Diseño de experimentos, design thinking y ciencia de datos para el aprendizaje de la agricultura de precisión.

Abstract

El Campo Agropecuario Experimental del Tec de Monterrey (CAETEC) implementa la agricultura de precisión con el fin de obtener mejores técnicas de cultivo, incrementar la productividad y tener mayor calidad en las cosechas optimizando los recursos. La información obtenida es utilizada por los estudiantes para su aprendizaje en estadística y por los agricultores de la región del bajío para la mejora de sus cosechas. Actualmente se utilizan satélites, sensores y drones para obtener información sensible, esto genera una gran cantidad de información. Es necesario construir bases de datos y posteriormente, a través del diseño de experimentos y design thinking, elaborar los experimentos estadísticos para la obtención de los parámetros adecuados para maximizar la producción de productos agrícolas con el mayor valor nutricional y calidad. En el presente trabajo se presentan los resultados obtenidos en el semestre Agosto diciembre 2021 en los Bloques de IN2004 Generación de valor con analítica de datos, IN2005 Evaluación de la competitividad Organizacional e IN2006 Análisis de la viabilidad de proyectos con perspectiva sistémica, aplicados a los datos del CAETEC en donde se utilizaron Design Thinking, Análisis de Regresión, Diseño de Experimentos y agricultura de precisión para resolver los retos planteados en cada proyecto.