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DETERMINACIÓN DE ZONAS DE FRANQUICIA FUNCIONALES
A PARTIR DE LA GEORREFERENCIACIÓN DE ESTACIONES DE
SERVICIO POR MEDIO DE UNA HERRAMIENTA SIG, Y EL
DISEÑO DE UNA APP MÓVIL PARA SU CONSULTA
ANDRÉS ALEXANDER ANDRADE SÁNCHEZ
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA.
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C.
FEBRERO – 2019
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DETERMINACIÓN DE ZONAS DE FRANQUICIA FUNCIONALES
A PARTIR DE LA GEORREFERENCIACIÓN DE ESTACIONES DE
SERVICIO POR MEDIO DE UNA HERRAMIENTA SIG, Y EL
DISEÑO DE UNA APP MÓVIL PARA SU CONSULTA
ANDRÉS ALEXANDER ANDRADE SÁNCHEZ
PROYECTO – PASANTÍA
DIRECTOR INTERNO: CLAUDIA BERENICE ROJAS RINCÓN
DIRECTOR EXTERNO: JUAN CARLOS MARÍN FRANCO
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA.
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C.
FEBRERO – 2019
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TABLA DE CONTENIDOS
LISTA DE TABLAS ................................................................................................ 4
LISTA DE ILUSTRACIONES ................................................................................. 4
CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN ............................................................................ 6
RESUMEN EJECUTIVO ........................................................................................ 9
CAPÍTULO 2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................ 10
CAPÍTULO 3 OBJETIVOS .................................................................................. 12
GENERAL ......................................................................................................... 12
ESPECÍFICOS ................................................................................................... 12
CAPÍTULO 4 JUSTIFICACIÓN ........................................................................... 13
CAPÍTULO 5 MARCO TEÓRICO ....................................................................... 16
CAPÍTULO 6 METODOLOGÍA ........................................................................... 20
FASE I ............................................................................................................... 20
FASE II .............................................................................................................. 22
FASE III ............................................................................................................. 29
FASE IV ............................................................................................................. 32
FASE V .............................................................................................................. 41
CAPÍTULO 8 PRODUCTOS FINALES ............................................................... 44
CAPÍTULO 10 CRONOGRAMA .......................................................................... 46
CAPÍTULO 10 CONCLUSIONES ......................................................................... 47
CAPÍTULO 11 BIBLIOGRAFÍA........................................................................... 48
Lista de referencias ............................................................................................. 48
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LISTA DE TABLAS Tabla 1. Observaciones referidas a la posición de las estaciones de servicios para su
posterior corrección y visita en campo. Elaboración Propia ............................ 24
Tabla 2. Descripción APIs utilizadas, Elaboración Propia. .................................... 33
Tabla 4. Productos esperados según fase de operación. Elaboración Propia. ......... 44
Tabla 5. Cronograma de actividades. Elaboración Propia ...................................... 46
LISTA DE ILUSTRACIONES Ilustración 1. Muestra de información clasificada según parámentros. Excel 2018. 21
Ilustración 2. Diagrama de Flujo FASE I............................................................... 22
Ilustración 3. Ejemplo georrefenciación estación de servicio y su respectivo Código SICOM, Elaboración propia. Fuente: Google Earth Pro ................................. 23
Ilustración 4. Extracción de Coordenadas convertidas a Excel para CSV.. ............ 25
Ilustración 5. C Creación de Tabla en pgAdmin4 para leer el archivo CSV. .......... 26
Ilustración 6. Base de Datos Geográfica en pgAdmin 4. ......................................... 27
Ilustración 7. Conexión base de Datos espacial QGIS 3.0 ...................................... 28
Ilustración 8. Estaciones de servicio a nivel nacional, producto del Modelo de Georreferenciación. .......................................................................................... 28
Ilustración 9. Esquema de interoperabilidad entre plataforma. Elaboración Propia. Fuente: Google Imágenes. ............................. ¡Error! Marcador no definido.
Ilustración 10. Zonas de Operación Comercial - INSEPET 2018 ............................ 31
Ilustración 11. Diagrama de Flujo para el proceso FASE II y III ........................... 31
Ilustración 12. Navigation Drawer – Pantalla Principal ......................................... 33
Ilustración 13. Estaciones Mayoristas georreferenciadas y el recurso de navegación. ........................................................................................................................ 34
Ilustración 14. Clase de Consultar Estación de Servicio. ........................................ 36
Ilustración 15. Fragment Activity de Visitar EDS. ................................................ 37
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Ilustración 16. Utilidad de Georreferenciación. ....................................................... 38
Ilustración 17. Proceso para el Envío de Reportes de Seguridad Laboral ............... 39
Ilustración 18. Modelo de Finalización de la Visita. ............................................... 40
Ilustración 19. Diagrama de Flujo con proceso de validación. Elaboración propia . 42
Ilustración 20. Resumen Metodología a aplicar. Elaboración Propia ...................... 43
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CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN
Para la presente disposición de la información enfocada a las directrices que
documenta la propuesta metodológica sobre la aplicación y determinación de la configuración espacial de ciertos puntos de interés y la expresión territorial de una adecuada muestra para su sectorización de zonas funcionales que contengan esta información y sean óptimas en las actividades objetivo. Por ello, proyectando la disposición de este modo, la empresa INSEPET SAS, dedicada durante más 20 años a la comercialización de todo tipo de insumos para estaciones de servicio a nivel nacional, y en menor grado a nivel internacional, decide adoptar como nueva estrategia de mercado el modelo de franquicia, teniendo en cuenta los factores geográficos y las virtudes en pro de su desarrollo y utilización. Para la implementación de cada franquicia se dispuso de un mercado de estaciones de servicio, en el que según el análisis financiero realizado por INSEPET serían necesarias 200 estaciones de servicio aproximadamente que vendan más de 15000 galones de gasolina al mes, lo cual, orientado al proyecto de investigación conforman los puntos de interés, y que serían distribuidas por cada zona dentro de un tiempo de recorrido estándar1 menor a 7 horas de extremo a extremo para que sean zonas funcionales (Realizando excepciones propuestas por el director del proyecto interno en la Empresa) efectuando la disposición espacial de los mismos puntos.
A raíz de la necesidad propuesta por la determinación de la ubicación exacta
de estaciones de gasolina, se propuso un modelo de georreferenciación mediante Google Earth Pro de cada estación de gasolina del país con base en los datos suministrados por el SICOM (Sistema de información de Comercialización de Combustibles), el cual expide cada 6 meses el registro nacional de todas las estaciones de servicio (5411 estaciones de gasolina) y es posible acceder a esta 1Comprendido por velocidades promedio entre 60km/h y 75 km/h
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información desde el portal de datos abiertos del Ministerio de las TIC, además de datos internos de la empresa que contienen las ventas de las estaciones en el consolidado del 2017. Una vez se obtuvieron las coordenadas de las estaciones fueron cargadas a un archivo KML, se convirtieron y almacenaron de forma plana (formato CSV con las posiciones, formato seleccionado debido a su interoperabilidad entre diferentes plataformas) a PostGIS mediante la creación de la tabla de las estaciones a partir del archivo CSV, donde se conectó a QGIS (Software libre) y mediante esta herramienta SIG se realizaron operaciones de geoprocesamiento vectorial para diseñar zonas funcionales en cuanto a tiempos y costos, de acuerdo a propuestas generadas para la configuración adecuada del territorio y así, fueron propuestas zonas optimas en cuanto a los objetos espaciales georreferenciados.
Posteriormente, los datos georreferenciados y relacionados con la
información necesaria de cada estación para su visita, fueron cargados a una aplicación móvil diseñada y desarrollada para la consulta y navegación a cada punto por parte del personal autorizado de la empresa. La aplicación fue desarrollada por medio de los lenguajes JAVA y el metalenguaje2 XML por medio del IDE Android Studio, el cual permitió el manejo de los datos planos en archivos CSV (Delimitados por comas) leídos a través de un Handler y visualizados por medio del licenciamiento gratuito de Google Maps mediante una API de Maps que fue solicitada por el pasante. El aplicativo cuenta en general con un Fragment de Google Maps sobre el cual es mostrada la posición del usuario. Y un SideBar o Navigationview cargada a un Layout que permite la búsqueda de estaciones según la base de datos cargada a la aplicación mediante la implementación de un SearchView que lee un arraylist el cual contiene la información de todas las estaciones. Una vez obtenida la estación, la navegación se realizará mediante la vinculación a la Aplicación Google Maps directamente para reducir el uso de
2 Lenguaje para definir otros lenguajes
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batería y consumo de datos y basarse en la reutilización de código3. La aplicación permitirá la visualización de la georreferenciación de las estaciones de servicio y proporcionará información de interés para los servicios que preste la empresa.
El resultado final del proyecto fueron zonas óptimas diseñadas a través de
una herramienta SIG compuestas de 200 estaciones de servicio aproximadamente, que cumplan los requisitos por parte de INSEPET SAS. Dichas estaciones cuentan con un mercado fijo para atención por parte de INSEPET, con un software móvil desarrollado en Android que permita su visita de forma óptima, además de ligar otros comportamientos internos en la empresa como la adopción del Código SICOM (Identificador Único) de cada estación para realizar todas las transacciones con un mismo identificador, debido a que actualmente no existe un enlace directo entre las extensiones de la empresa de Contabilidad, Gestión Operativa, Gestión Comercial, Abastecimiento y Gestión Humana. Lo cual permitiría identificar el Gasto/Ingreso que genera cada estación de servicio (Punto de interés) dentro de las zonas delimitadas y así reducir el mercado cada vez más a lo funcional mediante la ayuda de un Sistema de Información Geográfico llevando a cabo la espacialización de los Ingresos y Costos de operación de las Zonas Funcionales diseñadas una vez realizada la implementación del modelo de Franquicias.
3Comportamiento o técnica que permite a un programa informático la construcción de otro programa (Flores, 2015)
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RESUMEN EJECUTIVO
El objetivo a disponer en el presente trabajo es encaminar los esfuerzos por determinar ciertos tipos de puntos de interés en el espacio que se encuentran configurados y los potenciales que se puedan abordar desde ellos mismos, generando así propuestas de zonas funcionales o áreas geográficos optimas que permitan interactuar con estos puntos de acuerdo a diferentes lineamientos que puedan ser adaptados según la necesidad en el momento de explorar el territorio. La propuesta de un modelo de georreferenciación se encarga de englobar los aspectos de: Adquisición de la información, análisis y depuración de información, consolidación de información para el insumo base, espacialización o georreferenciación de puntos de interés, diseño y presentación de propuestas de zonas funcionales entorno a los objetos georrefenciados según se demande su utilidad y en función de la necesidad y finalmente desarrollo de aplicativo móvil con el objetivo de generar una interacción con los objetos espaciales una vez se presente en campo. Abarca aspectos del conocimiento en Sistemas de Información Geográfica, Bases de Datos espaciales y Programación Móvil. Para el caso de estudio, en la empresa INSEPET SAS, se requiere la georreferenciación de estaciones de servicio (Puntos de interés) y según su configuración espacial, determinar zonas funcionales en cuanto a tiempos y costos de desplazamiento para la operación y la estructuración de nuevas estrategias de comercialización y así abarcar en su totalidad el mercado, siguiendo todo esto, la información espacial resultante del modelo de georreferenciación presentado. La información se adjunta a un desarrollo para un aplicativo móvil sobre el cual se interactuará con la información que se disponga objeto del modelo y así solucionar las necesidades de la empresa de forma óptima y permitiendo la accesibilidad en campo a la información producida por el sistema de información geográfica.
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CAPÍTULO 2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Los conflictos en la espacialización y la forma en que la información se da en términos del aspecto geográfico, orientan a dificultar los procesos de ubicación y así, a la gestión y ordenamiento del territorio (pilares fundamentales para el desarrollo en función de la necesidad) como se presenta actualmente y donde se ha buscado mimetizar y sintetizar estos procesos para futuras decisiones. Para el esquema planteado en este trabajo, el problema se centra en la distribución y espacialización de puntos de interés, comprendido por la información que se obtiene de los mismos, así como el diseño de zonas funcionales que permitan optimizar las funciones del espacio para su correcta adecuación en diferentes contextos. Para el estudio, en el caso INSEPET SAS, se busca georreferenciaciar las estaciones de servicio a nivel nacional con el objetivo de orientar sus esquemas de mercado a la utilización de la información geográfica y determinar zonas para su operación con una política comercial más fuerte. Adicional, encontrar las potencialidades de la información espacial y vincularla con las nuevas tecnologías gestionando los nuevos procesos de adquisición de la información y habilitando esquemas de funcionamiento, todo esto basado en la información espacial georreferenciada y asociada a zonas funcionales. La información que se encuentra incorporada a los puntos de interés (Estaciones de servicio) no cumple los requisitos de tipo geográfico (Coordenadas en Latitud y Longitud) para un correcta disposición espacial, lo que implica orientar las dinámicas de investigación a proponer un modelo de georreferenciación que se encargue de la determinación de la ubicación exacta de las estaciones (En términos del espacio relativo en cuanto a las dimensiones de las mismas) y mediante una herramienta SIG poder determinar sus espacios óptimos de operación o funcionamiento. Para el caso específico de INSEPET, se busca con sus zonas
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reducir costos y distancias de operación así como ampliar el mercado descubriendo nuevas posibilidades que se encuentren en un desarrollo futuro con lineamientos comerciales. El modelo de georreferenciación como insumo base para solucionar las problemáticas de espacialización presentes entorno a las estaciones de servicio, se propone como una alternativa de solución y reducción de costos a los modelos actuales presentes y de fácil adopción.
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CAPÍTULO 3 OBJETIVOS
GENERAL
- Proponer un modelo de georreferenciación de puntos de interés para el diseño de zonas funcionales mediante una herramienta SIG que permita la toma de decisiones en función de la utilidad de los mismos objetos espaciales, orientado a la empresa INSEPET SAS.
ESPECÍFICOS
- Diseñar y desarrollar un aplicativo móvil Android para la consulta y navegación entre las estaciones de servicio, desarrollado a partir de lenguaje JAVA y el metalenguaje XML sobre el IDE Android Studio (Software Libre).
- Utilizar herramientas de geoprocesamiento a través de software libre (QGIS) para determinar así de forma óptima zonas funcionales en cuanto a tiempos y calidad de la información.
- Implementar una base de datos geográfica en PostgreSQL (Extensión GIS PostGIS) donde se contenga la información de las estaciones de servicio y pueda ser exportada a un tipo de formato plano para la interoperabilidad entre los Softwares (Formato CSV).
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CAPÍTULO 4 JUSTIFICACIÓN
Dentro de los aspectos que abarcan las nuevas tecnologías que se proponen
como una base conceptual para el desarrollo de la toma de decisiones en cuanto a factores dinámicos del espacio se encuentra en aumento, los nuevos modelos implican automatización de la información siguiendo patrones dispuestos a la consolidación y la generación de información automática y de manera estructurada (Fenómenos climáticos, procesos de migración, políticas de expansión pública, entre otros). La propuesta de un modelo que vincule esta asunción pero orientada a puntos de interés, los cuales tienen comportamientos estocásticos en su aparición, no sigue un lineamiento metodológico que permita transferir información a un modelamiento automatizado.
Para el caso de estudio, el grupo empresarial INSEPET SAS, realizó un
análisis financiero en el que se demostró que las utilidades de la empresa estaban siendo empleadas en el cubrimiento de otros costos en zonas operativas que no representaban rendimiento alguno, lo que convertía a estas zonas en un desgaste para la cartera de la empresa, por esta razón se empleó un análisis económico de la situación de la compañía para determinar los comportamientos que inducían a estos resultados. Lo anterior es debido a varios factores, uno de ellos es la falta de una organización espacial o una planeación del territorio de acción de cada zona, las cuales estaban compuestas por extensión de los departamentos en su totalidad sin un estudio previo del mercado de impacto, es decir, la ubicación de las estaciones.
Al no conocer el mercado objetivo de forma exacta, las estrategias que sigue
la división comercial de la empresa se ve reducida a una forma empírica de recorridos por cada zona explorando mercado. La empresa concluyó adoptar un modelo de franquicias que compensaría los bajos rendimientos económicos obtenidos durante los últimos dos años (2016 – 2017) y sobre el cual manejará ciertos criterios para suplir los costos que están conllevando a dichos rendimientos
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negativos. Las zonas se delimitarán en términos del mercado que se encuentre y la conectividad de las vías en el recorrido, por ello, es necesaria la determinación de la posición de todas las estaciones de servicio, tanto de ventas mayores de 15000 galones mensuales (Objeto de mercado) como de ventas menores a 15000 galones.
A partir de las necesidades que presenta la empresa y la forma en que el
mercado debe ser abordado a puntos de interés estáticos, además de sectorizar la actividad de la empresa y resumirse al mercado funcional, se presenta un modelo de georreferenciación para la determinación de zonas de operación para la empresa, para poder determinar la ubicación de las estaciones de servicio y poder distribuir el espacio geográfico en función de INSEPET y sus necesidades. Todo el proceso del modelo está enmarcado por la viabilidad que presenta la información, la asignación de coordenadas debe ser un proceso manual para cada estación debido a que la ubicación proporcionada por la base de datos del SICOM (Sistema de información de Comercialización de Combustibles, datos que pueden ser obtenidos desde el portal de datos abiertos del MinTic y el insumo base para el modelo) es la dirección física y no tiene relación alguna con coordenadas geográficas; EJ: Departamento Nariño, Municipio Barbacoas, Vereda la Pamelita, esto dificulta la transformación de las direcciones con la ayuda de la API de Geocodificación de las direcciones de Google Maps la cual funciona sobre los identificadores de los lugares marcados por Google y en lugares que no se tiene el identificador no será posible enlazar las coordenadas, propuesta generada como un modelo de aproximación a la posición de forma automática pero no viable.
Al tener vinculado y orientado el mercado objetivo para la distribución de
las zonas funcionales con sus respectivos objetos espaciales, mediante el Software SIG QGIS de distribución libre se realiza el diseño operativo de gestión de recorridos (Análisis de Redes que es realizado bajo la misma plataforma de Google utilizando teoría de Grafos y redes).
Dentro del mismo marco que difiere el modelo de georreferenciación, se presenta el desarrollo de una aplicación móvil que permita la interacción con los
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respectivos puntos de interés que demanda la operación. Aplicación que será desarrollada bajo JAVA y XML con IDE de Android Studio.
Toda la orientación de la propuesta metodológica va orientada a la adaptación de un modelo que se encargue de gestionar la información espacial en cuanto a puntos de interés, desde su recolección, análisis, gestión, operatividad, extensión y posterior validación y aplicación.
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CAPÍTULO 5 MARCO TEÓRICO
El proyecto presenta una propuesta de georreferenciación encaminada a la solución de cómo se encuentran las configuraciones espaciales relacionadas a puntos de interés con el objetivo de asociar dicha información a las propuestas de zonas funcionales según representen las necesidades, para el caso de estudio, INSEPET busca espacios aplicables a un nuevo arquetipo comercial. La georreferenciación como actividad es definida por ESRI como “El uso de coordenadas de mapa para asignar una ubicación espacial a entidades cartográficas” (ArcGIS Resources, 2015), para este caso de estudio, los puntos de interés se mantienen como entidades cartográficas o espaciales que sustenten la actividad de georrefenciación. Las actividades posteriores, como la distribución del espacio reducido a zonas funcionales definidas como Áreas delimitadas geográficamente y diseñadas a partir de entidades espaciales que según las necesidades y oportunidades necesarias, se diseñan para cumplir con los objetivos como costos, tiempos, accesibilidad entre otros. Específicamente para el caso de Insepet estas toman las connotaciones de un mercado fijo de estaciones de servicio de 200 aproximadamente con ventas superiores a 15000 galones de gasolina que pueden ser visitadas en un término de dos meses aproximadamente (cinco al día). Su extensión debe ser resumida en un recorrido menor de 7 horas con velocidades promedio entre 60km/h y 75km/h de extremo a extremo, es decir, una extensión como máximo de 500 kilómetros (Sujeto a modificaciones)”. La ampliación y aplicación de este proyecto se refiere a la necesidad de sectorizar en el país las actividades de la empresa INSEPET de acuerdo a la orientación del mercado. La vinculación de toda la información en el proceso de análisis se realiza mediante la herramienta SIG QGIS la cual está fijada para la administración y diseño de sistemas de información geográfica de código abierto, diseñado en Mayo
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de 2002 como producto de OSGeo4 en respuesta a la demanda de Software SIG de licenciamiento gratuito. Desarrollado a partir de código de Licencia Pública General de GNU (GPL) enfocado en lenguajes C++ y QT Toolkit5. (QGIS Trademark, 2010). Para el trabajo sobre el proyecto, las coordenadas manejadas por Google se encuentran en un sistema de referencia específico, definido así por El Instituto Geográfico Agustín Codazzi, máxima autoridad en Cartografía y Geografía de Colombia como “El conjunto de convenciones y conceptos teóricos adecuadamente modelados que definen, en cualquier momento, la orientación, ubicación y escala de tres ejes coordenados [X, Y, Z]” (IGAC, 2004, pg. 3), adicionalmente, el tipo de sistema a trabajarse (Por la compatibilidad entre la información de Google disponible) será el Sistema de Referencia WGS84 (World Geodetic System 1984) un sistema de coordenadas geográficas a nivel mundial encargado de la posición, orientación y escala de objetos geográficos sobre la superficie. (IGAC, 2004, pg. 7) Cuya característica principal es que su eje de coordenadas cartesianas es geocéntrico6. El diseño y exploración de las zonas funcionales o áreas geográficas estudio se realizarán mediante operaciones de geoprocesamiento vectorial, comprendidas por todas las herramientas componentes de un SIG orientadas al procesamiento del espacio configurado por geometrías (Punto, línea y polígono) basados en atributos. Por ejemplo: Intersección de capas, Zonas de influencia, diferencias, uniones, etc. (Figuereido, Et. Al, 2002). La vinculación dentro de la propuesta de georreferenciación se realizará bajo Google Earth, software de Google Inc. orientado a la visualización de información geográfica. Para la administración de la base de datos espacial, se tiene el gestor de PostgreSQL en su extensión GIS, PostGIS el cual está destinado a la 4 Open Source Geospatial Foundation (OSGeo)– Fundación Geoespacial de Código Abierto 5 Framework orientado a objetos y especializado en el diseño de Software con Interfaz Gráfica. 6 Las coordenadas [X, Y, Z] coinciden con el centro de masas terrestre.
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administración de datos espaciales manejando Tipos de datos espaciales, Funciones que operan sobre ellos e índices. La operación de la información base para el modelo de Georreferenciación se encuentra suministrada por el SICOM, Sistema de Información de Comercialización de Combustibles, el cual es una herramienta que se encarga de organizar, controlar y sistematizar la operación de comercialización, distribución y transporte de combustibles y establece, además, los parámetros que se deben seguir los organismos importadores, refinadores, almacenadores, distribuidores mayoristas, transportadores por poliductos entre otros. (ACP, 2014). En lo referente al diseño y desarrollo de la aplicación móvil se contará con el IDE (Entorno de Desarrollo Integrado, soporte para el compilado de lenguajes de programación) Android Studio, software gratuito orientado al desarrollo de aplicaciones en dispositivos móviles basadas en el sistema operativo Android, funciona bajo los lenguajes de Java, definido por Pidd, M (2000) como: “Un lenguaje de programación relativamente reciente, comúnmente asociado con la world-wide-web (www). Comparte muchas características con otros lenguajes de programación de módem. Está diseñado hacia la orientación a objetos, su objetivo es la mínima implementación de dependencias.” y XML Extensive Markup Languaje7, definido como un metalenguaje utilizado para definir lenguajes de marcas y así estructurar aplicaciones. Su ventaja es la facilidad de soporte para bases de datos por lo tanto favorece la intercomunicación entre las aplicaciones e integración de la información. En cuanto a la estructura de la aplicación, se fundamenta en el uso de salidas gráficas que intercomunican entre sí bajo la soporte de la información espacial, es necesario de un API (Application Programming Interface) como una solución a la vinculación de los datos espaciales a la información binaria del lenguaje de
7 Lenguaje de Marcado Extensible
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programación. Se precisa un Api como el conjunto de funciones y métodos diseñados y orientados a la comunicación entre softwares con el objetivo de la prestación de servicios entre ellos. Permiten hacer uso de servicios ya existentes facilitando el desarrollo de software de manera más óptima (Bearman, 2012). Los servidores de Google Maps se manejan mediante la prestación de un servicio externo y que mediante dicho licenciamiento del API se pueden administrar y correlacionar con información propia del desarrollador para poder abastecer una fuente de información, en este caso, la aplicación móvil.
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CAPÍTULO 6 METODOLOGÍA
En el marco del desarrollo del proyecto fueron estipuladas diferentes fases para la operación y organización de los tiempos en la ejecución adecuada del proyecto. Las siguientes son las fases que se desarrollaron en la metodología del proyecto: la primera fase que es la concerniente a organización y evaluación de la información se denominará Fase I, la fase correspondiente a la Espacialización de la información obtenida en la Fase I se denominará Fase II, la Fase III comprenderá el proceso de las operaciones vectoriales para configurar el espacio y determinar las Zonas Funcionales para las Franquicias y finalmente la Fase IV se resumirá al desarrollo de la aplicación Móvil para Android y consultar las EDS previamente espacializadas (Fase I y II). Y para finalizar, una última Fase denominada V acerca de la validación de la información obtenida en el proyecto. A continuación se describe en detalle cada una: FASE I
Evaluación, organización y análisis de la información obtenida con el fin de regular la información y depurar inconsistencias en la misma. Esta fase comprende los siguientes recursos:
Datos proporcionados por el SICOM - Extensión del ministerio de Minas, cargados directamente al portal de Datos Abiertos de Colombia – Min Tic.
Uso de programas de la Suit Ofimática como Excel, formato que permitirá la interoperabilidad.
En el transcurso de la Información obtenida a partir del Portal de Datos Abiertos del Ministerio de las TIC se encuentra la base de datos sobre la cual se realizó la depuración completa de la Información fijada según los criterios de calidad que solicita la empresa, dichos criterios fueron:
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Información sin omisiones (Campos en blanco). Estaciones de servicio descontinuadas. Estaciones de servicio que no cumplan las condiciones legales establecidas
por el SICOM. Estaciones de servicio que no manejen los estándares de legalidad en la
distribución de Gasolina. Estaciones de servicio gran distribuidores administradas bajo surtidores
de gran volumen (Contratos privados). Durante el proceso de depuración de datos, se llegó a la cantidad de 5411 estaciones a nivel nacional entre grandes vendedores, vendedores medios y vendedores mayoristas.
Ilustración 1. Muestra de información clasificada según parámentros. Excel 2018.
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FASE II
La fase II comprende la espacialización de las estaciones de servicio en el marco del modelo planteado.
Software Google Earth Pro, para establecer las coordenadas de las estaciones, el cual opera bajo WGS84, mismo sistema de referencia que el usado por las API de Google Maps. a) Establecimiento de SRC: WGS84 (Manejado por Google por Defecto) b) Creación de Markers (o marcadores de posición) sobre la ubicación de la
estación para obtener coordenadas de Latitud y Longitud. Su identificador para relacionar las bases de datos será el código SICOM
Ilustración 2. Diagrama de Flujo FASE I
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añadido como nombre a cada marcador de posición generado en Google Earth Pro.
c) Se manejaron observaciones adicionales en caso de ser necesarias referidas a la posición de la estación y en relación al estado sobre el que se encuentra Google Earth Pro (Ver Tabla 1)
Nota Tipo de
Observación Observación
DD Estación a ambos
lados de la vía Una misma estación con Surtidores o Islas ubicados a los
dos costados de la vía. P Estación Privada Estación dentro de un predio de acceso restringido.
P y R
Estación Privada y Posición relativa
Estación de carácter privado y la cual su dirección no corresponde a su ubicación.
R Posición relativa de la
estación Se encuentra la dirección referida en la base de datos
pero no se encuentra la estación en Google Earth Pro –
Ilustración 3. Ejemplo georrefenciación estación de servicio y su respectivo Código SICOM, Elaboración propia. Fuente: Google
Earth Pro
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No se encuentra la dirección exacta de la estación, por ello se aproxima la posición para ser verificada en
campo.
RR Posición muy relativa de la estación - Pocos
datos de ubicación
Los datos proporcionados no son suficientes para realizar la georreferenciación.
V Verificar en Campo Estaciones que aún no han sido construidas pero que su
dirección corresponde al lote de la estación.
VV
Sin Visual o Cobertura de Google Maps – Datos deben
ser verificados en campo
Estaciones que se encuentran en lugares donde Google Inc. no tiene cobertura, ya sea de StreetView o de
imagen satelital de buena calidad.
Tabla 1. Observaciones referidas a la posición de las estaciones de servicios para su posterior corrección y visita en campo.
Elaboración Propia
d) Consolidación de las coordenadas en un archivo .KML que contenga
Código SICOM, latitud, longitud y observación (En caso de ser necesarios) de las 5411 estaciones de servicio. Para efectos metodológicos se tomaron grupos de 500 estaciones en la generación del .KML debido al procesamiento de la cantidad de datos en general, no obstante, la información georreferenciada fue unida en un mismo archivo antes de la consolidación de la Base de datos.
Formatos KML y CSV para el intercambio de la información a) Formato .KML que contiene la información de las estaciones. b) Convertidor de Archivos KML a CSV (Delimitado por comas)
mediante el conversor de MyGeoData Converter8.
8 https://mygeodata.cloud/converter/kml-to-csv
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Lectura datos CSV en Excel para la relación de la información de las coordenadas con los demás atributos de las estaciones.
a) Cargar archivo CSV obtenido del KML a Excel desde una hoja. b) Mediante la función BUSCARV de Excel, obtener los respectivos
datos de cada estación manejando como identificador el código SICOM de ambas bases de datos (CSV con coordenadas y SICOM).
c) Generación de un nuevo archivo CSV, exportado por Excel, que contiene toda la información de las estaciones, incluyendo sus coordenadas y observaciones.
Ilustración 4. Extracción de Coordenadas convertidas a Excel para CSV.
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Software de la familia PostSQL, PostGIS, con el objetivo de enlazar las coordenadas y llevar un registro organizado de toda la base de datos geográfica que se establece, proceso a través de la creación de una nueva tabla a partir de los registros almacenados en el archivo de datos plano (CSV). Una vez fueron cargadas las coordenadas a un archivo plano CSV donde se contienen las coordenadas y demás información de todas las estaciones que contiene el registro SICOM, se realiza una sentencia en PostSQL a través de pgAdmin 4 con el siguiente código:
Y para la creación de la base de datos geográfica se instaló la extensión PostGIS, sobre la cual se ejecutó la extensión:
Ilustración 5. C Creación de Tabla en pgAdmin4 para leer el archivo CSV.
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ALTER TABLE estaciones ADD COLUMN geom geometry; - CREA EL CAMPO DE GEOMETRIA UPDATE estaciones SET geom=St_MakePoint(longitud, latitud); - CREA LOS PUNTOS CON BASE EN LO QUE TENIA UPDATE estaciones SET geom=St_SetSRID(geom, 4326); - AGREGA EL SISTEMA DE REFERENCIA
Software SIG, QGIS, destinado a realizar todas las operaciones de análisis de tipo espacial con las estaciones cargadas a su base de datos geográfica. Para su conexión será necesario.
a) Crear una conexión a la base de Datos PostSQL (Familia de PostGIS)
b) Conectar con la misma, proceso realizado a través del Gestor de Bases de Datos de QGIS.
c) Seleccionar la capa de Estaciones de Servicio requerida para la visualización del mapa.
Ilustración 6. Base de Datos Geográfica en pgAdmin 4.
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Ilustración 7. Conexión base de Datos espacial QGIS 3.0
Ilustración 8. Estaciones de servicio a nivel nacional, producto del Modelo de Georreferenciación.
d) Cargar la capa directamente a la interfaz Una vez cargadas las estaciones, el modelo debe ser seleccionado para el tipo de geometría sobre el cual se configuró la base de datos en PostSQL.
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FASE III
Una vez realizada la conexión y cargado los archivos SHP9 de geometría punto (Point), a la herramienta SIG, se procedió de la siguiente forma:
Se carga la información de municipios y departamentos, obtenida directamente del portal de datos espaciales SIGOT, de manera gratuita.
Se configurarán los sistemas de referencia del proyecto y las capas a trabajar, todas sobre WGS84. Esto con el fin de manejar la misma precisión de las coordenadas obtenidas por Google en el proyecto.
Las estaciones cargadas en el SHP deben ser categorizadas en tres tipos de estaciones para configurar mejor el ejercicio de organizaciones de las zonas y mejorar el proceso de la toma de decisiones.
9 Shapefile (Abreviado SHP, extensión .shp): Formato que se encarga de almacenar las geometrías de los objetos espaciales
Ilustración 9. Esquema de interoperabilidad entre plataformas. Fuente: Google Imágenes, elaboración propia.
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a) Estaciones Mayores: Estaciones de gasolina que vendan
mensualmente un promedio de más de 15000 galones de gasolina. b) Estaciones Menores: Estaciones de gasolina que vendan mensualmente
un promedio de menos de 15000 galones de gasolina. c) Estaciones Mayoristas: Estaciones de gasolina que operan de forma
mayorista, administradas por grandes distribuidores como Distracom, Combuscol, Autogas, entre otros.
Al tener los insumos previamente cargados, se generarán propuestas de zonas de franquicia basadas en criterios de distancias, costos y ventas.
a) Propuestas automáticas mediante métodos de interpolación vectorial de acuerdo a los niveles de ventas.
b) Propuestas generadas manualmente de acuerdo a configuraciones culturales del espacio (Regiones , acentos, tendencias de compra según datos de la empresa)
Para la obtención de las zonas se utilizó la interpolación vectorial de QGIS mediante el Algoritmo de Distancia Inversa Ponderada (IDW). Por cuestiones metodológicas las propuestas obtenidas mediante la adecuación manual según configuraciones culturales del espacio tales como tendencias de compra, regiones del país, acentos entre otros, fueron depuradas debido a la complejidad en tiempos, análisis de información, análisis financiero y otros factores como la ausencia de datos de ciertos componentes culturales. No obstante, las zonas generadas mediante interpolación de forma automática presentaron un acierto del 90% en las exigencias que presentaba el proyecto.
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Ilustración 10. Zonas de Operación Comercial - INSEPET 2018
Ilustración 11. Diagrama de Flujo para el proceso FASE II y III
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La codificación y el encargado de cada zona son dispuestas por políticas de la empresa, las cuales están sujetas como variables dentro del modelo presentado.
FASE IV
La implementación de un aplicativo móvil que permite la consulta del resultado de las anteriores fases llevado a cabo en diferentes procesos esquematizados.
Android Studio, IDE gratuito de Google Inc. sobre el cual se desarrolló la aplicación móvil de Android
a) Android Studio maneja la combinación de JAVA y XML para el desarrollo de aplicaciones móvil. La aplicación es ejecutada en un dispositivo virtual durante la fase de desarrollo. Una vez terminada se ejecuta en los dispositivos autorizados por la Empresa.
Solicitud de las APIs de Google Maps generales. Incluyendo SDK de Android basado en algoritmos de Maps. Las APIS son encargadas de realizar la comunicación de las dos aplicaciones, para obtener la vista georreferenciada de las estaciones fue necesario solicitar este servicio y la cobertura que presta en la comunicación del servicio específico. A continuación, se muestran las APIs que requirió el proyecto de manera básica:
NOMBRE API EXTENSIÓN DESCRIPCIÓN
Maps SDK Android Google Android
Developers
Permite agregar mapas basados en datos obtenidos de Google Maps a una aplicación. El API gestiona el flujo de información
entre los servidores de Google y de la Aplicación.
Google Geolocation Google Maps Envía la ubicación del usuario en un radio de precisión basado en
la cobertura de la red (Móvil y Nodos Wifi).
Google Directions Google Maps Es un servicio que establece las direcciones entre dos lugares, para
este caso, entre dos markers. Google Places SDK Google Android Es un gestor de lugares que se encarga de complementar los
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Tabla 2. Descripción APIs utilizadas, Elaboración Propia.
Estructura e Implementación de métodos
a) El proyecto es cargado sobre el esquema de Android Studio de
“Navigation Drawer Activity”, sobre el cual se estructura una sidebar en la que son cargados diferentes Layouts según la propuesta de la aplicación. El Loggin de la App se realiza intercambiando el método de inicio en el Manifest del Proyecto.
Ilustración 12. Navigation Drawer – Pantalla Principal
Android Developers servicios de ubicación geográfica basada en objetos para el cliente.
Google Geocoding Google Maps Es la herramienta API encargada de geocodificar las instrucciones
para el posicionamiento de lugares. Por ejemplo, convertir coordenadas en nombres del lugar o viceversa.
Google Roads Google Maps Es el servicio que se encarga de realizar el análisis de redes
(Basado en teoría de Grafos) con el objetivo de seleccionar la ruta más óptima, punto de interés más cercano entre otros.
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b) A partir de cada Botón del Sidebar se implementa un Fragment que contiene el mapa proporcionado por Google mediante su API y sobre el cual ubicarán los tres tipos de estaciones propuestos para el estudio. Estaciones de ventas Mayores de 15000 gln al mes, Estaciones Menores de 15000 gln y Estaciones Mayoristas (Grandes surtidores).
Implementación del Fragment de Google Maps con sus respectivas coordenadas, zoom y marcador de inicio en los botones ubicados en la SideBar, los cuales contienen un nuevo LinearLayout compuesto del Fragment del mapa. Metodología trabajada en modelos de seguimiento de amenazas (Boulos, 2005).
a) Cada Botón de la Sidebar se le es asignado un Fragment con un mapa diferente de Google maps sobre el cual son agregados y leídos de cada tipo de estación.
Ilustración 13. Estaciones Mayoristas georreferenciadas y el recurso de navegación.
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Lectura de Información y grafica de estaciones
a) La información estará almacenada en un archivo CSV obtenido en la Fase II, el cual contiene todos los atributos de cada estación. Se realiza la separación en los tres tipos de estaciones (Mayores, Menores y Mayoristas) y se guardan en la carpeta del proyecto del aplicativo.
b) La lectura del archivo se realiza mediante una clase Handler que maneja la asignación de los atributos que contiene el mismo archivo CSV a leer en variables, a medida que se lee el archivo CSV, los datos se van almacenando en las variables y su contenido se carga al arraylist, el cual lee un atributo cada vez que encuentra una coma “,”.
c) Una vez leído toda la secuencia del archivo y almacenado cada estación en el ArrayList, se ejecuta una línea de código que añade un marcador al mapa con base en las coordenadas obtenidas en la Fase II y mediante una infoWindow se cargará la información de cada estación, todo esto apoyado en las variables de la clase Handler que contiene la información.
d) Una vez se realiza la lectura del archivo, automáticamente se generan los marcadores que contiene el archivo CSV leído (Ver Ilustración 19).
Consulta de la Información La información capturada en los apartados anteriores pretende ser un punto de comunicación entre una base de datos geográfica, la cual debe ser administrada y exportada a CSV (El futuro alcance del proyecto consiste en la vinculación automática de la Base de Datos Geográfica en el gestor de PostSQL, QGIS y Android Studio como desarrollador de las apps, no obstante, en la empresa no se dispone de un dominio sobre el cual tomar los datos y administrarlos en tiempo real). La información por lo tanto se
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Ilustración 14. Clase de Consultar Estación de Servicio.
administra basada en la captura de un archivo de datos planos exportable en las diferentes plataformas. Para la lectura y consulta de la información, se realiza el proceso anteriormente mencionado sobre el cual se leen uno a uno los datos acompañados de un RecyclerView donde se implementa un método de Search cargando los Arrays desde otra clase.
Visitar Estación Uno de los apartados más importantes y sobre los cuales se realiza el seguimiento para la optimización de los tiempos corresponde al monitoreo en Campo. El algoritmo que funciona en la estación se remonta básicamente a una comparación lineal de distancias sobre el elipsoide WGS84 en el que compara las coordenadas de la Estación destino y de la posición del Técnico. El proceso de Visitar EDS consiste en la aplicación de un Fragment Activity
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combinado al Fragment de Google Maps que, mediante un Intent envía la información de la estación consultada y permite la comparación en campo de la posición del Técnico, a través del funcionamiento de la función de distancia geométrica de Google maps en las API de Places y Roads. Una vez se encuentra la estación, los botones de Realizar encuesta, Iniciar visita y Novedad estarán desactivados hasta que la persona esté dentro de un buffer de 100 metros a la redonda a partir de las coordenadas de la estación. Para casos excepcionales de estaciones que posean una observación sobre su posición (FASE II) se habilitó una función de GEORREFERENCIAR la estación con las coordenadas actuales sobre las que se encuentra el técnico.
Ilustración 15. Fragment Activity de Visitar EDS.
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Al ser iniciada la visita es necesario autorizar el servicio en campo, lo que necesita la autorización de una encuesta la cual es diligenciada en un nuevo Activity montado sobre Button, EditText y TextView. El reporte es generado mediante un CSVWriter – Librería externa subida a los repositorios de Android Studio. Al finalizar la visita y esperar la autorización el reporte CSV es enviado mediante diferentes medios para el análisis de la Autorización Trabajo Seguro y del Permiso de Trabajo Seguro.
Ilustración 16. Utilidad de Georreferenciación.
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Una vez finalizado el proceso y autorizado, el cronómetro (implementado mediante un contador de la Clase de Android Studio – Time). Se ejecutan las actividades y al finalizar el proceso se genera nuevamente un reporte
Ilustración 17. Proceso para el Envío de Reportes de Seguridad Laboral
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donde contiene las coordenadas y tiempos de ejecución del servicio, además de si se presentó alguna Novedad (En el Botón Novedad) o si se Georreferenció la Estación; en el archivo se contiene toda la información y se envía adjunto de cualquier medio utilizado.
Interfaz Gráfica
a) La interfaz gráfica se compone del layout principal como presentación del Sidebar y cada ítem contiene un fragment con el mapa y las estaciones de interés de cada tipo.
b) Adicionalmente, se añade un SearchView el cual buscará la estación solicitada leyendo el ArrayList de todas las estaciones y así encontrará la información de una estación en especial.
Ilustración 18. Modelo de Finalización de la Visita.
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Desarrollo final: La App MovilTécnico se compiló y entregó mediante las APK en la versión inicial 1.0, sujeta a cambios y verificaciones de estabilidad.
FASE V
En esta última fase se realiza la consolidación de la información para la validación de errores en la empresa, se somete a los lineamientos necesarios que tenga la misma y se revisa la metodología con el objetivo de obtener la veracidad mayor en cuanto a las disposiciones para la organización de nuevas actividades. La validación de la información se realizará mediante un diagrama de flujo (Ver ilustración 19.) y se ceñirán los resultados en términos de la aproximación a la información propia de la base de datos de ellos. Se realizará el filtro con un número de estaciones al azar siguiente el esquema del diagrama de flujo. La aplicación será validada una vez empiece su ejecución y estará sujeta a reporte de Bugs por parte de la empresa – Dirección de Servicio Técnico.
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Ilustración 19. Diagrama de Flujo con proceso de validación. Elaboración propia
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• EVALUACIÓN, CORRECCIÓN Y ANÁLISIS
DE INFORMACIÓN
• GEORREFERENCIACIÓN E INTEROPERABILIDAD ENTRE FORMATOS PARA CONSOLIDACIÓN DE
INFORMACIÓN
• ADMINISTRACIÓN DE INFORMACIÓN MEDIANTE HERRAMIENTA SIG Y PRESENTACIÓN DE
PROPUESTAS PARA ZONAS FUNCIONALES DE FRANQUICIA
•DESARROLLO DE APLICATIVO MÓVIL
•VALIDACIÓN DE LA INFORMACIÓN
Ilustración 20. Resumen Metodología a aplicar. Elaboración Propia
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CAPÍTULO 8 PRODUCTOS FINALES
Para el proyecto se presentaron los productos específicos acompañados de sus respectivos entregables en cada zona y los productos generales entregables del proyecto: FASE PRODUCTO
FASE I
Consolidado de la información y corrección de la misma orientado al análisis generado en una base de datos plena para disponer de la ejecución del proyecto. Entregable: Base de Datos.
FASE II
Compendio general resultado de la Georreferenciación de estaciones de gasolina y consolidación de la información objetivo a analizar para determinación de las zonas funcionales. Entregable: Base de datos espacial, Archivos SHP con la distribución de las configuraciones espaciales de los puntos de interés.
FASE III
Presentación de propuestas objeto de resultado sobre el desarrollo de las metodologías para la obtención de las zonas funcionales. Entregable: Propuestas gráficas del diseño de las zonas funcionales para la aplicación de modelos de estrategia en INSEPET
FASE IV
Aplicación móvil basada en Android para la interacción con cada objeto espacial según la información de la zona funcional que se encuentra. Entregable: Paquete de instalación APK
FASE V
Consolidación y finalización del proyecto basado en el caso INSEPET, según la validación de la información y administración de la misma. Entregable: Paquete completo de herramientas geomáticas para la gestión de la información del proyecto.
Tabla 3. Productos esperados según fase de operación. Elaboración Propia.
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Como entregables o productos esperados a nivel general se cuentan con dos principalmente y los cuales pretenden la dinamización de los procesos de síntesis en cuanto a la información y aplicación:
Presentación de un modelo de georreferenciación que permita establecer y comprender las dinámicas de las configuraciones espaciales en torno a puntos de interés (Estaciones de servicio) y que proporcione la base fundamental para determinar zonas funcionales aplicadas a las distribuciones del territorio para así consolidar, en el caso de INSEPET, estrategias de mercado que permitan afianzar los lineamientos comerciales en cada zona.
El desarrollo de un aplicativo Android que permita, una vez gestionada toda la información y adoptado el modelo, la interacción entre el usuario final y los objetos espaciales determinados como puntos objetivo en cuanto a su navegación y consulta.
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CAPÍTULO 10 CRONOGRAMA
MES 1 MES 2 MES 3 MES 4
ACTIVIDAD / SEMANA 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Evaluación, corrección y análisis dela
información del SICOM
Georreferenciación de estaciones de
Servicio
Consolidación Base de Datos con
estaciones georreferenciados y atributos
SICOM
Creación base de Datos Espacial PostGIS y
Vinculación a QGIS
Generación de Propuestas sobre Zonas
Funcionales de Franquicia y evaluación
Diseño e implementación de aplicativo móvil
- Solicitud APIS y clasificación de la
información
- Implementación Estructura del Proyecto
- Lectura de archivos CSV y
Espacialización de estaciones en
Fragment de Google Maps
Salvamento e imprevistos
Informe
Socialización
Tabla 4. Cronograma de actividades. Elaboración Propia
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CAPÍTULO 10 CONCLUSIONES
Las configuraciones espaciales no siguen necesariamente patrones regulares para su distribución pero sí cumplen con la adaptabilidad a otros fenómenos que los mantengan, por ejemplo, las estaciones de servicio a las principales vías arteriales.
Las distribuciones espaciales pueden ser segmentadas según varios criterios y a pesar de que los límites no presenten una separación coyuntural sí logran ser apreciados los cambios o las fracturas del territorio según el ámbito o contexto de estudio, para el caso de las fracturas del mercado de estaciones de servicio se presenta una dependencia de acuerdo a el relieve presente.
La precisión geográfica sobre las cuales se capturan datos, en forma masiva para este modelo, están sujetos a precisión que a su vez se dispone de un conglomerado de algoritmos más avanzados, sin embargo, el proyecto tolera un margen de error de hasta 100 metros en cuanto a estaciones de servicio debido al tamaño del objeto muestral.
En el desarrollo de una aplicación móvil que logre combinar la información geográfica y permita acceder a ella en campo, brinda diferentes posibilidades que pueden llegar a ser empleadas más a fondo en la utilización de bases de datos en tiempo real.
El volumen de datos a manejar debe ser contemplado desde el principio el proyecto para poder realizar de una manera más asertiva la planeación y el desarrollo del mismo.
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CAPÍTULO 11 BIBLIOGRAFÍA
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