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dc.contributor.advisorRomero Torres, Mariano Esteban
dc.coverage.spatialccav_-_sahagún
dc.creatorFuentes Amín, Oscar Camilo
dc.date.accessioned2026-06-17T15:00:45Z
dc.date.available2026-06-17T15:00:45Z
dc.date.created2026-05-07
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/82331
dc.description.abstractEl sector acuícola contribuye a la seguridad alimentaria y al desarrollo económico de Córdoba, donde las unidades de producción enfrentan desafíos en el monitoreo de la calidad del agua y la toma de decisiones basada en datos. Se presenta la implementación de una plataforma web basada en IoT para el monitoreo de la calidad del agua, que integra sensores con servicios de procesamiento de datos en la nube en una unidad de producción acuícola (UPA). Se emplea un enfoque mixto, mediante un análisis cuantitativo del sector acuícola de Ciénaga de Oro para definir métricas de monitoreo de variables y un análisis cualitativo para la recolección de experiencias de un acuicultor en su proceso de negocio. En Google Cloud se implementó un Broker MQTT para recibir medidas de los sensores, Node-RED para la gestión de datos, InfluxDB para el almacenamiento de datos y Grafana para la visualización de datos. Se evaluó el rendimiento técnico del sistema y la usabilidad y experiencia de usuario; la latencia del dispositivo electrónico en la transmisión de datos a la plataforma web fue de 1.91 s y de extremo a extremo, desde la adquisición de señales hasta la consulta desde dashboard fue de 9.14 s, la disponibilidad de los datos fue del 100 % y el acuicultor completó el 100% de tareas asignadas con el equipo sin necesidad de ayuda, con un tiempo entre 4 y 13.5 segundos por tarea. La solución propuesta es clave para cerrar la brecha entre la tecnología y su aplicación práctica en contextos locales, aportando una herramienta escalable y orientada al usuario final, respaldando procesos de toma de decisiones. En trabajos futuros se contempla la maduración de una herramienta a nivel comercial, aumentando la muestra de evaluación e incluyendo capacidades analíticas predictivas.
dc.formatpdf
dc.titlePlataforma web basada en IoT para el monitoreo de la calidad de agua en Unidades de Producción Acuícola
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsAcuicultura
dc.subject.keywordsCalidad de agua
dc.subject.keywordsAlmacenamiento de datos
dc.subject.keywordsComputación en la nube
dc.subject.keywordsVisualización de datos
dc.description.abstractenglishThe aquaculture sector plays a strategic role in food security and regional economic development; however, production units in Córdoba, Colombia, face persistent challenges in water quality monitoring and data-driven decision-making. This paper presents the implementation of a web-based IoT platform for water quality monitoring, integrating a multi-sensor electronic device with cloud-based data processing services in an aquaculture production unit (APU). A mixed-methods research design was adopted. The quantitative component consisted of a survey administered to 20 aquaculturists in Ciénaga de Oro, Córdoba, to characterize current monitoring practices and define key variable metrics. The qualitative component involved participatory observation of one aquaculturist's production process to elicit contextual requirements and co-design system specifications. On Google Cloud, a Mosquitto MQTT broker was deployed to receive sensor data, Node-RED for data routing and management, InfluxDB for time-series data storage, and Grafana for interactive data visualization. System performance was evaluated across two dimensions: technical performance and usability. End-to-end latency, from signal acquisition to dashboard query was 9.14 seconds, with sensor-to-platform transmission latency of 1.91 seconds. Data availability reached 100% across all trials. In the usability assessment, the aquaculturist completed 100% of the assigned tasks without assistance, with individual task times ranging from 4 to 13.5 seconds. The proposed platform bridges the gap between emerging IoT technology and its practical adoption in local aquaculture contexts, offering a scalable, user-centered tool that supports traceability and informed decision-making. Future work envisions the maturation of the platform into a commercial-grade tool, expanding the evaluation sample and incorporating predictive analytics capabilities.
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