Módulo de conectividad IoT – BI para monitoreo de producción de sistema robótico agrobot upao en Trujillo, 2024
Resumen
Este trabajo de investigación analiza el impacto de la implementación de un módulo de
comunicación IoT-BI en el sistema robótico Agrobot UPAO PE501079170-2022-
PROCIENCIA, específicamente en el macroproceso de monitoreo de producción en la ciudad
de Trujillo durante el año 2024. A través de la automatización de tres microprocesos críticos
que lo conforman, como son la generación y difusión de reportes de producción y el informe
diario de producción en pro de optimizar los tiempos de gestión de información relacionada y
mejorar la eficiencia de la gestión de datos para la toma de decisiones.
Utilizando una metodología cuantitativa preexperimental, se compararon los tiempos de
duración de estos procesos antes y después de la implementación del sistema, aplicando
pruebas T para evaluar la significancia del impacto observado. Los resultados revelaron una
reducción significativa en los tiempos de todos los microprocesos y el macroproceso global,
evidenciando la eficacia del módulo IoT-BI en la optimización del monitoreo de la producción.
Este hallazgo es coherente con estudios previos en el campo de la automatización agrícola,
como los realizados por (Loyola Diaz, 2022), (Mendoza Vásquez, 2021), y (Arcentales Toledo
& Slacedo Mena, 2023), que también han documentado mejoras significativas en la eficiencia
operativa mediante la implementación de tecnologías similares. Además, se alinea con la
tendencia creciente hacia la integración de sistemas automatizados en la agricultura 4.0,
destacada por (Shaukat et al., 2020), (Ahmad et al., 2020), y (Muñoz Choque, 2021), quienes
resaltan la importancia de los automatismos informáticos y la tecnología IoT-BI en la mejora
de los procesos de gestión de información y productividad.
Las implicaciones de este estudio sugieren que la adopción de tecnologías IoT-BI puede ser
una estrategia clave para la mejora continua en la agricultura moderna. Sin embargo, se
reconoce la necesidad de implementar esquemas de seguridad robustos, expandir la muestra de
sistemas robóticos para futuras investigaciones, y explorar la integración de inteligencia
artificial para la automatización de análisis y redacción de informes, asegurando así la
escalabilidad y la sostenibilidad a largo plazo de estas soluciones tecnológicas. This research work examines the impact of implementing an IoT-BI communication module
in the Agrobot UPAO PE501079170-2022-PROCIENCIA robotic system, specifically on the
macro-process of production monitoring in the city of Trujillo during the year 2024. Through
the automation of three critical micro-processes that comprise it, such as the generation and
dissemination of production reports and the daily production report, the goal is to optimize the
management times of related information and improve the efficiency of data management for
decision-making.
Using a pre-experimental quantitative methodology, the duration times of these processes
before and after the system implementation were compared, applying T-tests to assess the
significance of the observed impact. The results revealed a significant reduction in the times of
all micro-processes and the overall macro-process, demonstrating the effectiveness of the IoT-
BI module in optimizing production monitoring. This finding is consistent with previous
studies in the field of agricultural automation, such as those conducted by (Loyola Diaz, 2022),
(Mendoza Vásquez, 2021), and (Arcentales Toledo & Slacedo Mena, 2023), which have also
documented significant improvements in operational efficiency through the implementation of
similar technologies. Furthermore, it aligns with the growing trend towards the integration of
automated systems in agriculture 4.0, highlighted by (Shaukat et al., 2020), (Ahmad et al.,
2020), and (Muñoz Choque, 2021), who emphasize the importance of computer automatons
and IoT-BI technology in improving information management processes and productivity.
The implications of this study suggest that the adoption of IoT-BI technologies can be a key
strategy for continuous improvement in modern agriculture. However, the need to implement
robust security schemes, expand the sample of robotic systems for future research, and explore
the integration of artificial intelligence for the automation of analysis and report writing is
recognized, thus ensuring the scalability and long-term sustainability of these technological
solutions