Vol. 35 No. 2 (2025): Revista Ciência Animal
Artigos Originais

ARDUINO SYSTEM AND MODULES AS A MODEL FOR DEVELOPING EQUIPMENT USED IN LIVESTOCK FARMING

Guilherme Pepino BASTOS
Curso de Medicina Veterinária do Centro de Ensino Superior dos Campos Gerais (CESCAGE)
Marc Joseph VANCAMELBEKE
Curso de Medicina Veterinária do Centro de Ensino Superior dos Campos Gerais (CESCAGE)
Emanoel Soares TEIXEIRA JUNIOR
Curso de Engenharia Elétrica (CESCAGE)
Luan Guilherme DIAS
Curso de Medicina Veterinária do Centro de Ensino Superior dos Campos Gerais (CESCAGE)
Valeria Rezende DOMINGUES
Curso de Medicina Veterinária do Centro de Ensino Superior dos Campos Gerais (CESCAGE)
Helinton Pool BATISTA
Curso de Medicina Veterinária do Centro de Ensino Superior dos Campos Gerais (CESCAGE)

Published 2025-07-01

Keywords

  • Technology,
  • livestock 4.0,
  • precision animal science,
  • animal behavior

How to Cite

BASTOS, G. P.; VANCAMELBEKE, M. J.; TEIXEIRA JUNIOR, E. S.; DIAS, L. G.; DOMINGUES, V. R.; BATISTA, H. P. ARDUINO SYSTEM AND MODULES AS A MODEL FOR DEVELOPING EQUIPMENT USED IN LIVESTOCK FARMING. Ciência Animal, [S. l.], v. 35, n. 2, p. 36–44, 2025. Disponível em: https://revistas.uece.br/index.php/cienciaanimal/article/view/15809. Acesso em: 30 jan. 2026.

Abstract

New technologies have the potential to generate benefits to agribusiness through cooperation between productive and scientific scenarios. In livestock 4.0, the constant collection and analysis of data made by sensors and programs allows those responsible to evaluate information related to both animals and the environment. The present experiment aimed at making use of the Arduino system and its modules to develop equipment that can be used in livestock to make the new production model "Livestock 4.0" more accessible to rural producers. Making use of an Arduino UNO and Ethernet Shield W5100 modules, water flow sensor, DHT11 (Digital Humidity and Temperature Sensor), water-proof thermometer (Ds18b20), LDR (Light Dependent Resistor) sensor and a 2 Gb micro SD card, data for photoperiod, room temperature, relative humidity, water consumption and water temperature were collected during a 24-hour test period and stored by the system on the micro SD card in a file in the format " txt". The information stored in the file was transferred to the LibreOffice Calc 7.1 application, where it was processed and analyzed. It was perceived that the animals consumed water in groups and at specific periods of the day, with higher environmental temperatures and lower relative humidity, thus presenting peaks of consumption at certain times.

Downloads

Download data is not yet available.

References

  1. ALMEIDA, J.V.N.; MARQUES, L.R.; MARQUES, T.C.; GUIMARÃES, K.C.; LEÃO, K.M.
  2. Influência do estresse térmico sobre os aspectos produtivos e reprodutivos de bovinos –
  3. Revisão. Research, Society and Development, v.9, n.7, p.1-29, 2020.
  4. AASP. Associação de Advogados de São Paulo. Dolar. 2022. Available from:
  5. https://www.aasp.org.br/suporte-profissional/indices-economicos/atualizacao-mensal/dolar/.
  6. Accessed on: feb. 11, 2022.
  7. BRAUN, A.T.; COLANGELO, E.; STECKEL, T. Farming in the Era of Industrie 4.0. Procedia
  8. CIRP, v.72, p.979-984, 2018. http://doi.org/j.procir.2018.03.176.
  9. CASTRO JÚNIOR, S.L.; BALTHAZAR, G.R.; ARNO, A.; CRUZ, M.V.A.; SILVA, I.J.O.
  10. Produção animal 4.0: conceitos, aplicações e tendências. ReviVale, Araçuaí. v.1, n.1, p.1-22,
  11. CUNHA, A.C.; PUTTI, F.F. Nível de aceitação da tecnologia da informação por produtores
  12. rurais. Brazilian Journal of Biosystems Engineering, v.14, n.3, p.264-273, 2020.
  13. FELIPE, M.R.C.; VÁZQUEZ, M.L.; BERMELLO, J.L.P. Wireless Sensor Network Applied
  14. to Precision Agriculture: A Technical Case Study at the Technical University of Manabí.
  15. Communication, Smart Technologies and Innovation for Society, v.252, n.1, p.525-534,
  16. JAMES, A.; SETH, A.; MUKHOPADHYAY, S.C. Programming Arduino for IoT System.
  17. Programming Arduino for IoT System. IoT System Design. Smart Sensors, Measurement
  18. and Instrumentation, v.41, n.1, p.81-104, 2022.
  19. KLEPACKI, B. Precision farming as an element of the 4.0 industry economy. Annals of the
  20. Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists, v.22, n.3, p.119-128,
  21. DOI:10.5604/01.3001.0014.3572.
  22. PALHARES, J.C.P.; VIANCELLI, A.; KUNZ, A.; SANCHES, A.C.; GAMEIRO, A.H.;
  23. BARADI, C.R.M.; AITA, C.; AMORIM, D.M.; MIOLA, E.C.C.; JESUS, F.L.F.;
  24. MENDONÇA, F.C.; FONGARO, G.; BAZZO, H.L.S.; TREICHEL, H.; SCHIRMANN, J.;
  25. NASCIMENTO, J.G.; GATIBONI, L.C.; LANNA, M.C.S.; MAGRI, M.E.; PAZ TIERI, M.;
  26. MORALES, R.; NICOLOSO, R.S.; GONZATTO, R.; QUEIROZ, R.; GIACOMINI, S.J.;
  27. PUJOL, S.B.; CHARLON, V. Produção animal e recursos hídricos: Tecnologias para
  28. manejo de resíduos e uso eficiente dos insumos. Brasília, DF. Empresa Brasileira de Pesquisa
  29. Agropecuária, Embrapa Pecuária Sudeste, Ministério da Agricultura, Pecuária e
  30. Abastecimento. 2019. 210p.
  31. PALHARES, J.C.P.; MORELLI, M.; NOVELLI, T.I. Water footprint of a tropical beef cattle
  32. production system: The impact of individual-animal and feed management. Advances in
  33. Water Resources, v.149, n.1, p.1-9, 2021.
  34. PEDRO, F.O.; CORDEIRO, D.A.G.; RODRIGUES, A.L.B.; SANTOS, M.P.A.; FOGAÇA, E.;
  35. ADRIANO, A.C.A.; SILVA, I.R.A.; SILVA, E.S.; CARVALHO, N. Qualidade da água de
  36. dessedentação para bovinos de corte na fase de recria. Brazilian Journal of Development, v.7,
  37. n.8, p.80779-80797, 2021.
  38. PIOVESAN, S.M.; OLIVEIRA, D.S. Fatores que influenciam a sanidade e conforto térmico de
  39. bovinos em sistemas compost barn. Revista Vivências, v.16, n.30, p.247-258, 2020.
  40. SABONARO, D.Z.; MARTINELLI, L.A.; CARMO, J.B. Transferência de tecnologias aos
  41. produtores rurais: eventos científicos e tecnológicos em tempos de pandemia. Research,
  42. Society and Development, v.11, n.1, p.1-6, 2022.
  43. SOBROSA NETO, R.C.; BERCHIN, I.I.; MAGTOTO, M.; BERCHIN, S.; XAVIER, W.G.;
  44. GUERRA, J.B.S.O.A. An integrative approach for the water-energy-food nexus in beef cattle
  45. production: A simulation of the proposed model to Brazil. Journal of Cleaner Production,
  46. v.204, p.1108-1123, 2018.
  47. VITAL-CARRILLO, M. Componentes de la Placa de Arduino. Vida Científica Boletín
  48. Científico de la Escuela Preparatoria. v.10, n.19, p.44-45, 2022. Available at:
  49. https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/prepa4/article/view/8405. Accessed on: feb.
  50. , 2022.
  51. WILKS, D.L.; COPPOCK, C.E.; LANHAM, J.K.; BROOKS, K.N.; BAKER, C.C.; BRYSON,
  52. W.L.; ELMORE, R.G.; STERMER, R.A. Responses of lactating Holstein cows to chilled
  53. drinking water in high ambient temperatures. Journal of Dairy Science, v.73, n.4, p.1091-
  54. , 1990.
  55. WILLIAMS, L.R.; FOX, D.R.; BISHOP-HURLEY, G.J.; SWAIN, D.L. Use of radio frequency
  56. identification (RFID) technology to record grazing beef cattle water point use. Computers and
  57. Electronics in Agriculture, v.156, p.193-202, 2019.