnología RFID para detectar y gestionar objetos de forma automática, ayudando al usuario a no olvidar nada importante.

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2️⃣ Objetivos del Proyecto

✅Funcionales: •Gestión de usuarios.

•Programación de tareas y escenarios.

•Detección automática y notificación.

•Personalización de perfil.

•Estadísticas de uso.

🚀Personales:

•Integrar hardware y software.

•Aplicar conocimientos de programación, IoT y seguridad.

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3️⃣ Tecnología Empleada Hardware: 🔌Raspberry Pi Zero 2 W 

📡Lector RFID PR9200 

🔖Etiquetas RFID UHF ISO18000-6C 

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3️⃣ Tecnología Empleada Software: 📱 React Native (App) 🌐 Node.js + Express (Backend) 🐍 Python (Integración RFID) ️🗂️MySQL (Base de datos)

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4️⃣Análisis de mercado y oportunidad de negocio

📑Crecimiento del mercado de mochilas inteligentes

•Mercado global: de 1.000 M$ (2023) a 2.150 M$ (2030), crecimiento anual del 11,6% (CAGR).

•España: estimado 51,6 M$, con un SAM de 10,3 M$.

•Mercado objetivo inicial (SOM): entre 103.000 y 515.000 $ anuales

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4️⃣Análisis de mercado y oportunidad de negocio

📑¿Quiénes son nuestros clientes?

•Jóvenes viajeros (18-30 años): tech-savvy, compran online, valoran innovación.

•Familias con niños: buscan seguridad y organización.

•Profesionales urbanos: necesitan eficiencia y no olvidar objetos clave.

•Aficionados al senderismo y outdoor: requieren equipo específico y organizado

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4️⃣Análisis de mercado y oportunidad de negocio

📑Diferenciación frente a la competencia

•Competencia directa: Samsonite Konnect-i (~200€), Xiaomi (70-100€).

•Sustitutos: Tile Trackers, mochilas antirrobo básicas.

•Nuestra ventaja: •Integración RFID + App móvil para gestión personalizada.

•Recordatorios automáticos según escenarios (ciudad, montaña, playa).

•Sostenibilidad y materiales ecológicos

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5 ️Funcionamiento General 5️⃣ 1. Preparación 📦 • Cada objeto importante lleva una etiqueta RFID única (ISO18000-6C).

• El usuario gestiona y asigna las etiquetas desde la app móvil.

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5 ️Funcionamiento General 5️⃣ 2. Detección Automática 📡 • El lector RFID PR9200, integrado en la mochila, detecta automáticamente los objetos al cerrar o mover la mochila.

• La Raspberry Pi Zero 2 W procesa la señal RFID y envía la información al servidor.

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5 ️Funcionamiento General 5️⃣ 3. Verificación y Notificación 🔄 • El backend compara los objetos detectados con los programados para cada tarea o escenario (clase, trabajo, viaje…).

• Si falta algo, el sistema envía una notificación inmediata al usuario.

• Toda la información queda guardada y puede consultarse en estadísticas de uso

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5 ️Funcionamiento General 5️⃣

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6️⃣Principales Pantallas de la App Login

Registro

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Recuperar Contraseña

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Gestión de Objetos

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Calendario de Tareas

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Gestión de Escenarios

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Gestión de Estadísticas

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6️⃣ Principales Pantallas de la App Perfil de Usuarios

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7️⃣Seguridad del Sistema 🔒 Autenticación y Acceso

• Contraseñas cifradas mediante bcrypt

• Tokens JWT para gestionar la recuperación de contraseñas

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7️⃣ Seguridad del Sistema 🧹 Protección de Datos • Validación de toda la información introducida por el usuario.

• Eliminación segura de cuentas: se borran tareas, escenarios y objetos asociados al usuario

️🛡️Seguridad Técnica • Parámetros SQL parametrizados para evitar la inyección de virus.

• Control de archivos subidos a Multer, validando tipo y formato.

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8️⃣ Estimación del Tamaño y Esfuerzo ️ ️Metodología 🗂 • Se siguió el Proceso Unificado (PU): dividido en Inicio, Elaboración, Construcción y Transición.

• Enfoque iterativo e incremental, facilitando mejoras y validaciones parciales.

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8️⃣ Estimación del Tamaño y Esfuerzo Estimación Temporal con EZEstimate

🔢 Factores evaluados: •

•

•

Complejidad de interacciones (actores y requisitos funcionales).

Factores técnicos (TCF): sistema distribuido, concurrencia, seguridad.

Factores de entorno (ECF): experiencia, motivación, dificultad del lenguaje.

📊 Resultados:

• Estimación inicial: 2319 h (~15 meses-persona).

• Tras optimizar casos de uso repetitivos: ~890 h (~6 meses-persona).

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8️⃣ Estimación del Tamaño y Esfuerzo Planificación Temporal con Microsoft Project 📅Organización de tareas: • Elaboración del Diagrama de Gantt con calendario laboral L-V, 10:00 -14:00 y 15:00 – 19:00 ,excepto:

• Organización de tareas:

•Inicio: 20 enero – 11 febrero (16,5 días).

•Elaboración: 11 febrero – 5 mayo (54 días).

•Construcción: 5 mayo – 19 junio (33 días).

•Transición: 19 junio – 30 junio (7 días).

• Fechas encajaron con el plazo de entrega: finalización 30 de junio, entrega oficial 2 de julio.

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9️⃣Construcción Física

• Lector RFID instalado en carcasa protectora.

• Raspberry Pi colocada externamente para facilitar acceso a puertos y tarjeta SD. • Conexión entre lector y Pi mediante USB-MicroUSB. • Todo montado dentro de la mochila, manteniendo ligereza y funcionalidad.

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🔟 Conclusiones y Futuro ✅ Principales Logros •

Diseño y desarrollo de una mochila inteligente totalmente funcional.

•

Integración real de hardware (lector RFID + Raspberry Pi) y software (app móvil multiplataforma).

•

Validación del sistema mediante pruebas reales y exitosas.

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🔟 Conclusiones y Futuro 🚀 Mejoras Futuras • Predicción de objetos necesarios según rutinas y escenarios previos del usuario con ayuda de la IA. • Detección de patrones de olvido y sugerencias personalizadas.

• Sincronización con asistentes virtuales (Alexa, Google Assistant) para interacción por voz.

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Eduardo Sáez Santero