Sistemas de Cultivo

Una solución basada en QFD para el cultivo inteligente de camarones

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By Milthon Lujan

Aplicación de acuicultura inteligente para la crianza de camarón. Fuente:  Setiawan y Surantha (2024), CommIT Journal 18(2), 229–250.
Aplicación de acuicultura inteligente para la crianza de camarón. Fuente: Setiawan y Surantha (2024), CommIT Journal 18(2), 229–250.

La industria camaronera tiene el potencial de contribuir significativamente a la economía y la seguridad alimentaria en los países en los cuales se practica. Sin embargo, el éxito del cultivo de camarones depende de prácticas de gestión efectivas y de la capacidad de abordar diversos desafíos. Los métodos tradicionales a menudo tienen dificultades para mantener las condiciones óptimas del agua, prevenir los brotes de enfermedades y garantizar horarios de alimentación constantes.

La llegada de la Industria 4.0 ha revolucionado varios sectores, y la acuicultura no es una excepción. Al aprovechar la tecnología de Internet de las cosas (IoT), los acuicultores ahora pueden optimizar sus operaciones, mejorar la eficiencia y mejorar la calidad de sus productos.

Para abordar estos problemas, un sistema de acuicultura inteligente que integre la tecnología de Internet de las cosas (IoT) ofrece una solución prometedora. Un estudio publicado por investigadores de Bina Nusantara University (Indonesia) explora el potencial de un sistema de acuicultura inteligente para la crianza de camarones basado en el método de Desarrollo de la Función de Calidad (QFD) para abordar estos problemas.

El papel de la acuicultura inteligente

Los dispositivos IoT, equipados con sensores y conectividad, pueden recopilar y analizar datos de entornos de acuicultura en tiempo real. Este enfoque basado en datos permite a los acuicultores tomar decisiones informadas sobre la gestión de la calidad del agua, la alimentación y la salud general del estanque. Los beneficios clave de la acuicultura basada en IoT incluyen:

  • Monitoreo mejorado de la calidad del agua: El monitoreo en tiempo real de parámetros como la temperatura, el pH, el oxígeno disuelto y la salinidad ayuda a mantener las condiciones óptimas para el crecimiento del camarón.
  • Sistemas de alimentación automatizados: Los programas de alimentación controlados con precisión basados ​​en el tamaño y las necesidades nutricionales de los camarones reducen el desperdicio y garantizan una utilización eficiente del alimento.
  • Prevención y detección de enfermedades: La detección temprana de anomalías en la calidad del agua o el comportamiento de los camarones puede ayudar a prevenir brotes de enfermedades.
  • Mayor eficiencia: La automatización de las tareas rutinarias reduce los costos laborales y aumenta la productividad.
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El enfoque QFD

Para garantizar que el sistema de acuicultura inteligente satisfaga las necesidades específicas de los criadores de camarones, los investigadores emplearon el método de implementación de la función de calidad (QFD).

QFD es un enfoque estructurado que ayuda a traducir los requisitos del cliente en características del producto o servicio. Al involucrar a los criadores en el proceso de diseño, los investigadores pudieron adaptar el sistema a sus necesidades y preferencias específicas.

El enfoque de los investigadores implicó:

  1. Identificación de las partes interesadas y evaluación de las necesidades: Se distribuyeron cuestionarios para identificar a las partes interesadas clave, incluidos los acuicultores, las agencias gubernamentales y los consumidores. Se recopilaron sus preferencias y requisitos para comprender las características deseadas del sistema de acuicultura inteligente.
  2. Diseño y optimización del sistema: Utilizando la matriz QFD, se analizaron los datos recopilados para identificar los factores críticos que influyen en el rendimiento del sistema. La matriz ayudó a priorizar las características y asignar recursos en consecuencia, asegurando que el sistema satisfaga las necesidades de las partes interesadas de manera eficaz.

Hallazgos y beneficios clave

Según los resultados del estudio publicado en la revista Binus Journal Publishing, el diseño basado en QFD dio como resultado un sistema de acuicultura inteligente para la crianza de camarones que aborda los siguientes aspectos críticos:

  • Gestión de la calidad del agua: El monitoreo en tiempo real de parámetros como el pH, la temperatura, el oxígeno disuelto y la salinidad garantiza condiciones óptimas para el crecimiento del camarón.
  • Prevención de enfermedades: La detección temprana de patógenos a través de sensores avanzados y sistemas automatizados de tratamiento de agua ayuda a prevenir brotes.
  • Optimización de la alimentación: Los mecanismos de alimentación automatizados proporcionan la cantidad adecuada de alimento en el momento adecuado, lo que promueve un crecimiento saludable y reduce el desperdicio.
  • Toma de decisiones basada en datos: El sistema proporciona información valiosa sobre el rendimiento de la granja, lo que permite a los acuicultores tomar decisiones informadas sobre la gestión de los alimentos, los ajustes de la calidad del agua y la prevención de enfermedades.
  • Eficiencia mejorada: La automatización reduce los costos laborales y mejora la eficiencia operativa.
  • Sostenibilidad mejorada: Al optimizar el uso de los recursos y minimizar el impacto ambiental, el sistema de acuicultura inteligente contribuye a las prácticas sostenibles.
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Conclusión

El sistema de acuicultura inteligente basado en QFD ofrece una solución prometedora para abordar los desafíos que enfrentan los productores de camarones. Al integrar la tecnología y los aportes de las partes interesadas, este enfoque puede mejorar la productividad, mejorar la sostenibilidad y contribuir al crecimiento general de la industria de la acuicultura.

Contacto
Budi Setiawan
Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina Nusantara University
Jakarta, Indonesia 11480
Email: budi.setiawan004@binus.ac.id

Referencia (acceso abierto)
B. Setiawan and N. Surantha, “Smart Aquaculture Design for Vannamei Shrimp Farming Based on Quality Function Development”, CommIT Journal 18(2), 229–250, 2024.