OPTIMIZED AQUACULTURE DATA MANAGEMENT WITH IoT: CLOUD STORAGE
AND PROCESSING
GESTIÓN OPTIMIZADA DE DATOS ACUÍCOLAS CON IOT: ALMACENAMIENTO Y
PROCESAMIENTO EN LA NUBE
Villanueva Guzmán Jorge Cein1, Arias Peregrino Víctor Manuel2, Gómez Domínguez Ezequiel3,
Zamora Reséndiz Pedro4, López López Nayeli del Carmen5
1Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Villahermosa, jorge.vg@villahermosa.tecnm.mx, https://orcid.org/0000-
0003-1307-0801 (Autor corresponsal).
2Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Villahermosa, victor.ap@villahermosa.tecnm.mx, https://orcid.org/0000-
0001-5925-4097,
3Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de la Zona Olmeca, gomezgde@gmail.com, https://orcid.org/0009-0008-3996-
951X,
4Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Querétaro, pedrozamora.resendiz@gmail.com, https://orcid.org/0009-0009-
3190-5631,
5Tecnológico
Nacional
de
México/Instituto
Tecnológico
de
Villahermosa,
L25300071@villahermosa.tecnm.mx,
https://orcid.org/0009-0003-4437-133X.
https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v8i2.434
Resumen – El sistema de monitoreo de calidad del agua
basado en Internet de las Cosas (IoT) [1], orientado a
optimizar la gestión en entornos acuícolas, integra una
placa Arduino UNO R4 WiFi [2] con sensores de pH [3],
turbidez [4], oxígeno disuelto [5] y temperatura [6],
permitiendo la adquisición y transmisión de datos en
tiempo oportuno hacia una base de datos en la nube [7].
Para ello, se desarrolló una API en Node.js dentro del
entorno Visual Studio Code [8], encargada de administrar
la comunicación entre los dispositivos IoT y Firebase [9],
plataforma NoSQL [10] utilizada para el almacenamiento
rápido y escalable de la información.
time data acquisition and transmission to a cloud
database. To this end, a Node.js API was developed
within the Visual Studio Code environment to manage
communication between IoT devices and Firebase, a
NoSQL platform used for fast and scalable data storage.
Wireless transmission is achieved through the
microcontroller's integrated connectivity, ensuring
continuous updating of the measured parameters. A web
application was also designed to facilitate data
visualization, generate historical reports, and send alerts
in the event of potential anomalies. Functional tests
demonstrated the system's stability, measurement capture
accuracy, and data transmission integrity. Overall, the
results demonstrate the technical feasibility and potential
of the system as a support tool for sustainable water
quality management in aquaculture environments.
La transmisión inalámbrica [11] se realiza mediante la
conectividad integrada del microcontrolador [12],
garantizando la actualización continua de los parámetros
medidos. Asimismo, se diseñó una aplicación web que
facilita la visualización de los datos, la generación de
reportes históricos y el envío de alertas ante posibles
anomalías. Las pruebas de funcionamiento evidenciaron
la estabilidad del sistema, la precisión en la captura de
mediciones y la integridad en la transmisión de datos. En
conjunto, los resultados demuestran la viabilidad técnica
y el potencial del sistema como herramienta de apoyo
para la gestión sostenible de la calidad del agua [13] en
espacios acuícolas.
Keywords – IoT, Sensors, Water Quality, Database,
Wireless Transmission, Web Application.
INTRODUCCIÓN
El crecimiento de la acuicultura en México ha sido
impulsado por la necesidad de diversificar las fuentes de
producción de alimentos y fortalecer la seguridad
alimentaria del país. El estado de Tabasco, ubicado en el
sureste de México, es una región con una vasta red
hidrológica que incluye ríos, lagunas y humedales, lo que
la convierte en un área propicia para el desarrollo de
actividades acuícolas. Según datos del Instituto Nacional
de Estadística y Geografía (INEGI) [14], Tabasco cuenta
con más de 400 kilómetros de litoral y una extensa red de
cuerpos de agua que cubren aproximadamente el 10% de
su superficie total. Esta riqueza hídrica ha permitido que
la acuicultura se consolide como una actividad
económica importante en la entidad, generando empleos
Palabras Clave-- IoT, Sensores, Calidad del Agua, Base
de Datos, Transmisión Inalámbrica, Aplicación Web.
Abstract -- The Internet of Things (IoT)-based water
quality monitoring system, aimed at optimizing
management in aquaculture environments, integrates an
Arduino UNO R4 WiFi board with pH, turbidity,
dissolved oxygen, and temperature sensors, enabling real-
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y contribuyendo a la seguridad alimentaria de la
población.
las pérdidas causadas por cambios inesperados en las
condiciones del agua [13].
Las tilapias (Oreochromis spp. y Tilapia sp) fueron
introducidas a México en 1964 procedentes de Estados
Unidos y mantenidas primeramente en la Estación
Piscícola de Temascal, Oaxaca. Es una de las especies
que tienen gran importancia en la producción de proteína
animal en aguas tropicales y subtropicales de todo el
mundo, particularmente en los países en desarrollo.
El prototipo IoT [1] basado en la nube permite la
monitorización continua y la gestión de la calidad del
agua en estanques de crianza de alevines de tilapia. La
solución integra sensores especializados para la medición
de variables fisicoquímicas clave, una plataforma web
para la visualización y análisis de los datos recolectados,
así como un sistema de alertas en tiempo oportuno ante
valores fuera de los rangos óptimos. Esta herramienta
brinda a los productores acuícolas un mayor control sobre
sus procesos, optimizando el manejo de los estanques y
promoviendo la sostenibilidad en la producción de tilapia
[13].
La tilapia (Oreochromis niloticus) es una de las especies
más cultivadas en Tabasco debido a su adaptabilidad a las
condiciones climáticas de la región y su alta demanda en
el mercado local y nacional. De acuerdo con el Anuario
Estadístico de Acuicultura y Pesca 2022, publicado por la
Comisión
Nacional
de
Acuicultura
y
Pesca
DESARROLLO
(CONAPESCA) [15], la producción de tilapia en México
alcanzó las 180,000 toneladas en 2021, y Tabasco se
posicionó como uno de los principales estados
productores, contribuyendo con aproximadamente el 8%
de la producción nacional. Sin embargo, a pesar de su
potencial, la acuicultura en la región enfrenta desafíos
significativos que limitan su crecimiento y sostenibilidad.
Para el desarrollo del sistema de monitoreo de calidad del
agua basado en Internet de las Cosas (IoT) [1]orientado a
optimizar la gestión en entornos acuícolas, se implementó
la metodología Scrum [18], la cual se define como un
marco ágil para la gestión de proyectos complejos, que
permite crear valor y adaptarse a las necesidades
cambiantes mediante entregas incrementales llamadas
"sprints". Se centra en la colaboración efectiva entre
equipos y clientes, entregando productos funcionales en
ciclos cortos para ajustar y mejorar continuamente.
En este contexto, la tilapia (Oreochromis niloticus) se ha
consolidado como una de las especies más cultivadas
debido a su resistencia, rápido crecimiento y alta
demanda en el mercado. No obstante, la calidad del agua
en los estanques de crianza sigue siendo un factor crítico
Fase 1 – Inicio (Planificación del Sprint 0).
Esta fase se centró en:
que influye directamente en la productividad
y
➢
La identificación de problemas y objetivos: se
detectan tres problemas clave: monitoreo manual
del agua, falta de acceso remoto y carencia de
seguridad digital.
rentabilidad de los sistemas acuícolas. La gestión
ineficiente de los parámetros fisicoquímicos del agua,
como el pH, la temperatura, la concentración de oxígeno
disuelto y la turbidez, puede generar condiciones
adversas que afectan el crecimiento y la supervivencia de
los alevines [16].
➢
Backlog inicial del producto, se establecen como
historias de usuario:
▪
Como operador acuícola, deseo monitorear pH,
turbidez, oxígeno y temperatura en tiempo real.
Como administrador, quiero generar reportes
históricos de calidad del agua.
Como usuario, necesito alertas automáticas
cuando los parámetros se desvíen.
El monitoreo de estos parámetros es esencial para
garantizar el bienestar de los peces y la sostenibilidad de
la producción. Sin embargo, en muchas granjas acuícolas,
la supervisión se realiza de forma manual, lo que limita la
precisión y frecuencia de las mediciones, aumentando el
riesgo de fluctuaciones bruscas en las condiciones del
agua. De acuerdo con la Agenda Estratégica del
Tecnológico Nacional de México para Agua Limpia y
Saneamiento [17], la implementación de sistemas
tecnológicos en la gestión del agua es una necesidad
urgente para garantizar su uso eficiente en sectores
estratégicos como la acuicultura.
▪
▪
➢
Definición tecnológica: selección de Arduino UNO
R4 WiFi, Firebase (NoSQL) y API en Node.js.
Fase 2 – Sprint Planning y Diseño del Producto
(Sprint 1).
En esta fase se planificó el Sprint 1 para cubrir la
recopilación de requisitos y el modelado UML, en donde
se desarrollaron los diagramas de caso de uso, secuencia,
clases y componentes que definen la comunicación entre
Arduino, API y Firebase; de igual manera se definieron
los protocolos de comunicación IoT (WiFi, MQTT [19],
AMQP, CoAP [20], etc.).
Ante esta problemática, el uso de tecnologías emergentes,
como el Internet de las Cosas (IoT) [1], ofrece una
solución innovadora para automatizar la recolección y
análisis de datos en tiempo oportuno, mejorando la
capacidad de respuesta ante variaciones en la calidad del
agua. El uso de sensores y plataformas en la nube permite
optimizar los procesos de producción acuícola y reducir
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Figura 1. Caso de Uso: Inicio de sesión.
Figura 4. Diagrama de secuencia: Vista general.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 2. Caso de uso: Interfaz principal.
Figura 5. Diagrama de Actividades General.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 3. Diagrama de secuencia: Vista general.
Figura 6. Arquitectura base de Arduino UNO R4, WIFI y
Firebase.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 7. Arquitectura base en Aplicación web, API y
Firebase.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
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Figura 8. Arquitectura base de Arduino UNO R4, WIFI,
Figura 12. Interfaz de los estanques.
firebase y aplicaciones.
Fuente. Creación propia, 2025
Figura 9. Diagrama de Clase.
Fuente. Creación propia, 2025
Figura 13. Interfaz de informes.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 10. Interfaz inicio de sesión.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 14. Interfaz de historial.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 11. Interfaz principal del sistema.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 15. Interfaz de ajuste.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
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Figura 19. Firebase: colección creada con datos.
Fase 3 – Desarrollo Iterativo (Sprints 2–3).
Esta fase de la metodología, se centró en el desarrollo de
los:
➢
Sprint 2: Creación de la base de datos en Firebase.
▪
Se definieron las colecciones y nodos (usuarios,
sensores, estanques).
▪
Se realizaron pruebas de lectura/escritura en
tiempo real.
➢
Sprint 3: Desarrollo de la API en Node.js y conexión
con Arduino.
▪
Se realizó la programación de los endpoints
(GET, POST, PUT, DELETE).
Fuente. Creación propia, 2025.
▪
▪
Se llevó a cabo la comunicación segura con
cifrado SSL y autenticación Firebase.
Se realizaron pruebas con sensores reales de pH,
turbidez y temperatura.
Figura 20. Firebase: vista de la colección creada con datos.
Figura 16. Firebase: creación de proyecto.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 21. Cuenta de Servicio para tu Backend Node.js.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 17. Firebase: creación de la base de datos.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 22. Código index.js.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 18. Firebase: creación de la colección de datos.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
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Figura 23. Código Controller.js.
Figura 27. Código del módulo 1.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 28. Código del módulo 2.
Figura 24. Programación del Arduino.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 25. Programación y prueba de sensor de temperatura
Fase 4 – Sprint Review y Validación (Sprint 4).
en Arduino.
En esta fase se realizó la verificación del funcionamiento
de los módulos, es decir, se realizaron pruebas
funcionales, validación de las mediciones en tiempo real
y de las alertas por anomalías, así como la revisión en
conjunto con el cliente y la retroalimentación inmediata.
Figura 29. Prueba de funcionalidad de usuarios.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 26. Programación y prueba de sensor Ph en Arduino.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 30. Prueba de funcionalidad de los sensores.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
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DISCUSIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
El uso de sensores y dispositivos conectados en la
acuicultura comenzó a explorarse en México con mayor
frecuencia cerca de la década del 2010. La necesidad de
monitorear variables críticas como temperatura, oxígeno
disuelto, pH y salinidad impulsó la adopción de estas
tecnologías.
El proyecto de Automatización y Control para el Bombeo
en Granjas Camaroneras: Implementado en la empresa
"Loma de las Cayotas", busca automatizar el proceso de
bombeo para la oxigenación de camarones, reduciendo
errores y accidentes, y optimizando la eficiencia en la
crianza de este marisco [24].
El proyecto Sistema Acuícola de Gestión y Monitoreo de
Calidad del Agua Basado en Tecnologías IoT e Ingeniería
de Software, se usa en el área de producción acuícola, el
cual está compuesto por una aplicación móvil y un
prototipo de control conformado por una tarjeta
microcontrolador y los elementos conectados a la misma,
permite monitorear las principales variables de un hábitat
acuícola artificial, con la finalidad de controlar los
elementos para la recirculación y mantener óptimos los
niveles de dichas variables.
A nivel nacional, la actividad acuícola mexicana está en
expansión sostenida y creciente relevancia para la
seguridad alimentaria. De acuerdo con cifras oficiales, en
2023 México produjo más de 1.9 millones de toneladas
de especies pesqueras y acuícolas, con un valor
económico superior a 42 mil millones de pesos, lo que
confirma la importancia del sector en el abasto y en las
exportaciones del país. En ese mismo año, la producción
de camarón, columna vertebral de la acuacultura nacional
alcanzó
preliminarmente
243,400
toneladas,
consolidando a México entre los principales productores
regionales. La producción de tilapia, por su parte,
mantuvo su papel social y productivo al concentrar una
proporción significativa de las y los profesionales del
subsector y aportar un valor estimado en miles de
millones de pesos, con fuerte arraigo en unidades de
Finalmente en el caso del proyecto Aplicación de
Sistemas Embebidos e IoT para el Monitoreo de oxígeno
disuelto en Estanques Acuícolas en Eldorado, Sinaloa:
Proyecto para obtención de grado desarrollado por Jesús
Antonio Navar Pintor en la Universidad Autónoma de
Zacatecas en la Unidad Académica de Ingeniería
Eléctrica; utiliza la arquitectura de una red LoRaWAN
[25] para el Internet de las Cosas (IoT), que abarca la
creación de los dispositivos de borde, hasta el desarrollo
de una red Lora, la validación de las mediciones del
sistema en la recolección de los valores de oxígeno
disuelto que son de vital importancia para el óptimo
crecimiento de las especies marinas y por último,
implementa el sistema en estanques acuícolas dedicados
a la producción de camarón Vannamei, facilitados por la
cooperativa María Esperanza.
producción de pequeña
y
mediana escala. Estas
tendencias locales se alinean con la dinámica global
reportada por la FAO, que documentó en 2022 el punto
de inflexión histórico en el que la acuacultura superó por
primera vez a la pesca de captura como fuente principal
de animales acuáticos para consumo humano [21].
La implementación de las tecnologías digitales en los
territorios rurales mexicanos ha crecido con rapidez: para
2023, 81.2 % de la población de 6 años y más usó internet
85.5 % en áreas urbanas y 66.0 % en zonas rurales, con
un incremento rural estadísticamente significativo
respecto de 2022. Este avance habilita nuevas
posibilidades para la instrumentación de soluciones de
Internet de las Cosas (IoT) en granjas acuícolas dispersas
geográficamente, donde la variabilidad de la calidad del
agua y los costos de insumos exigen monitoreo continuo
y toma de decisiones basada en datos. Los sistemas IoT
que utilizan sensores de pH, oxígeno disuelto,
temperatura y turbidez, conectividad y analítica de datos,
permiten detectar condiciones subóptimas con mayor
oportunidad, lo que permite optimizar la alimentación y
reducir mortalidad, mejorando productividad y bienestar
animal bajo esquemas de manejo responsable [22]. Aquí
algunos ejemplos:
Estos proyectos reflejan el avance y la innovación en la
automatización
de
la
acuicultura
en
México,
contribuyendo a una producción más eficiente y
sostenible.
Por lo tanto, después de analizar los resultados anteriores
se puede determinar que el sistema IoT basado en la nube
que permite monitorizar y gestionar en tiempo oportuno
parámetros fisicoquímicos de calidad del agua en
estanques de crianza de alevines de tilapia, garantiza las
condiciones óptimas para el crecimiento de las especies y
reduce riesgos asociados a cambios en dichos parámetros,
lo que genera un impacto significativo en productores del
municipio de Centro, Tabasco, alineándose con los
Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda
2030 de la ONU [26] y los ejes estratégicos del gobierno
de la República de México; lo que lo hace diferente a los
sistemas ya existentes.
El proyecto titulado Sistema de Monitoreo y Control
Inalámbrico en Granjas Acuícolas: Proyecto para
obtención de grado desarrollado por David Duarte Correa
en la Universidad Autónoma de Querétaro; se centra en
la instrumentación y tecnificación de granjas acuícolas
mediante un sistema inalámbrico de monitoreo y control,
haciéndolo accesible para productores nacionales [23].
1. Fase 1 – Inicio (Planificación del Sprint 0): se recabo
información para establecer los requerimientos para el
desarrollo del sistema IoT basado en la nube que permite
monitorizar y gestionar en tiempo oportuno parámetros
fisicoquímicos de calidad del agua en estanques de
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crianza de alevines de tilapia. A partir de estos
requerimientos se tomaron decisiones tales como las
funcionalidades a desarrollar, los usuarios o personas
involucradas, las tecnologías a utilizar y el tipo de diseño
del sistema web y el sistema de control.
La interfaz Estatus es donde el Arduino UNO R4 junto
con los sensores y el medio de comunicación darán
visualización a los datos respectivos de cada estanque.
Figura 33. Interfaz Estatus.
2. Fase 2 – Sprint Planning y Diseño del Producto
(Sprint 1): los requerimientos obtenidos en la fase de
inicio (planificación del sprint 0) facilitaron la
elaboración del análisis y diseño del sistema IoT basado
en la nube que permite monitorizar y gestionar en tiempo
oportuno parámetros fisicoquímicos de calidad del agua
en estanques de crianza de alevines de tilapia.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 31. Arquitectura del Sistema IoT.
En la interfaz de informes, se selecciona el tipo de dato
que se desee obtener por medio de las fechas que requiera
y se muestran los datos de cada estanque.
Figura 34. Interfaz informes.
Fuente. Creación propia, 2025.
3. Fase 3 – Desarrollo Iterativo (Sprints 2–3): se
desarrolló el sistema IoT partiendo del diseño realizado
en la fase 2 – sprint planning y diseño del producto (sprint
1).
Fuente. Creación propia, 2025.
La interfaz informe, también cuenta con un apartado en
donde el informe se puede generar en un documento tipo
Excel o .PDF.
A continuación, pantallas de sistema IoT:
Al iniciar el sistema IoT basado en la nube que permite
monitorizar y gestionar en tiempo oportuno parámetros
fisicoquímicos de calidad del agua en estanques de
crianza de alevines de tilapia, se tiene como vista
principal la siguiente pantalla, en la que se observa el
inicio de sesión por parte del usuario.
Figura 35. Interfaz de generación del informe en documento
Excel o PDF.
Fuente. Creación propia, 2025.
Figura 32. Pantalla inicial del sistema.
Para conocer el historial de mediciones que se ha
realizado en cada estanque, se realiza desde la interfaz
historial que se muestra a continuación.
Figura 36. Interfaz de historial de mediciones en cada
estanque.
Fuente. Creación propia, 2025.
Fuente. Creación propia, 2025.
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En caso de requerir algún ajuste en el sistema o recuperar
la contraseña, se puede realizar desde la interfaz ajuste, la
cual se muestra a continuación.
que buscan fortalecer la autosuficiencia alimentaria,
impulsar la innovación tecnológica, trabajar por la
sostenibilidad ambiental y afianzar la inclusión de todos
los sectores.
Figura 37. Interfaz de ajuste.
En particular, este proyecto tiene un enfoque social: busca
que la tecnología no se quede solo en las ciudades, sino
que llegue a las zonas rurales. Al hacer esto, no solo
mejoramos la competitividad del sector, sino que nos
aseguramos de que los propios productores aprendan a
usar estas herramientas digitales, lo cual es esencial para
su desarrollo.
Los resultados obtenidos sugieren que la integración de
este sistema puede incrementar significativamente la
productividad acuícola y reducir el impacto ambiental, lo
que representa un paso importante hacia la consolidación
de una acuicultura inteligente en Tabasco.
Fuente. Creación propia, 2025.
4. Fase 4 – Sprint Review y Validación (Sprint 4): para
el despliegue en producción sistema IoT basado en la
nube que permite monitorizar y gestionar en tiempo
oportuno parámetros fisicoquímicos de calidad del agua
en estanques de crianza de alevines de tilapia se contactó
con el dueño de la Granja Acuícola Medellín Tabasco,
con la finalidad de que autorizara la implementación del
sistema. Este proceso involucró la preparación del
entorno de producción, la configuración del sistema, la
seguridad, su supervisión y la validación de las
mediciones en tiempo real y de las alertas por anomalías,
así como la revisión en conjunto con el cliente y la
retroalimentación inmediata. El sistema IoT se desplegó
con éxito.
Como líneas futuras de investigación se proponen las
siguientes: 1. Ampliar la cobertura del sistema mediante
el uso de inteligencia artificial para el análisis predictivo
de los parámetros de calidad del agua, permitiendo
anticipar posibles alteraciones y optimizar las estrategias
de alimentación y oxigenación.
Como segunda línea, se propone integrar módulos de
energía solar para garantizar la operación autónoma del
sistema en zonas rurales con limitaciones eléctricas, así
como desarrollar una aplicación móvil [27] que permita a
los productores gestionar los datos desde cualquier
dispositivo.
CONCLUSIONES
El desarrollo del sistema basado en Internet de las Cosas
(IoT) y tecnologías en la nube para el monitoreo y gestión
de parámetros fisicoquímicos en estanques de crianza de
alevines de tilapia demostró ser una herramienta eficaz,
accesible y de alto impacto para la acuicultura local. El
prototipo permitió registrar y analizar en tiempo oportuno
variables críticas como el pH, la temperatura, el oxígeno
disuelto y la turbidez, generando alertas ante variaciones
que pudieran comprometer la salud de los organismos. De
esta forma, se lograron cumplir los objetivos planteados,
garantizando condiciones óptimas para el crecimiento de
los alevines y contribuyendo a la reducción de pérdidas
productivas.
Finalmente, se prevé realizar validaciones en diferentes
tipos de cuerpos de agua y especies acuícolas, con el fin
de adaptar el modelo a diversas condiciones ambientales
y fortalecer su aplicabilidad en contextos productivos de
todo el país.
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos
Tecnológico Nacional de México
Tecnológico de Villahermosa por la confianza, el apoyo
facilidades brindada para la elaboración
a
la Granja Acuícola Medellín, al
y
al Instituto
y
e
implementación del Sistema IoT basado en la nube que
permite monitorizar y gestionar en tiempo oportuno
parámetros fisicoquímicos de calidad del agua en
estanques de crianza de alevines de tilapia.
La aplicación de tecnologías IoT en el contexto acuícola
no solo moderniza las prácticas tradicionales de
producción, sino que también impulsa la transición hacia
sistemas más sostenibles y eficientes. Desde una
perspectiva más amplia y de compromiso social, este
progreso se sitúa en perfecta sintonía con varios de los
propósitos esenciales de la agenda 2030 de la ONU [26]:
el ODS 2 sobre cómo erradicar el hambre, el ODS 6 para
asegurar el acceso al agua limpia, el ODS 9 que impulsa
la infraestructura y la innovación, y el ODS 14 que cuida
nuestros océanos. Además, alinea nuestros esfuerzos con
las directrices estratégicas de la administración mexicana,
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Recepción: 21/10/2025 ǀ Aceptación: 30/11/2025 | Publicación: 27/12/2025
IPSUMTEC8 ǀ Volumen 8 – N° 2 ǀ julio - diciembre 2025
Página 227
como-funcionan-las-aplicaciones-
moviles/#Que_es_una_aplicacion_movil
Tabla de Roles de Contribución
Rol
Autor (es)
Jorge Cein Villanueva
Guzmán
Conceptualización
Administración del
proyecto
Jorge Cein Villanueva
Guzmán
Victor Manuel Arias
Peregrino
Curación de datos
Metodología
Software
Ezequiel Gómez Domínguez
Nayeli del Carmen López
López
Redacción
Pedro Zamora Reséndiz
Victor Manuel Arias
Peregrino
Visualización
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Recepción: 21/10/2025 ǀ Aceptación: 30/11/2025 | Publicación: 27/12/2025
IPSUMTEC8 ǀ Volumen 8 – N° 2 ǀ julio - diciembre 2025
Página 228