Diseño de Sistema Automatizado de Innovación en los Cultivos Hidropónicos Mediante Tecnologías 4.0
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Resumen en español
Los modelos de automatización, pertenecen a las tecnologías 4.0 y se han vuelto muy comunes, debido a la confiabilidad de su capacidad de predicción en sistemas de la industria, por tal razón el presente documento pretende evidenciar la generación de un invernadero vertical para cultivos hidropónicos con un sensor para la predicción de temperatura y humedad teniendo como variable principal el sistema de riego, ya que este hace que dichos parámetros cambien, razón cual inicialmente se establecieron las variables ambientales del invernadero (temperatura y humedad), con su respectiva construcción, para luego mediante fuentes de información secundaria generar un nuevo modelo de simulación que las contenga y finalmente comprobar el funcionamiento de estos. Como resultados se obtuvieron cuatro dos modelos de predicción, tomando como entrada el sistema de riego y como salida la temperatura y humedad, llegando a la conclusión que la capacidad de predicción de estos modelos fue exitosa y viable para aplicar en proyectos a gran escala, como el que se pensó inicialmente en la finca.
Resumen en ingles
Automation models belong to 4.0 technologies and have become very common, due to the reliability of their predictive capacity in industry systems, for this reason this document aims to demonstrate the generation of a vertical greenhouse for hydroponic crops with a sensor for the prediction of temperature and humidity, having the irrigation system as the main variable, since this causes these parameters to change, which is why the environmental variables of the greenhouse (temperature and humidity) were initially stablished, with their respective construction, and then Using secondary information sources, generate a new simulation model that contains them and finally check their operation. As results, four two prediction models were obtained, taking the irrigation system as input and the temperature and humidity as output, reaching the conclusion that the prediction capacity of these models was successful and viable to apply in large-scale rojects, such as the one that was initially thought in the farm.