Wheat seed demand assessment assisted by genotyping in Ethiopia

Moti Jaleta Kindie Tesfaye Olaf Erenstein (2023, [Artículo])

This study examines the extent to which wheat varieties supplied by the formal seed system align with the varieties demanded and used by farmers in Ethiopia. The framework of stated and revealed preferences drawn from the consumer preference theory is used to analyze farmer demand for different wheat varieties. We used official data from the formal seed sector and representative survey data from wheat farm households in Ethiopia. The survey data allow to contrast the farmer reported varietal use with genotyping by sequencing (also known as DNA fingerprinting). Farmers' reliance on informal seed sources and own saved seed, among others, contributes to the misidentification of the varieties they grow. Consequently, farmers are likely to misinform the formal seed demand assessment leading to either an over- or underestimation of actual seed demand for specific wheat varieties. Genotyping by sequencing, as opposed to farmer reports, established the persistence of old varieties. This also implies vulnerability of wheat production to disease dynamics depending on the longevity of disease resistance by the variety in use. Apart from narrowing the gap between the actual and stated demand and ensuring timely replacement of wheat varieties, genotyping-assisted estimates can save seed carry-over cost. Genotyping by sequencing is increasingly used as the new benchmark and gold standard for identifying and tracking the adoption of crop varieties. The technique has potential to enhance the performance of the seed sector through effective planning that can optimize resource commitments and accelerate the rate of varietal replacement.

Seed Demand Varietal Replacement CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOTYPING-BY-SEQUENCING SEEDS WHEAT

Physiological and molecular aspects of seed longevity: exploring intra-species variation in eight Pisum sativum L. accessions

Maraeva Gianella Daniele Dondi Andreas Börner Anca Macovei Andrea Pagano Filippo Guzzon Alma Balestrazzi (2022, [Artículo])

Thermogravimetry CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CARBOHYDRATES PROLINE TOCOPHEROLS GENETICS PHYSIOLOGY PEAS SEEDS SUGARS DIFFERENTIAL SCANNING CALORIMETRY SEED LONGEVITY THERMOGRAVIMETRIC ANALYSIS

Modular ontology to support manufacturing SMEs toward industry 4.0

ZAIDA ANTONIETA MORA ALVAREZ OSCAR HERNANDEZ URIBE RAMON ALBERTO LUQUE MORALES LEONOR ADRIANA CARDENAS ROBLEDO (2023, [Artículo])

Industry 4.0 (I4.0) implementation is a hot topic among manufacturing organizations to reach smart factory status and integrate a fully connected ecosystem. Achieving such a transition presents notable challenges for Small and Medium Enterprises (SMEs) since they often face resource and skilled personnel limitations. This study developed a domain ontology to represent various stages of maturity toward I4.0 implementation. Ontology provides a tool for SMEs to self-assess in situations of machines, processes, and factories for the dimensions of control, integration, and intelligence. This study focused on the identification of classes and relationships according to I4.0 implementation situations in the context of a manufacturing setting, the reuse of ontologies related to the domain of observations to model situations, and the creation and validation of the ontology through the information obtained from the questionnaires applied to SMEs. Finally, the ontology delivers a tool to understand SMEs' current state concerning I4.0 implementation and plan based on informed decisions about the maturity state and the technology required to advance to the next stage in their manufacturing processes.

This study was partially supported by the grants CONAHCYT-CIATEQ CVU 899567 and 162867 and CONAHCYT SNI.

We express our gratitude to Teresa Novales Hernandez for the library support.

Domain ontology Industry 4.0 SMEs Smart factory SPARQL Semantic web INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Sistema de visión para detección de fallas de calidad en la identificación de etiquetas en una línea de producción del giro automotriz

Vision system for the detection of quality failures in the identification of labels in an automotive production line

José Rodrigo Hernández Laguna Jorge Adan Romero Guerrero CAROLINA RETA CASTRO (2023, [Artículo])

Este artículo presenta la implementación de un sistema de visión para la detección de fallas en la identificación de etiquetas en una línea de producción de motores eléctricos de confort para vehículos. Anteriormente, la línea de producción dependía completamente de la inspección visual realizada por un operador. La solución propuesta considera tanto los aspectos técnicos del sistema de visión como otros factores clave para asegurar la calidad del proceso, como: las políticas de aseguramiento de calidad de las normas automotrices vigentes en México (IATF 6949:2016 e ISO9000), la mejora continua, la estadística, la ergonomía y la estandarización de procesos. Los resultados demuestran el éxito de la implementación. El sistema demostró ser efectivo al identificar las fallas de manera precisa; se logró una reducción significativa en el número prioritario de riesgo en el análisis y modo de efectos de falla; y se logró una reducción en la estadística de fallas internas y con el cliente, de 2021 a 2022.

Sistema de visión Análisis y modo de efectos de falla Inspección de defectos Industria automotriz Vision system Analysis and failure effects mode Defect inspection Automotive industry INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Chapter 17. Conserving wheat genetic resources

Filippo Guzzon Maraeva Gianella Thomas Payne (2022, [Capítulo de libro])

Genetic Reserves Seed Conservation Wheat Wild Relatives CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GERMPLASM BANKS ON-FARM CONSERVATION SEEDS SEED VIABILITY WHEAT

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Gender analysis of household seed security : A case of maize and wheat seed systems in Nepal

Hom Nath Gartaula (2022, [Libro])

Seed Security Mountains CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED SYSTEMS MAIZE WHEAT ROLE OF WOMEN WOMEN'S PARTICIPATION

Chapter 14. Seed systems to support rapid adoption of improved varieties in wheat

arun joshi Hans-Joachim Braun (2022, [Capítulo de libro])

Improved Seed CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEEDS SEED SYSTEMS POLICIES TRAINING

Sowing the wheat seeds of Afghanistan's future

Nigel Poole Rajiv Sharma Orzala Nemat Jason Donovan Alison Bentley (2022, [Artículo])

Humanitarian Intervention CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA FOOD SECURITY IRRIGATION NUTRITION PLANT BREEDING SEED SYSTEMS

MLN disease diagnostics, surveillance, MLN disease-free seed production, and MLN disease management

Suresh L.M. (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DISEASES DISEASE MANAGEMENT SEED PRODUCTION MAIZE NECROSIS YIELD LOSSES ECONOMIC IMPACT SURVEILLANCE SYSTEMS TRAINING