Resumen
Diversas organizaciones han expresado la necesidad de contar con un sistema de base tecnológica para monitorear y gestionar la trazabilidad del cacao durante el proceso de fabricación del chocolate. Por lo anterior, el objetivo del presente estudio fue desarrollar un sistema rfid (Radio Frequency IDentification) bajo la arquitectura del IoT, que realiza la trazabilidad de los bultos de cacao dentro del proceso de producción de chocolate mediante el uso de series de tiempo. Para ello, se diseñó un dispositivo capaz de realizar registros y consultas en un servidor donde se puede verificar la información de cada bulto de cacao, al momento de ser recibido y almacenado en el centro de acopio, mediante una arquitectura cliente/servidor y una tecnología rfid. Adicionalmente, se incorpora un desarrollo web con capacidad de realizar el proceso de análisis y modelamiento de las condiciones ambientales durante el almacenamiento del cacao, soportado en el uso del modelo de Holt-Winters. El sistema desarrollado de bajo costo realiza el registro, el control y el monitoreo de los procesos relacionados con la trazabilidad del cacao en la gestión del almacenamiento de manera eficiente, en términos de: contenido de humedad, peso, impurezas, granos defectuosos, granos bien fermentados, entre otros. Este modelo de Holt-Winters propuesto puede ser considerado como una herramienta de predicción para la temperatura y la humedad relativa, para mejorar la trazabilidad del cacao a un nivel de ajuste superior a 0,9; bajo error estándar de estimación y un nivel de confianza del 95 %.
Afoakwa, E. (2014). Cocoa Production and Processing Technology. Cleveland, Estados Unidos: CRC Press. https://www.routledge.com/Cocoa-Production-and-Processing-Technology/Afoakwa/p/book/9781138033825
Andrade, J., Rivera, J., Chire, G., & Ureña, M. (2019). Propiedades físicas y químicas de cultivares de cacao (Theobroma cacao L.) de Ecuador y Perú. Enfoque UTE, 10(4), 1-12, https://doi:10.29019/ENFOQUE.V10N4.462
Bautista, A. L., & Cruz, F. (2018). Estimación del potencial de captura de agua atmosférica en Guásimas, Sonora. European Scientific Journal, 14(9), 68. https://doi.org/10.19044/ESJ.2018.V14N9P68
Beg, M., Ahmad, S., Jan, K., & Bashir, K. (2017). Status, supply chain and processing of cocoa - A review. Trends in Food Science & Technology, 66(1), 108-116. https://doi.org/10.1016/J.TIFS.2017.06.007
Cantos, J. K., & Molina, K. J. (2020). Análisis y desarrollo de la sección interfaz gráfica de usuario del módulo framework de la plataforma del proyecto FCI - 053 temonet de la Universidad de Guayaquil. http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/48814
ElectrotekMega. (2014). Pantalla LCD TFT Táctil para Arduino Uno 2.4’’. https://electrotekmega.com/producto/lcd-tft-tactil-para-arduino-uno-2-4/
Fedecacao. (2020). Cadena productiva del cacao: diagnóstico de libre competencia. Superintendencia de Industria y Comercio. https://www.sic.gov.co/recursos_user/documentos/promocion_competencia/Estudios_Economicos/Cacao.pdf
Figueroa, C., Mota, J., & Ferrocino. I. (2019). The challenges and perspectives of the selection of starter cultures for fermented cocoa beans. International Journal of Food Microbiology, 301(1), 41-50. https://doi.org/10.1016/J.IJFOODMICRO.2019.05.002
Germán, A., Tauro, C., Andreo, V., Bernasconi, I., & Ferral, A. (2016). Análisis de una serie temporal de clorofila-a a partir de imágenes MODIS de un embalse eutrófico. IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), Buenos Aires, Argentina, 697-704. https://doi.org/10.1109/ARGENCON.2016.7585365
Gibbs, A., & González, E. (2017). Implementación de un sistema de control de entrada y salida empleando el módulo de lectura RFID con la tecnología Arduino. Revista de Iniciación Científica, 2(2), 19-34. http://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/1245
Hudson, D., & Cohen, M. (2016). Neural networks and artificial intelligence for biomedical engineering. New Jersey, Estados Unidos: Wiley-IEEE Press.
Lambert, M., Blaes, X., Traore, P., & Defourny, P. (2017). Estimate yield at parcel level from S2 time serie in sub-Saharan smallholder farming systems. 9th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, Brujas, Bélgica. https://doi.org/10.1109/Multi-Temp.2017.8035204
Magaly, L. M., Rolando, M. R., Fernando, M. R., & Marcela, P. S. (2020). Mensajería cliente-servidor aplicando sockets en las herramientas GEANY IDE 1.31, PHYTON 3.7 y POSTGRESQL 9.5 en el sistema operativo CENTOS 7. Conference Proceedings (Machala), 4(1), 177-185. https://doi.org/10.48190/CP.V4N1A11
Mejdal, M., Abouhilal, A., & Chahid, E. (2017). Effects of temperature in the performance of the thermoelectric devises: Power generation. International Renewable and Sustainable Energy Conference-IRSEC, Marrakech, Marruecos, 338-343, https://doi.org/10.1109/IRSEC.2016.7984011
Mejía, E. (2019). Predicción del consumo de energía eléctrica global de la Empresa Municipal de Servicios Eléctricos Utcubamba mediante modelos Holt-Winters. Revista Científica Pakamuros, 7(1), 12-23. https://doi.org/10.37787/PAKAMUROS-UNJ.V7I1.72
Muñoz, M., Cortina, J., Vaillant, F., & Parra, S. (2019). An overview of the physical and biochemical transformation of cocoa seeds to beans and to chocolate: Flavor formation. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 60(10), 1593-1613. https://doi.org/10.1080/10408398.2019.1581726
Nair, K. (2021). Cocoa (Theobroma cacao L.): Tree Crops. Londres: Springer International Publishing.
Sierra, J. E., Vesga, J. C., & Medina, B. (2018). Livestock model innovation under the concept of smart cities. Indian Journal of Science and Technology, 11(22), 1-6. https://doi.org/10.17485/ijst/2018/v11i22/122510
Vesga, J. C., Barrera, J. A., & Sierra, J. E. (2018). Design of a prototype remote medical monitoring system for measuring blood pressure and glucose measurement. Indian Journal of Science and Technology, 11(22), 1-8. https://doi.org/10.17485/ijst/2018/v11i22/122509
Wang, Q., Wang, G., Xie, X., & Zhou, L. (2019). Design and simulation for temperature measurement and control system based on PT100. Proceedings of 2019 IEEE 4th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference, Chengdu, China, 2301-2304. https://doi.org/10.1109/IAEAC47372.2019.8997936
Weather Atlas. (s. f.). Climate and monthly weather forecast Floridablanca, Colombia. https://www.weather-atlas.com/en/colombia/floridablanca-climate
Wei, W. (2013). Time Series Analysis. Londres: Oxford University Press.
Wu, J., & He, Y. (2021). Prediction of GDP in Time Series Data Based on Neural Network Model. IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Industrial Design (AIID), Guangzhou, China, 20-23. https://doi.org/10.1109/AIID51893.2021.9456509
Yang, D., Chen, H., Song, Y., & Gong, Z. (2017). Granger Causality for Multivariate Time Series Classification. IEEE International Conference on Big Knowledge, Hefei, China, 103-110. https://doi.org/10.1109/ICBK.2017.36
Żyżelewicz, D., Budryn, G., Oracz, J., Antolak, H., Kręgiel, D., & Kaczmarska, M. (2018). The effect on bioactive components and characteristics of chocolate by functionalization with raw cocoa beans. Food Research International, 113(1), 234-244. https://doi.org/10.1016/J.FOODRES.2018.07.017