Design and implementation of an automated management system for a car wash

Abstract

Este proyecto surge como respuesta a la necesidad de reducir tareas manuales y repetitivas que aún predominan en muchos autolavados tradicionales. Su propósito es optimizar la operación del negocio mediante herramientas tecnológicas que automaticen la gestión de vehículos y mejoren la experiencia del cliente. El sistema desarrollado automatiza procesos clave como el reconocimiento de placas vehiculares, el registro de entrada, la asignación eficiente de servicios al personal y la generación de reportes de desempeño en tiempo real. Para ello, se emplea una cámara IP con protocolo RTSP, cuyas imágenes son procesadas por scripts en Python. A través de la API de Google Cloud Vision se realiza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), mientras que Roboflow permite detectar la ubicación precisa de las matrículas dentro de las imágenes. La arquitectura del sistema incluye una página web desplegada en AWS, conectada a una base de datos privada, desde donde se gestionan los siguientes módulos: • Registro e historial de placas. • Módulo de cámaras en vivo y control de servicios. • Planilla virtual para seguimiento de clientes y servicios. • Vista salón, que informa en tiempo real el estado del vehículo. Además, se implementa un chatbot interactivo vía WhatsApp que notifica automáticamente al cliente sobre el progreso del servicio, consulta métodos de pago y permite calificar la experiencia. Se hacen pruebas de validación mediante usuarios donde los resultados muestran una alta aceptación hacia la automatización propuesta: el 76 % de los encuestados se siente cómodo con la lectura automática de placas, el 85 % valora positivamente el sistema de turnos en pantalla, y el 72 % se muestra dispuesto a interactuar con un chatbot por WhatsApp. Estos datos respaldan la viabilidad técnica y comercial del sistema LubriWash, confirmando que responde a las expectativas de los clientes y puede integrarse de forma efectiva en el entorno real de un autolavado.This project arises in response to the need to reduce manual and repetitive tasks that still predominate in many traditional car washes. Its purpose is to optimize business operations through technological tools that automate vehicle management and enhance the customer experience. The developed system automates key processes such as license plate recognition, vehicle entry registration, efficient service assignment to personnel, and real-time performance report generation. To achieve this, an IP camera with RTSP protocol is used, with images processed by Python scripts. Optical character recognition (OCR) is performed via the Google Cloud Vision API, while Roboflow enables precise detection of license plate locations within the images. The system architecture includes a website deployed on AWS, connected to a private database, from which the following modules are managed: License plate registration and history. Live camera module and service control. Virtual sheet for customer and service tracking. “Salon View,” providing real-time vehicle status updates. Additionally, an interactive chatbot via WhatsApp has been implemented to automatically notify customers about service progress, consult payment methods, and enable experience feedback. Validation tests with users show high acceptance of the proposed automation: 76% of respondents feel comfortable with automatic plate reading, 85% positively value the screen-based queuing system, and 72% are willing to interact with a WhatsApp chatbot. These data support the technical and commercial viability of the LubriWash system, confirming that it meets customer expectations and can be effectively integrated into the real-world car wash environment