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"Diseño e implementación de metodologías estadísticas avanzadas para el control y mejora de la productividad en procesos acuícolas. Aplicación a la crianza de langostinos."

CÓDIGO DE PROYECTO #049-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Información General
Numero de Subvención
049-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Descripción
Resumen
En Perú, la acuicultura es un sector económico emergente que busca afianzarse en mercados internacionales altamente competitivos. Sin embargo, a medida que las instalaciones de estas empresas crecen la necesidad de disponer de metodologías cuantitativas que faciliten la gestión productiva va siendo cada vez más evidente. Si bien los responsables de estas instalaciones saben que factores como la temperatura, el oxígeno disuelto o la alimentación influyen en el crecimiento, lo importante en la práctica es conocer específicamente cómo la alteración de estos factores en cantidades concretas puede estar determinando la situación actual de su proceso. Cabe decir que sólo la concreción del conocimiento que se tiene del proceso en un modelo estadístico basado en los datos de la propia instalación permitirá disponer de una herramienta realmente operativa. Esta herramienta, facilitará la actuación en el más corto plazo. En este proyecto, se proponen investigar métodos estadísticos multivariantes avanzados que permitan mejorar el conocimiento, y el control, de los factores que favorecen el crecimiento de las especies que se cultivan en las piscifactorías de nuestro entorno. El proyecto se desarrollará utilizando información real, proveniente de una instalación dedicada al cultivo de langostino. No obstante, los resultados pueden ser aplicados a otras instalaciones de langostinos o, con sus debidas adaptaciones, a otros cultivos.
Objetivo General
Construcción de métodos estadísticos avanzados que permitan: • Conocer y controlar los factores que afectan al crecimiento de las especies que se cultivan en una piscifactoría, • Monitorear y evaluar el crecimiento observado cada semana, y • Predecir el crecimiento de los langostinos con el fin de determinar el momento óptimo de cosecha. Los métodos desarrollados se implementarán en el software SIMAC, desarrollado por el equipo investigador en un proyecto anterior financiado por Innovate Perú (contrato N°377-PNICP-PIAP-2014). Los resultados ayudarán a las empresas peruanas dedicadas al cultivo del langostino a optimizar sus procesos productivos.
Palabras Clave
Modelización; Estadística; acuicultura; langostinos; predicción; Monitoreo.
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
BM
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
Dependencia / Unidad
Región
PIURA
Tipo de organización
UNIVERSIDAD
País
PERÚ
Entidades Asociadas

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Equipo Técnico
Página 1 de 1 · Total: 10
Filas:
ROL: GESTOR TECNOLÓGICO
ROL: CO-INVESTIGADOR
ROL: TESISTA DE PREGRADO
ROL: TESISTA DE PREGRADO
ROL: COORDINADOR ADMINISTRATIVO
Datos actualizados al 21/07/2026
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA / OTRAS INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
PIURA
Periodo de Ejecución
01/01/2019 al 30/09/2021
Disciplina OCDE
OTRAS INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
Monto total
Monto total
S/ 200,000.00
Publicaciones
Página 1 de 1 · Total: 3
Filas:
DOI: 10.1080/08982112.2020.1844894
REVISTA: Quality Engineering
AÑO: 2021
TIPO PUBLICACION: Artículo
QUARTIL: Q1
INDEXACIÓN: Scopus
PUBLISHER: Bellwether Publishing, Ltd.
DOI: 10.1016/j.aquaeng.2021.102180
REVISTA: Aquacultural Engineering
AÑO: 2021
TIPO PUBLICACION: Artículo
QUARTIL: Q1
INDEXACIÓN: Scopus
PUBLISHER: Academic Press Inc.
DOI: 10.1080/08982112.2020.1776326
REVISTA: Quality Engineering
AÑO: 2020
TIPO PUBLICACION: Artículo
QUARTIL: Q1
INDEXACIÓN: Scopus
PUBLISHER: Bellwether Publishing, Ltd.
Datos actualizados al 21/07/2026
Propiedad Intelectual

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Tesis
Página 1 de 1 · Total: 3
Filas:
NIVEL ACADÉMICO: Pregrado
GRADO ACADÉMICO: Maestro en Educación con mención en Tecnología Educativa
AÑO: 2020
Datos actualizados al 21/07/2026
Presentaciones Orales

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Pasantías

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Filas:
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