Hace años que viene creciendo en el mundo el concepto de Internet de las cosas, que significa la posibilidad de conectar cualquier dispositivo electrónico y/o electrodoméstico a internet para poder ser utilizado, configurado y controlado de forma remota. Además, se dota a estos dispositivos de distintos sensores que generan datos a gran velocidad y volumen, los cuáles deben ser almacenados en plataformas de Big Data, y posteriormente analizados para identificar patrones, encontrar correlaciones entre variables o realizar predicciones en función al comportamiento. En este contexto, una empresa embotelladora de gaseosas y cervezas que entregan en concepto de publicidad frigiders a negocios de venta de bebidas y alimentos, se encuentra ante la dificultad de obtener información en tiempo real del estado de estos y del control de la cantidad y tipo de mercadería que contienen. Para ello se presenta esta solución que combina un frigider tradicional con sensores de temperatura y humedad, sensor abre puerta, cámara fotográfica para reconocimiento de imágenes, sensores de consumo y tensión, conexión WIFI y 3G en una primera etapa. Incluye además, el desarrollo de una aplicación web/móvil responsiva que permite acceder a diferentes alertas  y a la actualización en línea del control de stock de los productos que contenga el frigider utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de machine learning. Se utilizó un método de valor de umbral adaptativo y transformaciones morfológicas, el algoritmo de obtención de características SURF para la identificación y contabilización de botellas y un algoritmo de aprendizaje supervisado del estilo SVM.