En un escenario donde los costos de combustible son notablemente altos y las políticas que estamos presenciando tienden a limitar el recurso de combustibles fósiles que alimenta la mayoría de los servicios de transporte de mercancías pesadas, la optimización del espacio en los vehículos que transportan estas mercancías, como camiones y contenedores de envío, se convierte en una necesidad indiscutible y urgente. Esta urgencia se manifiesta en la necesidad de minimizar los costos asociados con el transporte, dado su creciente aumento. Este experimento tiene como objetivo estudiar e implementar una solución basada en Internet de las Cosas (IoT) al problema presentado anteriormente. El sistema desarrollado comprende una computadora y un sensor de ondas milimétricas (mmWave). La computadora procesa los datos capturados por el sensor a través de código en lenguaje Python y muestra, a través de una página web alojada en una nube/servidor, el volumen ocupado por la carga, así como el porcentaje de espacio ocupado y libre, considerando el volumen proporcionado por el usuario. Las pruebas de validación consistieron en verificar los resultados en 2D y 3D, todas realizadas en un entorno controlado enfocado en la detección de objetos estáticos. Para el análisis 3D, se utilizó el algoritmo de Clustering Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido (DBSCAN) para obtener los puntos para extraer el volumen del objeto detectado. Se utilizaron varios objetos de diferentes dimensiones y el error osciló entre el 0.6% y el 7.61%. Estos resultados denotan la confirmación de la fiabilidad y eficacia de la solución presentada. Con esto, se concluyó que esta nueva solución tiene un potencial significativo para ingresar al mercado y competir con otras tecnologías existentes.