O aumento da atividade online nos dias de hoje tem causado um aumento no número de lojas de comércio online. À medida que a experiência de compra se torna menos pessoal, algumas pessoas tentam abusar negócios online com fraudes de devolução. O número de dispositivos IoT também tem crescido devido à quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0, que consiste na automação de processos e troca de dados na indústria através de IoT e machine learning. Esta dissertação inclui questões de investigação, hipóteses, objetivos e uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema que integra IoT para resolver o problema de devoluções fraudulentas. O protótipo desenvolvido monitoriza quando encomendas saem das instalações e quando são entregues, para além de permitir a verificação da integridade física das encomendas nestes mesmos momentos. Isto é alcançado com o uso de um Raspberry Pi com uma câmara associada e um ESP32 com um sensor de movimento, conectados entre si através do protocolo MQTT e Node-RED. Para avaliar o sistema, vários testes foram criados de forma a simular um cenário de aplicação no mundo real. Os resultados obtidos permitem concluir que o desenvolvimento foi um sucesso e que o protótipo pode ser usado em empresas de logística, distribuição e transporte para evitar fraudes de devolução.

The growth in online activity these days has caused an increase in the number of online shopping businesses. As the shopping experience becomes less personal, some people try to abuse online businesses with return fraud. The number of IoT devices has also experienced growth due to the fourth industrial revolution, or Industry 4.0, which consists of process automation and data exchange in the industry through IoT and machine learning. This dissertation includes research questions, hypotheses, objectives, and a methodology for the development of a system that integrates IoT to solve the problem of fraudulent returns. The prototype developed monitors when packages leave the facilities and when they are delivered, in addition to allowing to check upon the packages’ integrity at these same moments. This is achieved by using a Raspberry Pi with a camera attached and an ESP32 with a motion sensor, connected via the MQTT and Node-RED protocol. To evaluate the system, several tests were created to simulate a scenario of real-world application. With the results obtained, it is possible to conclude that the development was a success and that the prototype can be used in logistics business to prevent return fraud.