Método de implementación de IoT para un cultivo de papa

La industria de papa en Colombia hace un aporte importante al PIB del país y a pesar de esto, la mayoría de los cultivos no usan tecnología para contrarrestar el efecto de externalidades como cambios climáticos, que afectan el rendimiento de estos; razón por la cual, se diseñó un modelo de IoT (Internet de las cosas) que permitiera una reacción rápida y eficiente a dichos eventos. Para esto, fue necesario realizar un estudio de las variables que afectan el rendimiento del cultivo y determinar cuáles son las más críticas; una vez estudiadas, con la ayuda de la empresa AZLOGICA, se identificaron los elementos necesarios para una implementación y se definieron 6 pasos: caracterización del cultivo, análisis económico, arquitectura funcional y técnica, instalación, visualización de los datos y definición de acciones. Posteriormente, se realizó la planeación necesaria para aplicarlos al cultivo de estudio y poder realizar una medición de variables a lo largo de un mes, después del cual se logró obtener una cantidad significativa de datos. Se realizó un análisis de las variables controladas, de forma que los datos se visualizaran de una forma útil y de fácil entendimiento para los dueños del cultivo que son quienes deben tomar las decisiones sobre este. Finalmente, se desarrollaron unos indicadores para comparar un cultivo con IoT y uno completamente manual y los resultados fueron satisfactorios ya que se observó una mejora frente al control de plagas y un beneficio en los ingresos. Lo anterior, sumado al hecho de que la inversión necesaria este modelo se recupera en un cultivo, resulta en una buena alternativa para los agricultores que se enfrentan a cambios inesperados del clima que terminan por afectar la productividad del cultivo. A pesar de esto, se concluye que la implementación de un sistema IoT requiere de un estudio detallado y específico para cada cultivo, pues cada uno tiene requerimientos y características diferentes, es decir que no hay una fórmula genérica para que los dueños del cultivo hagan su propia implementación.

• Autores: Clopatofsky Urrutia, Catalina; Nieto Borrero, Mateo; Sterling Espinal, María Camila; Walteros Gómez, Sofia
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/53092
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/53092
• Palabra clave: Internet de las cosas; Agricultura de precisión; Seis sigma; Tablero de control; Aprendizaje automático; Generadores de costos; Internet of thing (IOT); Precision agriculture (PA); Six sigma; Dashboard; Machine learning; Cost-drivers; Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas; Internet de las cosas; Agricultura de precisión; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Seis sigma (Normas de control de calidad)
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