AAPI, es un sistema de automatización diseñado para plantas del sector alimentario. Consiste en un dashboard interactivo desarrollado con tecnologías web (HTML, CSS y JavaScript) que permite registrar y analizar variables operativas (como temperatura y tiempos de ciclo) mediante un sistema de semáforos, ayudando al personal a identificar fallas, reducir pérdidas de producto y mejorar la eficiencia sin requerir licencias costosas.
| Nombre Completo | Rol en el Proyecto | Usuario GitLab | | :— | :— | :— | | SAMUEL BOHÓRQUEZ RODRÍGUEZ | Automatización & Lógica | @SamWiillss| | ZARETH VALENTINA MAHECHA MAHECHA | Líder de Proyecto | @valentinamahechamah802-beep | | MARIA NELLY MENA BUELVAS | Diseño & Front-End | @usuario2 | | YULIETH CAMILA SUÁREZ SÁNCHEZ | Investigación & Análisis | @CamilaSuarezs |
1.Contexto del Problema: La industria alimentaria enfrenta dificultades significativas debido a fallas operativas en el control de variables como temperatura, humedad, tiempos de proceso y manipulación.Impacto: Estas deficiencias generan pérdidas de producto, disminuyen la capacidad efectiva de producción y afectan la sostenibilidad y competitividad de las plantas.Causa: Existe una falta de herramientas eficientes de monitoreo y análisis, recurriéndose a menudo a registros manuales en papel que son propensos a errores y demoras.Relevancia: Según la FAO, el 46% de los desperdicios se produce en las etapas de procesamiento, distribución y consumo, lo que subraya la necesidad de mejorar los sistemas de control.
Solución Desarrollada: El proyecto AAPI propone un sistema de automatización y análisis orientado a fortalecer la supervisión en el sector alimentario.Funcionalidad: Se creó un software (dashboard) que organiza la información operativa para facilitar la toma de decisiones.Interfaz: El sistema utiliza un código de colores tipo semáforo para indicar si los parámetros están en rango, permitiendo que operarios identifiquen rápidamente fallas o requerimientos de atención.Beneficios: Al automatizar el análisis y proporcionar diagnósticos basados en reglas, se busca reducir la fatiga mental, minimizar errores operativos y optimizar recursos sin la necesidad de invertir en licencias costosas como las de un SCADA propietario.
Insertar aquí capturas de pantalla del software en funcionamiento.