Sistema de análisis para el incremento de la producción de granjas avícolas en Colombia. Caso de estudioproyecto proavícola

  1. Valderrama Mendoza, Mateo 1
  2. Rodríguez Urrego, Leonardo 1
  3. Cobo, Luis 1
  4. Martínez, Gloria María 2
  1. 1 Universidad EAN
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    Universidad EAN

    Bogotá, Colombia

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Revista:
Avances: Investigacion en Ingeniería

ISSN: 2619-6581,  1794-4953

Año de publicación: 2019

Volumen: 16

Número: 1

Páginas: 7-19

Tipo: Artículo

DOI: 10.18041/1794-4953/AVANCES.1.5254 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

En este artículo se presenta el diseño del software SCADA que permite medir, registrar y controlar variables relevantes para el incremento de la productividad en granjas avícolas en Colombia, utilizando algunos algoritmos inteligentes y grandes datos. Asimismo, se muestra una breve descripción del progreso tecnológico del sector avícola colombiano y la importancia de las variables implementadas en el software SCADA, desarrollado para el proyecto Proavícola. Por otro lado, este trabajo incluye una descripción gráfica que representa el código generado en el programa LabVIEW, de algunos algoritmos que permiten la gestión de los datos adquiridos en el software SCADA. De esta manera, se explica el desarrollo del proyecto, los dispositivos y subsistemas que componen el software/hardware y la metodología utilizada para su diseño e interacción entre ellos. Entre las funcionalidades principales del software se describe cómo invocar subprogramas en pantallas específicas, generar alarmas, escribir datos en almacenamiento local y enviar lecturas a un servidor en la nube para un procesamiento de datos grande. Finalmente, se concluye la relevancia del desarrollo del proyecto y su impacto en el análisis, parametrización y control del incremento de la productividad en las granjas avícolas colombianas.

Referencias bibliográficas

  • M. Aguilera, “Determinantes del Desarrollo en la Avicultura en Colombia: Instituciones, Organizaciones y Tecnología”, Revista del Banco de la República, vol. 87, no 1046, p. 21-56., 2014.
  • J. Herrera, M. Barrios, and S. Pérez, “Diseño e implementación de un sistema scada inalámbrico mediante la tecnología zigbee y arduino”, Prospect J., vol. 12, no. 2, pp. 65-72, 2014. https://doi.org/10.15665/rp.v12i2.290
  • R. Osorio, I. D. F. Ferreira, J. A. Osorio, K. S. Rocha, and L. M. Guerra Garcia, “Modelamiento del Ambiente Térmico y Aéreo de un Galpón de Presión Negativa Tipo Túnel para Pollitos”, Rev. Fac. Nac. Agron., vol. 66, no. 2, pp. 7085–7093, 2013. https://doi.org/10.15446/rfnam
  • M. Eady, D. Samuel, and B. Bowker, “Effect of pH and postmortem aging on protein extraction from broiler breast muscle”, Poult. Sci., vol. 93, no. 7, pp. 1825–1833, 2014. https://doi.org/10.3382/ps.2013-03619
  • National Instruments, “¿Qué es Adquisición de Datos? - National Instruments”, 2016. [Online]. Available: https://www.ni.com/data-acquisition/what-is/esa/
  • F. L. Pedraza Valencia, “Galpones más eficientes” UN Periódico No. 167 - Universidad Nacional de Colombia - Unimedios, 07 junio, 2013. [Online]. Available: https://issuu.com/mediosdigitales/docs/unperiodico167
  • I. Demongodin and N. Koussoulas, “Modelling of hybrid control systems using Petri nets”, Int. Conf. Autom. Mix. Process, 1998. https://doi.org/10.1.1.27.7826
  • FENAVI, “Producción pública”, 2018. [Online]. Available: https://fenavi.org/estadisticas/informacion-estadistica-publica/
  • M. Aguilera, “Determinantes del Desarrollo en la Avicultura en Colombia: Instituciones, Organizaciones y Tecnología”, Revista del Banco de la República, vol. 87, no 1046, p. 30., 2014.
  • M. Aguilera, “Determinantes del Desarrollo en la Avicultura en Colombia: Instituciones, Organizaciones y Tecnología”, Revista del Banco de la República, vol. 87, no 1046, p. 44., 2014.
  • M. Ruzal, D. Shinder, I. Malka, and S. Yahav, “Ventilation plays an important role in hens’ egg production at high ambient temperature”, Poult. Sci., vol. 90, no. 4, pp. 856–862, Apr. 2011. https://doi.org/10.3382/ps.2010-00993.
  • Aviagen, “Manual de Manejo del Pollo de Engorde Ross”, Aviagen, p. 134, 2014. [Online]. Available: https://bit.ly/2VHK3iV
  • D. H. Mccreery, “Water Consumption Behavior in Broilers”, PhD thesis, Poultry Science, Univ. of Arkansas, Arkansas, EEUU, 2015.
  • Arbor Acres-Aviagen “Guía de Manejo del Pollo de Engorde”, p. 65, 2009. [Online]. Available: https://bit.ly/2EteTGe
  • J. Du, W. Li, and J. Guo, “Design of LabVIEW Based General Data Acquisition System”, 2017 IEEE 2nd Inf. Technol. Networking, Electron. Autom. Control Conf., pp. 1235–1239, Dec. 2017. https://doi.org/10.1109/ITNEC.2017.8284973
  • National Instruments, “Fundamentals , System Design , and Setup for the 4 to 20 mA Current Loop”, NI Whitepaper, 2019. [Online]. Available: https://bit.ly/30AQs37
  • National Instruments, “Data Acquisition and Signal Conditioning”, Course Software, 2003. [Online]. Available: http://www.n4iqt.com/dallasis4/labview_7.0_daq_course.pdf
  • M. N. Ashraf, S. A. Bin Khalid, M. S. Ahmed, and A. Munir, “Implementation of Intranet-SCADA using LabVIEW based data acquisition and management”, in ICC 2009 - International Conference of Computing in Engineering, Science and Information, pp. 244–249, 2009. https://doi.org/10.1109/ICC.2009.41
  • C. Wei and S. Wenxia, “Design of temperature collecting and power control system for fluidized bed based on LabVIEW”, in 2017 Chinese Automation Congress (CAC), pp. 2396–2400, 2017. https://doi.org/10.1109/CAC.2017.8243177
  • Nattional Instruments, LabView: Measurements Manual. 2003. [Online]. Available: http://fy.chalmers.se/~f7xlh/LV_Kurs/LV_Meas_Man_2003.pdf
  • J. B. Mandhare and S. P Jadhav, “LabView based PI Controller for a Level Control System”, Int. J. Appl. Inf. Syst., vol. ICWAC 2014, no. 1, pp. 18–23, 2014.
  • I. Demongodin and N. Koussoulas, “Modelling of hybrid control systems using Petri nets”, Int. Conf. Autom. Mix. Process, 1998. https://doi.org/10.1.1.27.7826
  • R. Bitter, T. Mohiuddin, and M. Nawrocki, LabVIEW: Advanced programming techniques. Crc Press, 2006. https://doi.org/10.1201/9781420004915
  • S. Wolfert, L. Ge, C. Verdouw, and M. J. Bogaardt, “Big Data in Smart Farming – A review”, Agric. Syst., vol. 153, pp. 69–80, 2017. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
  • W. B. Roush, W. A. Dozier, and S. L. Branton, “Comparison of Gompertz and nEural Network Models of Broiler Growth”, Poult. Sci., vol. 85, no. 4, pp. 794–797, Apr. 2006. https://doi.org/10.1093/ps/85.4.794
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