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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74165Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Chica García, Juan Alejandro | |
| dc.contributor.advisor | Delgado Quintero, Dario José | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_acacias | |
| dc.creator | Mejía Córdoba, Ricardo Andrés | |
| dc.creator | Figueredo Luna, John Alejandro | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-26T20:12:45Z | |
| dc.date.available | 2025-09-26T20:12:45Z | |
| dc.date.created | 2025-09-25 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74165 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación se enfoca en la transformación digital de las microempresas avícolas, un sector estratégico en la producción de alimentos a nivel global. El objetivo principal es desarrollar e implementar un sistema integrado de monitoreo y análisis de datos que permita optimizar los procesos productivos, incrementar la eficiencia operativa y garantizar la sostenibilidad de estas unidades empresariales. A través del uso de sensores basados en Internet de las Cosas (IoT), se recopilaron datos en tiempo real sobre variables ambientales clave, como material particulado (PM1, PM2.5, PM10), temperatura, humedad relativa, monóxido (CO) y dióxido de carbono (CO₂). Esta información es procesada mediante algoritmos avanzados de análisis de datos, con el fin de identificar patrones, tendencias y correlaciones que impactan directamente el rendimiento en actividades productivas como la cría de pollos. Una de las innovaciones centrales del proyecto es el diseño de una plataforma de visualización intuitiva, que permite a los productores acceder fácilmente a la información recopilada. Esta herramienta proporciona capacidades de análisis y visualización que respaldan la toma de decisiones informadas, permitiendo ajustes en tiempo real de los parámetros de producción para optimizar los resultados. Además de mejorar la eficiencia operativa, el sistema propuesto contribuye a la sostenibilidad de las microempresas avícolas. Al monitorear y analizar las variables ambientales es posible identificar oportunidades para reducir costos y minimizar el impacto ambiental. La metodología contempla la selección de galpones avícolas representativos, el diseño e instalación de los sistemas de monitoreo, la recolección y procesamiento de datos, el desarrollo de la plataforma digital y la evaluación del impacto en indicadores clave de desempeño productivo. Se espera que los resultados de esta investigación generen un aporte significativo al sector avícola, al fortalecer la competitividad de las microempresas rurales, facilitar su adaptación a los efectos del cambio climático y mejorar su capacidad de respuesta a las exigencias de los consumidores en términos de calidad y sostenibilidad. Asimismo, el proyecto podría constituirse en un modelo replicable para la aplicación de tecnologías digitales en otros subsectores agrícolas. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Transición de la gestión tradicional a Smart Farming en microempresas avícolas mediante el monitoreo de variables ambientales usando Sensórica e IoT | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Automatización | |
| dc.subject.keywords | Análisis de Datos | |
| dc.subject.keywords | Internet de las Cosas | |
| dc.subject.keywords | Granja | |
| dc.subject.keywords | Sostenibilidad | |
| dc.description.abstractenglish | This study addresses the digital transformation of poultry microenterprises, a strategic sector in global food production. The primary objective is to design and implement an integrated monitoring and data analysis system to optimize production processes, enhance operational efficiency, and ensure the sustainability of these business units. Real-time data were collected through Internet of Things (IoT) sensors on key environmental variables such as particulate matter (PM1, PM2.5, PM10), temperature, and relative humidity, as well as energy-related indicators such as carbon monoxide (CO) and carbon dioxide (CO₂). This information is processed using advanced data analysis algorithms to identify patterns, trends, and correlations that directly influence productivity in poultry farming. A core innovation of this project is the development of an intuitive visualization platform that enables producers to easily access and interpret collected data. The platform includes analytical and visualization tools to support informed decision-making, allowing real-time adjustments to production parameters for optimized outcomes. Beyond operational improvements, the proposed system contributes to the sustainability of poultry microenterprises. Monitoring and analyzing energy use and resource consumption (e.g., water and feed) allows the identification of cost-saving opportunities and environmental impact mitigation. The research methodology includes the selection of representative poultry sheds, design and installation of monitoring systems, data collection and processing, platform development, and performance evaluation of poultry production systems. The expected outcomes of this study will significantly benefit the poultry sector by enhancing the competitiveness of rural microenterprises, enabling adaptation to climate change, and improving responsiveness to consumer demands for high-quality and sustainable products. Additionally, this project is intended to serve as a replicable model for digital technology adoption in other agricultural subsectors. | |
| Appears in Collections: | Maestría en Gestión de Tecnología de Información | |
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|---|---|---|---|---|
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