Gestión y análisis de datos recopilados de dispositivos IoT en cadenas de suministro aplicando Blockchain y Machine Learning

Los sistemas actuales de monitoreo de cadenas de suministro revelan deficiencias en cuanto a trazabilidad homogénea del proceso completo, participación activa de los actores involucrados en cada etapa, comunicación oportuna de los resultados, cumplimiento de aspectos regulatorios o normativas intern...

Full description

Autores:
Guatibonza Solano, Daniel Mateo
Salazar Marín, Karla Valentina
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58728
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/58728
Palabra clave:
Blockchain
IoT
Proof of Work
Proof of Learning
Cadena de suministro
Ingeniería
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description Los sistemas actuales de monitoreo de cadenas de suministro revelan deficiencias en cuanto a trazabilidad homogénea del proceso completo, participación activa de los actores involucrados en cada etapa, comunicación oportuna de los resultados, cumplimiento de aspectos regulatorios o normativas internacionales y atención a los requerimientos que representa la información orientada al consumidor. Con el fin de contar con un mecanismo confiable que garantice la calidad, seguridad y sostenibilidad de los alimentos desde la adquisición de materias primas pasando por la producción, procesamiento, logística y transporte, se propone un framework que se apoye en los atributos de una Blockchain en conjunto con dispositivos IoT y técnicas de Machine Learning orientadas a la detección de patrones inusuales en los registros. La implementación de este se logra al extender las funcionalidades base del software de simulación CupCarbon, sobre el cual se efectúan pruebas que permiten validar la correcta operación bajo la alternancia de dos esquemas de consenso: Proof of Work y Proof of Learning. De esta manera, se consolida un sistema en el que convergen distintas tecnologías de vanguardia, el cual constituye un recurso invaluable al congregar las distintas ventajas que cada una de ellas provee y el potencial que representan para las organizaciones en la industria.
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En: Computer Networks (feb. de 2021).Scott Brisbin, Cissy Chen, Kevin Feng, Jerome Grilleres, Jianliang Gu, Lingbo Li, Tony Li, Sunny Lu, Sarah Nabaa, Bin Qian, Chin Qian, Cary Sheng, Jack Wu, Jay Zhang, Edison Zhang y Peter Zhou. «Vechain: Development plan and whitepaper». En: (2018).Juan Felipe Parra Camargo. «Elliptic curve cryptography to enhance vehicular networks security». En: Universidad de los Andes (2020)Felipe Bravo-Marque, Steve Reeves y Martín Ugarte. «Proof-of-Learning: a Blockchain Consensus Mechanism based on Machine Learning Competitions». En: Artificial Intelligence in Agriculture (2019), págs. 119-124.Henry Fabián Vargas Sánchez. «Defensa contra intrusos en redes de dispositivos IoT usando técnicas de Blockchain y Machine Learning». En: Universidad de los Andes (2020).N.N. Misra, Yash Dixit, Ahmad Al-Mallahi, Manreet Singh Bhullar, Rohit Upadhyay y Alex Martynenko. «IoT, big data and artificial intelligence in agriculture and food industry». 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