Revilla Mata, Eduardo Cortés Arcos, Tomás 2024 2024 Este proyecto presenta el diseño e implementación de una plataforma IoT industrial (IIoT) que aborda la necesidad de las empresas de unificar la recolección y análisis de datos en entornos de producción. La plataforma se enfoca en la extracción, procesamiento, visualización y predicción de datos industriales, utilizando tecnologías modernas y protocolos de comunicación estándar como MQTT y OPC UA.<br />El sistema desarrollado ofrece una solución integral que permite la conexión con dispositivos y PLCs, la captura de datos en tiempo real, su almacenamiento en una base de datos SQL, y la visualización a través de un dashboard interactivo. Además, incorpora capacidades de análisis predictivo utilizando modelos de machine learning, específicamente Random Forest, para anticipar tendencias y posibles fallos en los equipos.<br />La arquitectura de la plataforma se ha diseñado de manera modular y escalable, permitiendo la fácil incorporación de nuevos protocolos de comunicación y funcionalidades. Se ha puesto especial énfasis en la seguridad, implementando un sistema de autenticación de usuarios y asegurando que la plataforma pueda desplegarse en entornos locales seguros dentro de la red de la empresa.<br />El proyecto también aborda aspectos como la usabilidad, ofreciendo una interfaz intuitiva para la gestión de fábricas, dispositivos y visualización de datos. Se han realizado simulaciones de dispositivos industriales utilizando una Raspberry Pi para probar la funcionalidad del sistema en un entorno controlado.<br />Este trabajo fin de grado demuestra la aplicación práctica de conceptos de IoT, análisis de datos y desarrollo web en el contexto de la Industria 4.0, proporcionando una base sólida para futuras expansiones y mejoras en el campo de la digitalización industrial.<br /><br />