Sistema en tiempo real para monitoreo y control de variables fisicoquímicas en ensilaje de subproductos de piña
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2026.18.3/8Palabras clave:
Internet de las cosas, Sistema de monitoreo, Variables fisicoquímicas, ensilajeResumen
El presente artículo describe la propuesta para el desarrollo de un sistema computacional de monitoreo y control en tiempo real para regular pH, temperatura y humedad durante el ensilaje de subproductos de la piña, con el fin de estabilizar el proceso y reducir pérdidas. Metodológicamente, se adoptó un enfoque ágil basado en Kanban para gestionar la integración hardware–software bajo condiciones experimentales, y se diseñó una arquitectura de tres capas que garantiza modularidad, escalabilidad y trazabilidad. El sistema integra sensores, microcontroladores ESP32 y comunicación híbrida Wi-Fi/LoRa con protocolo MQTT, permitiendo monitoreo continuo y control en lazo cerrado, con el objetivo de evidenciar mayor estabilidad, detección temprana de desviaciones y generación de datos históricos para análisis posterior. Se concluye que la solución es técnicamente viable, de bajo costo y replicable, constituyendo una base sólida para la digitalización del ensilaje y su futura integración con modelos predictivos en la agroindustria regional.
Citas
Dhar P, Nickhil C, Pandiselvam R, Deka SC. Pineapple waste-based biorefinery for sustainable generation of value-added products. Biomass Conversion and Biorefinery (2024) 14:24927-24948. DOI: https://doi.org/10.1007/s13399-023-04801-w
Kiatti DD, Vastolo A, Koura BI, Vitaglione P, Cutrignelli MI, Calabrò S. The chemical characteristics and in vitro degradability of pineapple by-products as potential feed for ruminants. Animals (2023) 13(20):3238. DOI: https://doi.org/10.3390/ani13203238
Shan G, Buescher W, Maack C, Lipski A, Acir IH, Trimborn M, et al. Dual sensor measurement shows that temperature outperforms pH as an early sign of aerobic deterioration in maize silage. Scientific Reports (2021) 11:9080. https://www.nature.com/articles/s41598-021-88082-1
Bauerdick JJ, Spiekers H, Bernhardt H. System design and validation of a wireless sensor monitoring system in silage. Agronomy (2022) 12(4):892. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy12040892
Piracon N. Subproductos de piña (Ananas comosus) como alternativa de alimentación en rumiantes. Yopal; 2020.
Chacón SA. Caracterización del ensilaje de sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench) con adición de cáscara de piña [tesis]. Mossoró: Universidad Federal Rural del Semiárido; 2022.
Cardozo Ramírez LE, Calle Viles E, Fuentes Telleria R, Ramos Silvestre ER, Tavera Gutiérrez DF. Monitoreo de la calidad del agua en criaderos de tilapias mediante tecnologías LPWAN y VPS. Ciencia Latina (2024) 8(2):5609-5629. DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10975
Juárez Zavaleta GJ, Martínez Arroyo M, Hernández Hernández JL, Montero Valverde JA. Avances en la detección de la mosca blanca mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial: un comprensivo estado del arte. Ciencia Latina (2024) 8(2):3194-3204. DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10750
Cabarcas Álvarez A, Puello Marrugo P, Lechuga Sierra JE. Sistema de monitoreo para cuerpos de agua en la ciudad de Cartagena basado en internet de las cosas. En: Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería. Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería - ACOFI; 2023. p. 1-9.
Viveros Torres I, Muñoz Delgado J, Lagunes Gomez I. Diseño de sistemas tecnificados para el aprovechamiento de subproductos de la piña. En: Proceedings INNODOCT/22 International Conference on Innovation, Documentation and Education. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València; 2023. p. 289-297.
Brucel C, Thibault É, Patience GS, Stuart P. Experimental methods in chemical engineering–Validation of steady state simulation. Canadian Journal of Chemical Engineering (2025) 103(5):1945-1964. DOI: https://doi.org/10.1002/cjce.25601
Adeleke I, Nwulu N, Adebo OA. Internet of Things (IoT) in the food fermentation process: a bibliometric review. Journal of Food Process Engineering (2023) 46(5). DOI: https://doi.org/10.1111/jfpe.14321
Megantoro P, Prastio RP, Kusuma HFA, Abror A, Vigneshwaran P, Priambodo DF, et al. Instrumentation system for data acquisition and monitoring of hydroponic farming using ESP32 via Google Firebase. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (2022) 27(1):52. DOI: https://doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i1.pp52-61
Rivera AMP, Toro CR, Londoño L, Bolivar G, Ascacio JA, Aguilar CN. Bioprocessing of pineapple waste biomass for sustainable production of bioactive compounds with high antioxidant activity. Journal of Food Measurement and Characterization (2023) 17(1):586-606. DOI: https://doi.org/10.1007/s11694-022-01627-4
Fandiño Pelayo JS, Mendoza Castellanos LS, Cazes Ortega R, Hernández-Rojas LG. AI-driven monitoring for fish welfare in aquaponics: a predictive approach. Sensors (2025) 25(19):6107. DOI: https://doi.org/10.3390/s25196107
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