[en] As a consequence of the competition between different manufacturers, current smartphones improve their features continuously and they currently include many sensors. Mobile Workforce Management (MWM) is an industrial process that would benefit highly from the information captured by the sensors of mobile devices. However, there are some problems that prevent MWM software from using this information: i) the abstraction level of the activities currently identified is too low (e.g., moving instead of performing an inspection on a client, or stopped instead of loading a truck in the facility of a client; ii) research work focuses on using geographic information algorithms on GPS data, or machine learning algorithms on sensor data, but there is little research on combining both types of data; and iii) context information extracted from geographic information providers or MWM software is rarely used. In this thesis, we present a new methodology to turn raw data collected from the sensors of mobile devices into trajectories annotated with semantic activities of a high level of abstraction. The methodology is based on activity taxonomies that can be adapted easily to the needs of any company. The activity taxonomies describe the expected values for each of the variables that are collected in the system using predicates defined in a pattern specification language. We also present the functional architecture of a module that combines context information retrieved from MWM software and geographic information providers with data from the sensors of the mobile device of the worker to annotate their trajectories and that can be easily integrated in MWM systems and in the workflow of any company.

[es] Como consecuencia de la competencia entre los diferentes fabricantes, los smartphones actuales presentan continuamente mejoras en sus características y en la actualidad incluyen numerosos sensores. Mobile Workforce Management (MWM) es un proceso industrial que podría beneficiarse mucho de la información recogida por los sensores de los teléfonos móviles. Sin embargo, existen varios problemas que lo impiden: i) hoy en día el nivel de abstracción de las actividades que son identificadas es demasiado bajo (por ejemplo, moviéndose en vez de realizando una inspección en un cliente, o parado en vez de cargando un camión en la instalación de un cliente); ii) los trabajos de investigación se centran en el uso de algoritmos que contrastan la información geográfica con los datos del GPS, o en algoritmos de aprendizaje aplicados a los datos de los sensores, pero existen pocos resultados de investigación que combinen ambos tipos de datos; y iii) la información contextual procedente de los repositorios de información geográfica o del software MWM es raramente usada. En esta tesis se presenta una nueva metodología que convierte los datos crudos capturados por los sensores de los dispositivos móviles en trayectorias anotadas con actividades semánticas con un alto nivel de abstracción. La metodología está basada en la definición de taxonomías de actividades que pueden ser adaptadas fácilmente a las necesidades de cualquier empresa. Estas taxonomías describen los valores esperados para cada una de las variables que son recogidas en el sistema usando predicados definidos mediante un lenguaje de especificación de patrones. Por último, también se describe la arquitectura del sistema que combina la información contextual del software MWM y las fuentes de información geográfica con los datos de los sensores del dispositivo móvil del trabajador para así, finalmente, anotar sus trayectorias y que pueden integrarse fácilmente en sistemas MWM y en el flujo de trabajo de cualquier empresa.