Diseño de un sistema de monitoreo para ganado bovino utilizando tecnología LPWAN
Fecha
2022-02-04Autor(es)
Galvis Córdoba, Isabella LucíaCaicedo Roncancio, Laura Ximena
Correa Villamizar, Omar David
Vargas Carranza, Laura Viviana
Director(es)
Manrique Torres, Martha RuthHernández Martínez, Wilson Alonso
Acosta Mejía, Juan Camilo
Publicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ingeniería
Programa
Ingeniería Industrial
Título obtenido
Ingeniero (a) Industrial
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
Documentos PDF
Título en inglés
Design of a monitoring system for cattle using LPWAN technologyResumen
El monitoreo de bovinos es una actividad indispensable para el sector ganadero, porque permite conocer el estado de salud y entorno del bovino para tomar medidas correctivas y/o preventivas en caso de alguna eventualidad y velar por el bienestar del ganado. En las principales regiones ganaderas de Colombia, esta actividad se ha abordado, con herramientas convencionales y poco efectivas, lo cual se evidencia en las elevadas cifras de abigeato y detección tardía de potenciales situaciones de riesgo para el bovino. A pesar del bajo nivel de herramientas tecnológicas usadas en este sector, el aumento de las cifras de conectividad a internet impulsado por la coyuntura del Covid-19, contribuye a la implementación de nuevas tecnologías enfocadas en el desarrollo de la industria ganadera. A partir de lo anterior, se diseñó un sistema de monitoreo para ganado bovino, basado en tecnología de comunicación LPWAN (Low Power Wide Area Network) utilizando el protocolo LoRaWAN, para el monitoreo a las variables del estado del bovino: ubicación geográfica mediante mediada por coordenadas de latitud y longitud y temperatura corporal superficial en grados centígrados. El sistema diseñado genera alarmas ante anomalías en las variables monitoreadas, proporcionando una herramienta de control mediante la interfaz del sistema y beneficios económicos e intrínsecos al ganadero tras su implementación. De acuerdo con la estructura el Internet de las Cosas (IoT), se establecieron cuatro capas que componen el sistema: la capa física, la capa de acceso, la capa de integración de la información y la capa de la interfaz, que se desarrollaron e integraron cada una respectivamente. Inicialmente, se identificaron y seleccionaron las herramientas de captura de datos, para el posterior diseño y elaboración del dispositivo adherido al bovino, el cual fue el actor en la capa física del sistema. Para esto se tuvieron en cuenta metodologías de priorización como el método AHP y de diseño de ingeniería de producto, en el que los criterios fueron planteados con respecto a los variables requeridas del sistema y la salubridad del bovino. Posteriormente, se realizó una selección de alternativas de herramientas de recepción de datos que permitieran la conexión entre el dispositivo seleccionado y el software de almacenamiento, mediante la programación y ejecución de los protocolos de comunicación de acuerdo con la selección de la plataforma de servicio en la nube, utilizada para la configuración y estructuración de la base de datos. Teniendo en cuenta los requerimientos mencionados, se seleccionó Azure SQL Database para la creación de la base de datos con tablas estructuradas que permitieron un adecuado flujo de información. En cuanto al proceso de generación de alarmas, servicio del sistema de monitoreo que interactúa transversalmente con los actores de las capas hasta llegar al ganadero, quien recibe alarmas generadas a través de mensajes de texto. Se realizó la investigación de las condiciones de los riesgos potenciales en el ganado bovino, obteniendo cuatro casos de alarmas que requieren intervención inmediata, moderada, prolongada o nula según sea el caso. Los casos de activación dependieron de: ubicación fuera del límite del predio, temperatura inferior a los límites mínimos, temperatura superior a los límites, tiempo del estado de alerta y variables dentro de los límites establecidos, estos casos fueron necesarios para el diseño y programación del código que generó las alarmas a través de la plataforma y permitió su envío al usuario. Además, se desarrolló la capa de interfaz, con base en la investigación de las preferencias y necesidades del ganadero. De acuerdo con los resultados, se planteó y se diseñó el flujo de información e interacción con el usuario en el software de visualización. A partir de esto y de las características de las demás capas del sistema, se procedió a realizar la respectiva selección del software para la interfaz y su desarrollo, teniendo en cuenta características como la usabilidad, funcionalidad y facilidad en la comprensión. Una vez lograda la integración completa del sistema, se diseñaron los procesos de evaluación del mismo, a partir de los requerimientos que abarcaron desde la precisión de los datos transferidos en cada capa, siendo aceptable de acuerdo a los rangos establecidos por los intervalos de incertidumbre, hasta la efectividad de las alarmas, obteniendo como resultado un 95%. Las pruebas de campo fueron implementadas en un predio ubicado en Tibasosa, Boyacá con un ejemplar bovino. Finalmente, el precio de venta del sistema, comprendido por una inversión inicial por dispositivo y cobro fijo mensual referentes a las licencias de los softwares, se determinó estableciendo los costos fijos y variables junto con el porcentaje de ganancia esperado del 20%. Como resultado el precio de venta del sistema por dispositivo fue de $217.953 COP, con un costo mensual de $122.600 COP. Ligado a lo anterior, se usó la metodología QFD para la determinación del posicionamiento del sistema diseñado frente a los principales competidores, obteniendo como criterio diferenciador el precio de venta al ser superior en promedio 3,5 puntos en una escala de calificación de 1 a 5. Por último, para el análisis costo-beneficio se evaluaron los factores que representaban riesgos en el cuidado del ganado bovino, que junto al porcentaje de mitigación del riesgo ofrecido por el sistema de monitoreo del 71,75% se obtuvo un Retorno sobre la Inversión (ROI) anual del 25,4%.
Abstract
Cattle monitoring is an indispensable activity for the livestock sector, because it allows to know the health status and location of cattle in order to take corrective and/or preventive measures in case of any eventuality and to ensure the welfare of livestock. In the main cattle-raising regions of Colombia, this activity has been approached with conventional and ineffective tools, which is evidenced by the high numbers of cattle rustling and late detection of potentials risk situations for cattle. Despite the low level of technological tools used in this sector, the increase in Internet connectivity figures driven by the Covid-19 situation, contributes to the implementation of new technologies focused on the development of the livestock industry. Given the above, a prototype monitoring system for cattle was designed, based on LPWAN (Low Power Wide Area Network) communication technology using the LoRaWAN protocol, to monitor the variables of the cattle's condition: geographic location measured by latitude and longitude coordinates and surface body temperature in degrees Celsius. The designed system generates alarms in case of anomalies in the monitored variables, providing a control tool through the system interface and economic benefits to the farmer after its implementation. According to the structure of the Internet of Things (IoT), four layers that make up the system were established: the physical layer, the access layer, the information integration layer and the interface layer, each of which was respectively developed and integrated. Initially, the data capture tools were identified and selected for the subsequent design and development of the device attached to the bovine, which acted as the physical layer of the system. For this purpose, prioritization methodologies such as the AHP method and product engineering design were considered, in which the criteria were established with respect to the required variables of the system and the healthiness of the bovine. Subsequently, a selection of alternatives of data reception tools was made to allow the connection between the selected device and the storage software, through the programming and execution of the communication protocols according to the selection of the cloud service platform, used for the configuration and structuring of the database. Considering the aforementioned requirements, Azure SQL Database was selected for the creation of the database with structured tables that allowed an adequate flow of information. Regarding the alarm generation process, a service of the monitoring system that interacts transversally with the actors of the layers until it reaches the farmer, who receives alarms generated through text messages. Research was carried out on the conditions of potential risks in cattle, obtaining four cases of alarms that require immediate, moderate, prolonged or no intervention, depending on the case. The activation cases were built upon the following: location outside the property boundary, temperature below the minimum limits, temperature above the limits, time of alert status and variables within the established limits; these cases were necessary for the design and programming of the code that generated the alarms through the platform and allowed them to be sent to the user. In addition, the interface layer was developed, based on the research of the farmer's preferences and needs. Based on the results, the flow of information and interaction with the user in the visualization software was planned and designed. On the basis of this and the characteristics of the other layers of the system, the respective selection of the software for the interface and its development was made, considering characteristics such as usability, functionality and ease of understanding. Once the complete integration of the system was achieved, the evaluation processes were designed, based on the requirements that ranged from the accuracy of the data transferred in each layer, being acceptable according to the ranges established by the uncertainty intervals, to the effectiveness of the alarms, obtaining 95% as a result. The field tests were implemented in a farm located in Tibasosa, Boyacá with a bovine specimen. Finally, the selling price of the system, comprising an initial investment per device and a fixed monthly charge for the software licenses, was determined by establishing the fixed and variable costs together with the expected profit percentage of 20%. As a result, the selling price of the system per device was $ 217,953 COP, with a monthly cost of $122,600 COP. Linked to the above, the QFD methodology was used to determine the positioning of the designed system compared to the main competitors, obtaining as a differentiating criterion the sales price, which was on average 3.5 points higher on a rating scale of 1 to 5. Finally, for the cost-benefit analysis, the factors that represented risks in the care of cattle were evaluated, which together with the percentage of risk mitigation offered by the monitoring system of 71.75%, resulted in an annual Return on Investment (ROI) of 25,4%.
Palabras clave
BovinoAbigeato
Ganadero
Monitoreo
Ubicación
Temperatura
LPWAN
Interfaz
Internet de las cosas
Keywords
BovineCattle rustling
Farmer
Monitoring
Location
Temperature
LPWAN
Interface
Internet of things
Cobertura espacial
ColombiaTemas
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