Propuesta de Aplicación de Gestión de Contenido en Cajas

1. Descripción General Mejorada

Construiremos una app móvil y web (multi-plataforma) cuyo objetivo principal es identificar y gestionar automáticamente el contenido de cualquier caja o contenedor, combinando:

1. Etiquetas RFID o códigos QR con un UUID único por caja.
2. Visión por computador y/o fotografía guiada de los objetos que contiene la caja.
3. Base de datos centralizada donde se registra el historial, estado y ubicación de cada caja.

Flujo básico:

1. Se asigna a cada caja un UUID único, grabado en un tag RFID o un QR impreso (etiqueta adherida).
2. Al crear/llenar la caja, el usuario escanea el tag (RFID o QR) con la app para registrar esa caja.
3. La app guía al usuario para tomar fotos del interior de la caja (o utilizar una lista predefinida de objetos).
   Actualmente la detección automática de objetos aún no está implementada; la app solo permite capturar fotos y gestionar la lista manualmente.
4. Mediante IA de visión por computador (o reconocimiento de lista), la app reconoce automáticamente los objetos visibles.
5. Se coteja la lectura visual con la información en la base de datos:
   • Si concuerda: la caja queda “verificada” con su contenido real.
   • Si hay discrepancias: se notifica al usuario para que corrija manualmente (añadir/retirar ítems).
6. Cada cambio (añadir/quitar objetos, reubicación de caja, apertura detectada) se registra en el historial de la caja.

---

2. Funcionalidades Clave y Mejoras Propuestas

2.1. Identificación de la Caja

• RFID + QR redundantes:
  • Lectura automática: Con RFID, basta acercar el lector (o smartphone compatible) para que detecte el UUID.
  • Lectura manual/respaldo: Si el RFID falla, el QR actúa como “plan B” para escanear con la cámara del móvil.
• UUID asignado automáticamente:
  • El backend genera el UUID y emite la etiqueta QR/RFID ya vinculada antes de aparecer en la app.
• Tipología de caja: Asociar “tipo de caja” (por ejemplo: “Caja de Equipo Electrónico”, “Caja de Documentos Legales”, “Caja de Muestras”) para facilitar filtros y reportes posteriores.

2.2. Registro y Validación del Contenido

1. Captura de imágenes guiada:
   • La app muestra un mini-tutorial para que el usuario tome fotos desde distintos ángulos (superior, lateral) con iluminación suficiente.
   • Incluir un overlay para indicar cómo encuadrar la caja.
2. Visión por Computador / IA de clasificación:
   • Modelo pre-entrenado: Utilizar un modelo de detección de objetos (p.ej., YOLO o MobileNet) especializado en los tipos de objetos que suelen ir en estas cajas.
   • Reconocimiento de lista: Si no todos los ítems son visibles (por ejemplo, cubiertos por una cubierta), permitir al usuario seleccionar de una lista preconfigurada.
   • OCR para etiquetas internas: Leer códigos de barra o seriales para mayor precisión.
3. Conciliación Inteligente:
   • El sistema compara lo que la IA detecta vs. la “lista esperada”.
   • Si hay coincidencia completa, marca la caja como “Verificada”. Si hay discrepancias, notifica al usuario para confirmar manualmente.

2.3. Base de Datos y Back-end

• Estructura de Datos:
  • Cajas (UUID, tipo, fecha creación, ubicación actual, estado: “Abierta”, “Sellada”, “En tránsito”, “Archivada”).
  • Objetos (ID interno, nombre, descripción, categoría, peso, dimensiones, etiquetas de identificación opcionales).
  • Relación Caja-Objeto (cantidad, estado [“Presente”, “Faltante”, “Dañado”], timestamp de última verificación).
  • Historial de Eventos (cada escaneo, verificación de contenido, apertura, cambio de ubicación, usuario).
• API y Sincronización:
  • Comunicarse con un API REST/GraphQL para:
    1. Registrar/actualizar datos de la caja/objeto.
    2. Solicitar la “lista esperada” desde el ERP o sistema interno.
    3. Enviar imágenes al servicio de visión por computador y recibir los resultados.
    4. Actualizar el estado de la caja (p.ej., “Verificada” o “Requiere atención”).
• Modo Offline / Cache Local:
  • Permitir uso offline en bodegas sin cobertura. Guardar lecturas y fotos localmente y sincronizar cuando haya conexión.

2.4. Interfaz de Usuario (UX/UI)

• Pantalla Principal (Dashboard):
  • Listado de cajas recientes con estado coloreado (verde=verificada, rojo=requiere atención, amarillo=en proceso).
  • Filtros por ubicación, tipo de caja, fecha de última verificación.
• Detalle de Caja:
  • Información del UUID, tipo, ubicación, fecha de creación.
  • Vista previa de las últimas fotos y lista de objetos asociados (con iconos de discrepancia).
  • Botón “Verificar contenido” que inicia el asistente de captura/lectura de lista.
• Registro de Eventos:
  • Línea de tiempo de acciones: “Caja creada”, “Foto tomada”, “Objetos detectados”, “Usuario corrigió la lista”, “Caja sellada”, “Caja movida a Almacén B”, etc.
• Escaneo Rápido (Modo Scanner):
  • Pantalla que, al abrir la app, active directamente la cámara o lector RFID y salte al detalle de verificación.
• Notificaciones Push/Alertas:
  • Alerta si la IA detecta menos o más objetos de lo esperado.
  • Recordatorios de reverificación cada X meses (configurable).

2.5. Funciones Extra de Valor y Diferenciación

1. Dashboard Analítico / Reportes:
   • Gráficas de frecuencia de discrepancias por tipo de caja, ubicación o usuario.
   • Indicadores de inventario (objetos faltantes, dañados, tiempo entre verificaciones).
   • Exportable a PDF/Excel para auditorías.
2. Integración con ERP/WMS/Inventarios:
   • Actualizar inventario automáticamente al verificar cajas.
   • Solicitar reposición si hay faltantes.
   • Sincronizar ubicaciones físicas (estanterías, almacenes).
3. Módulo de Control de Temperatura/Humedad (IoT opcional):
   • Sensores BLE o LoRaWAN para medir temperatura/humedad en tiempo real.
   • Alerta si los valores salen de rango para bienes sensibles (alimentos, piezas electrónicas).
4. Geolocalización y Tracking en Tiempo Real (transporte):
   • GPS tracker en pallet o camión con varias cajas.
   • Mapa con ubicación aproximada y alerta si se desvía de ruta.
5. Control de Accesos y Roles:
   • Operador: Solo escanear y verificar contenido.
   • Supervisor: Editar listas de objetos, asignar permisos, revisar reportes.
   • Administrador/Auditor: Acceso completo, historial completo, exportación de datos.
6. Módulo de Empaque y Guía de Embalaje:
   • Checklist automática según tipo de objeto (ej.: material de burbuja, instrucciones).
   • Generar etiqueta de envío (PDF) con QR/RFID, destino e instrucciones.
7. Reconocimiento de Voz (manos libres en almacén):
   • Permitir dictar el contenido (ej.: “Agregar 3 resistencias, 5 cables, 1 manual”).
   • Actualizar lista de objetos automáticamente.

---

3. Proceso Tecnológico y Arquitectura Sugerida

3.1. Componentes Principales

1. Front-end iOS y Android (Apps Separadas)
   • iOS: Desarrollar en Swift con soporte para cámara, lector RFID y QR (librerías nativas).
   • Android: Desarrollar en Kotlin con las mismas funcionalidades (cámara, RFID, QR).
   • Web (opcional): React o Vue para panel administrativo si se requiere acceso en escritorio.
2. Back-end y APIs
   • Microservicios en Node.js, Python (FastAPI) o Go con endpoints REST/GraphQL.
   • Servicio de autenticación/autorización (OAuth2 / JWT).
   • Servicio para almacenamiento temporal de imágenes y envío al módulo de IA.
   • Base de datos: PostgreSQL o MongoDB según las necesidades de consultas.
3. Motor de Visión por Computador
   • Microservicio IA:
     • Entrenar modelo de detección de objetos (p.ej., YOLO, MobileNet) con imágenes de los objetos más comunes.
     • Ejecutar inferencia en servidor: la app sube la foto y recibe la lista de objetos detectados.
   • Opcionalmente, procesamiento on-device en iOS/Android con TensorFlow Lite o PyTorch Mobile (más complejo para un solo desarrollador).
4. Servicio de Notificaciones y Alertas
   • Firebase Cloud Messaging (Android) y APNs (iOS) para notificaciones push.
   • Emails automáticos para reportes semanales o alertas críticas.
5. Módulo IoT (Opcional)
   • Sensores BLE o LoRaWAN que envían datos de temperatura/humedad al backend.
   • Pasarelas en almacén que recojan la información de los sensores y la envíen al servidor.

3.2. Flujo de Datos Simplificado

1. Creación/Registro de Caja
   • Usuario crea una “nueva caja” en la app → Backend genera un UUID + tipo de caja → Backend emite QR/RFID (impreso y pegado).
2. Verificación de Contenido
   • Operario escanea RFID/QR en iOS/Android → App solicita foto(s) del interior → Sube fotos al backend.
   • Backend envía imágenes al motor de IA → IA devuelve lista de objetos detectados.
   • Backend compara con la “lista esperada” (desde ERP o entrada manual).
   • Resultado:
     • Match 100% → Caja marcada como “Verificada”.
     • Diferencias → Notificación al usuario (app o email) y muestra opciones para corregir.
   • Usuario corrige → Backend registra evento en historial.
3. Movimiento y Actualización de Estado
   • Si la caja se mueve, el operario la escanea y la app pide la nueva ubicación (almacén, estantería, vehículo).
   • Backend actualiza “Ubicación” y registra evento.
4. Alertas y Reportes
   • Alertas push/email si:
     • Caja no se verifica en X meses.
     • Temperatura/humedad fuera de rango.
     • Discrepancia grave en la verificación.

---

4. Casos de Uso y Escenarios de Valor

1. Almacenes y Centros de Distribución
   • Control preciso de inventario: verificar contenido antes de despachar para evitar errores y devoluciones.
2. Laboratorios y Centros de I+D
   • Gestión de muestras sensibles: asegurar que las muestras correctas llegan al congelador/transporte con historial auditado.
3. Archivos Legales o Documentación Crítica
   • Verificar expedientes confidenciales antes de archivar para evitar pérdidas o extravíos.
4. Retorno de Equipos en Proyectos de TI
   • Validar laptops/equipos prestados al regresar para asegurarse de que no falte ningún accesorio.
5. E-commerce con Operaciones “Fulfillment”
   • Validar kits o packs promocionales para evitar devoluciones por falta de componentes.
6. Logística de Eventos y Expos
   • Verificar materiales de stand antes y después del evento para asegurar que no falte nada.

---

5. Ideas Adicionales y Mejoras Futuras

5.1. Reconocimiento de Objetos Dañados o Defectuosos

• Detección de anomalías con visión por computador: identificar rayones, grietas o sellos rotos antes de sellar la caja y sugerir reemplazo.

5.2. Emparejamiento Automático con Órdenes de Trabajo

• Sincronizar con ERP: al generar una orden de picking, el backend envía automáticamente la “lista esperada” a la app para que el operario solo tenga que escanear y verificar.

5.3. Módulo de Realidad Aumentada (AR)

• Superponer etiquetas AR sobre objetos dentro de la caja: mostrar en tiempo real qué falta o sobra directamente en la pantalla del móvil.

5.4. Ledger Inmutable para Auditoría

• Implementar un registro de eventos basado en hashes: cada verificación o movimiento genera un nuevo hash que garantiza que el historial no sea alterado.

5.5. Optimización Automática de Layout de Bodegas

• Analizar históricos de movimiento y frecuencia de apertura para sugerir reubicación de cajas (cajas de alto movimiento al frente) y detectar cajas “huérfanas”.

5.6. Gamificación para Operarios

• Sistema de puntos/badges por cantidad de cajas verificadas sin discrepancias, rapidez en verificaciones o detección temprana de anomalías, con recompensas internas.

5.7. Soporte Multilingüe y Adaptación por Región

• Interfaz en varios idiomas (español, inglés, portugués, francés) y validación de normativas locales de etiquetado.

---

6. Valor para el Cliente y Diferenciadores Clave

1. Precisión y rapidez

   • La IA reduce errores humanos y acelera la verificación comparado con checklists manuales.
   • La redundancia RFID/QR evita demoras si un método falla.

2. Trazabilidad total

   • Cada caja queda registrada con un UUID; su ubicación y contenido siempre son rastreables.
   • Histórico inmutable para auditorías y cumplimiento normativo.

3. Escalabilidad y flexibilidad

   • Desde pymes hasta grandes corporaciones con múltiples almacenes.
   • Módulos opcionales (IoT, AR, gamificación) ajustables al presupuesto y necesidades.

4. Reducción de costos y pérdidas

   • Evita envíos incompletos, daños no detectados, robos o extravíos.
   • Optimiza procesos de almacén y reubicación de stock.

5. Cumplimiento normativo y ESG

   • Monitoreo de temperatura/humedad para productos sensibles (farmacéuticos, alimentos).
   • Auditoría inmutable otorga confianza a auditores externos.

---

7. Roadmap de Lanzamiento (Apps Separadas y Desarrollador Único)

1. Fase 1: Diseño y MVP para iOS (Meses 1–4)

   • Desarrollo de la app iOS en Swift con funcionalidades básicas:
     • Escaneo de RFID/QR.
     • Captura de fotos del interior de la caja.
     • Envío de imágenes al backend para detección IA y validación manual de lista.
   • Dashboard web básico para visualizar estados de cajas.

2. Fase 2: MVP para Android (Meses 5–8)

   • Desarrollo de la app Android en Kotlin replicando las funcionalidades del MVP iOS:
     • Escaneo de RFID/QR.
     • Captura y subida de fotos.
     • Recepción de resultados de IA y validación de lista.
   • Ajustes en el backend según necesidades específicas de Android.

3. Fase 3: Versión 1.0 para iOS (Meses 9–12)

   • Integración con ERP/WMS para obtener automáticamente la “lista esperada” de objetos.
   • Implementación de caché offline para uso en bodegas sin cobertura.
   • Definición de roles y permisos (Operador, Supervisor, Administrador).
   • Mejoras en el modelo IA basadas en datos reales de usuarios piloto.

4. Fase 4: Versión 1.0 para Android (Meses 13–16)

   • Incorporar las mismas mejoras de la versión 1.0 de iOS: integración ERP, caché offline y roles.
   • Ajustes de rendimiento y corrección de errores específicos de Android.

5. Fase 5: Versión 2.0 para iOS & Android (Meses 17–22)

   • Módulo IoT para monitoreo de temperatura/humedad con BLE/LoRaWAN.
   • Dashboard analítico avanzado y generación de reportes exportables.
   • Implementación de ledger inmutable para auditoría.
   • Soporte completo offline/online y sincronización en segundo plano.

6. Fase 6: Versión 3.0 para iOS & Android (Meses 23–30)

   • Módulo de Realidad Aumentada (AR) para verificación en tiempo real.
   • Reconocimiento de voz para entrada de lista de objetos manos libres.
   • Gamificación para operarios (puntos, badges, recompensas).
   • Detección de anomalías (objetos dañados o defectuosos) mediante visión por computador.

---

8. Nombre Propuesto para el Proyecto

BoxVista

Documentación

• Requisitos
• Esquema de Base de Datos
• Endpoints API