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 solo 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. Así, 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.  http://t.ly/iOL8

La producción procedente de la acuicultura ha crecido drásticamente en los últimos 50 años, hasta llegar a ser, dentro del ámbito alimentario, el sector de mayor crecimiento. Además, se prevé que la demanda de productos procedentes de la acuicultura seguirá aumentando. La acuicultura se ha convertido en la principal fuente de suministro de especies tales como langostinos, salmón, trucha o tilapia. En Perú, la acuicultura tiene también un fuerte auge. Sin embargo, su nivel de desarrollo es menor comparado con otros países de la región. No obstante, la actividad de acuicultura en el Perú se ha venido incrementando en los último  años. Este crecimiento ha venido también acompañado de un crecimiento en innovación.

Desde un punto de vista de las tecnologías de la información y manejo de datos, el sector acuícola peruano está poco desarrollado, por lo que el propósito del proyecto que se presenta es contribuir a mejorar esta situación. En general, puede afirmarse que en las piscifactorías se recogen sólo los datos básicos que puedan afectar de forma muy crítica a la producción, utilizando técnicas que en muchos casos son manuales, imprecisas y susceptibles de mejorarse. Estos datos se analizan, además, de forma poco sistemática. Por lo que la interpretación de los datos, así como las decisiones que se derivan de ella, se basan principalmente en la evaluación subjetiva por parte de los responsables de la instalación.

Si bien la experiencia de estos responsables es, sin duda, fundamental y muy valiosa, la eficacia de su desempeño se ve disminuida a medida que la instalación es mayor y los procesos más sofisticados. Estas personas necesitan, entonces, de una herramienta informática que les ayude en el análisis estadístico e interpretación de una información, cada vez más abundante, más heterogénea y con mayor número de variables. Así, puede decirse que, dada la alta competitividad que existe en los mercados internacionales, un uso deficiente de la información por parte de sector acuícola restará eficacia en su gestión, dificultando los objetivos de calidad y productividad, y limitando su crecimiento.

Las piscifactorías son instalaciones que tienen gran número de piscinas, del orden de varios centenares, cada una con cientos de miles de langostinos. Al respecto, en la región de Piura se generan varias cosechas al año. Dado que estas instalaciones necesitan monitorear constantemente el crecimiento de los langostinos, la cantidad de información que deben manejar para tomar decisiones es ingente, mucho mayor que la que pueda permitir analizar de forma eficiente una persona utilizando herramientas clásicas, tales como las hojas de cálculo. Este escenario de operación es, sin embargo, ideal para la aplicación de métodos estadísticos, pues estos permiten, entre otras cosas, lo siguiente:

• Analizar la influencia de factores determinantes para el crecimiento, tales como la densidad de siembra, los niveles de oxígeno o la temperatura.
• Automatizar el monitoreo de la producción, lo que permitirá que la empresa pueda poner el foco solo en aquellas piscinas que presenten desviaciones significativas respecto a lo previsto. Por el contrario, sin esta capacidad de análisis, solo se podrán advertir situaciones extremas cuando las variables sobrepasen ciertos límites críticos especificados; es decir, cuando nos encontremos en una situación inadmisible. La decisión, por consiguiente, se tomará más tarde y a un coste potencialmente mayor.
• Permiten predecir, para cada piscina, cuál será el momento idóneo de cosecha en el que se alcance el peso de mercado. De esta forma pueden anticipar la organización de las actividades logísticas de forma óptima.
• Analizar si los desajustes observados son explicados por las variaciones de la temperatura atmosférica, del nivel de oxígeno, o han de investigar otro tipo de factores, tales como cambios recientes en la alimentación o alguna enfermedad.

Modalidad de proyecto: Proyecto de investigación avanzado

Los proyectos deben ser presentados de manera asociativa (con una o más entidades asociadas).

La conformación mínima es la siguiente:

• Un investigador principal
• Un coinvestigador
• Un tesista de posgrado
• Un gestor tecnológico
• Un coordinador administrativo

Tipo de proyecto: Investigación aplicada

Subsector: Agroindustria y elaboración de alimentos

Sector: Estratégico

Lugar de ejecución del proyecto: Piura

Fecha de inicio:  01/12/2018

Fecha de cierre:  01/12/2020

Plazo de ejecución (meses): 24

Objetivo principal

El objetivo de la propuesta es el desarrollo de metodologías estadísticas avanzadas que, implementadas convenientemente en una herramienta informática, contribuyan a mejorar la calidad y la productividad del cultivo del langostino en una piscifactoría.

Se construirán modelos orientados a los tres siguientes fines: control, monitoreo y predicción. Estos fines se complementan para conseguir el objetivo final. Los modelos orientados al control buscan entender la influencia de los factores que influyen en el crecimiento de los langostinos, tales como la alimentación, densidad de siembra, temperatura, etc. Los modelos orientados al monitoreo permiten vigilar la producción, para detectar de forma automática cualquier desviación significativa en el crecimiento de los langostinos respecto a lo previsto. Los modelos orientados a la predicción permiten conocer, entre otras cosas, la senda de crecimiento de los langostinos, permitiendo estimar los momentos óptimos de cosecha, facilitando su gestión.

Los modelos serán implementados en la herramienta informática SIMAC (Sistema Integrado para el Monitoreo de la producción ACuicola), desarrollada por el equipo investigador en un proyecto anterior financiado por Innovate Perú (contrato N°377-PNICP-PIAP-2014.) y registrada en INDECOPI. La actualización de este software con los nuevos métodos facilitará a las empresas del sector la gestión de su producción de forma mucho más eficiente.

Objetivo específico 1

Construcción de modelos estadísticos paramétricos no lineales para controlar, predecir y monitorear el crecimiento de los langostinos

Objetivo específico 2

Construcción de modelos no paramétricos y de análisis funcional para controlar, monitorear y predecir el crecimiento de los langostinos.

Objetivo específico 3

Construcción de gráficos de control con memoria, capaces de detectar desajustes pequeños.

Objetivo específico 4

Implementación de los algoritmos en una herramienta informática

Institución responsable del proyecto

Universidad de Piura

RUC: 20172627421

Tipo de entidad: Universidades que se encuentren licenciadas o en proceso de licenciamiento por la SUNEDU

Régimen: Privado

Tipo de organización: Sin fines de lucro

Departamento: Piura

Provincia: Piura

Distrito: Piura

Dependencia: Facultad de ingeniería

Investigador Principal

Nombres: Ismael

Apellido paterno: Sánchez

Apellido materno: Rodríguez-Morcillo

Grado académico: Doctorado

Nombre del grado académico: Ingeniero Industrial

Entidad: Universidad de Piura

Dependencia: Facultad de Ingeniería

Coinvestigadores

Nombres: Isabel Marina

Apellido paterno: González

Apellido materno: Farias

Grado académico: Doctorado

Entidad: Universidad de Piura

Dependencia: Facultad de Ingeniería

Nombres: Bertha Susana

Apellido paterno: Vegas

Apellido materno: Chiyón

Grado académico: Doctorado

Entidad: Universidad de Piura

Dependencia: Facultad de Ingeniería

Nombres: Ana Valeria

Apellido paterno: Quevedo

Apellido materno: Candela

Grado académico: Magister

Entidad: Universidad de Piura

Dependencia: Facultad de Ingeniería

Nombres: Willy Ericson

Apellido paterno: Ugaz

Apellido materno: Sánchez

Grado académico: Doctorado

Entidad: Universidad de Piura

Dependencia: Facultad de ingeniería

Tesistas

Nombres: Tesista no identificado 1

Apellido paterno: –

Apellido materno: –

Tipo de tesis: Licenciatura

Entidad: Universidad de Piura

Nombres: Tesista no identificado 2

Apellido paterno: –

Apellido materno: –

Tipo de tesis: Maestría

Entidad: Universidad de Piura

Nombres: Tesista no identificado 3

Apellido paterno: –

Apellido materno: –

Tipo de tesis: Licenciatura

Entidad: Universidad de Piura

Gestor tecnológico

Nombres: Jhon Adrián

Apellido paterno: Salgado

Apellido materno: –

Entidad: Universidad de Piura

Coordinador administrativo

Nombres: Mónica Lizbeth

Apellido paterno: Corzo

Apellido materno: Otero

Entidad: Universidad de Piura

Rubros financiables

• Recursos humanos (hasta 50% del monto financiado)

1. Incentivo monetario para el investigador principal y coinvestigadores: no debe sobrepasar el máximo de S/ 2,000 mensuales por investigador.
2. Pago a los tesistas: no debe sobrepasar el máximo de S/ 1,500 mensuales por tesista.
3. Pago al personal técnico o asistente de investigación: no debe sobrepasar el máximo de S/ 1,000 mensuales por técnico.
4. Honorarios o incentivos para un gestor tecnológico: no debe de sobrepasar el máximo de S/. 1,500 mensuales.

• Equipos y bienes duraderos (hasta 20% del monto financiado)

Corresponde a la adquisición de equipos menores para el proyecto de investigación.

• Materiales e insumos

1. Materiales, insumos, reactivos, accesorios, componentes electrónicos o mecánicos, bienes no inventariables.
2. Material bibliográfico, tales como manuales, bases de datos, libros especializados, otros, y/o suscripciones a redes de información (en físico o electrónico).
3. Software especializado para el desarrollo de los proyectos de investigación.

• Viajes

Corresponde a los gastos de viajes relacionados a actividades propias del proyecto de investigación.

Los gastos que aplican para este rubro son los siguientes:

1. Pasajes: terrestres, aéreos, nacionales e internacionales, en clase económica.
2. Viáticos: comprenden los gastos por concepto de alimentación, hospedaje y movilidad (hacia y desde el lugar de embarque), así como el desplazamiento en el lugar donde se realizan las actividades. El concepto de viáticos es aplicable para estancias cuya duración sea menor a los quince (15) días calendario, considerando los topes máximos diarios detallados en el Anexo 2.
3. Manutención: comprenden los gastos de alojamiento, alimentación y movilidad local durante su permanencia en el lugar sede del objeto del beneficio otorgado, o desplazamientos relacionados con el mismo. El concepto de manutención es aplicable siempre que se trate de una estancia cuya duración sea mayor o igual a quince (15) días calendario, considerando los topes máximos diarios detallados en la convocatoria.
4. Seguro de viaje: el seguro es de carácter obligatorio y su valor debe estar de acuerdo al precio de mercado. La cobertura típicamente incluye gastos médicos de emergencia, muerte accidental, invalidez e imprevistos logísticos durante el viaje (retraso de vuelos, demora o pérdida de equipaje, robos, etc.). El precio del seguro puede variar en función a la edad, duración del viaje y el destino. Se puede financiar hasta un máximo de S/ 2,000.

• Servicios de no consultoría.

Corresponde a los gastos de contratación de personas naturales o jurídicas para la ejecución de actividades de índole técnica especializada, consideradas como críticas para lograr el buen resultado del proyecto de investigación: servicios de laboratorio, colección de datos, procesamiento de muestras, análisis y diseño.

• Otros servicios

Corresponde a los gastos de contratación de personas naturales o jurídicas para la ejecución de actividades complementarias del proyecto de investigación, tales como:

1. Actividades de difusión:

1. Gastos de organización de taller de cierre del proyecto.
2. Costo de publicación de artículos en revistas indizadas.

• Costo de inscripción para participar en eventos o para discutir los resultados con personal interesado o calificado.

1. Actividades complementarias de la investigación:

1. Gastos de importación y desaduanaje de materiales, insumos o equipos relacionados al proyecto de investigación que se adquieran en el extranjero.
2. Gastos relacionados a la obtención del título o grado.

• Gastos relacionados a la solicitud de patentes.

1. Gastos de mantenimiento correctivo para los equipos adquiridos u otro equipo de laboratorio que deba usarse en el proyecto.

• Gastos de gestión (hasta 10% del monto financiado)

Corresponde al incentivo monetario para el coordinador administrativo, útiles de oficina y servicios de imprenta.