DOI: 10.26820/reciamuc/7.(2).abril.2023.390-402
URL: https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/1121
EDITORIAL: Saberes del Conocimiento
REVISTA: RECIAMUC
ISSN: 2588-0748
TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión
CÓDIGO UNESCO: 3310 Tecnología Industrial
PAGINAS: 390-402
Análisis comparativo de protocolos de enrutamientos apli-
cados en WSN utilizadas en ambientes industriales
Comparative analysis of routing protocols applied in WSN used in
industrial environments
Análise comparativa de protocolos de roteamento aplicados em RSSFs
utilizadas em ambientes industriais
Ximena Fabiola Trujillo Borja
1
; Mario Alfredo Sánchez Delgado
2
; Michael Jordy Ávalos Gómez
3
;
Neiser Stalin Ortiz Mosquera
4
RECIBIDO: 23/02/2023 ACEPTADO: 12/03/2023 PUBLICADO: 15/05/2023
1. Magíster en Gerencia de Redes y Telecomunicaciones; Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones; Universidad
de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; ximena.trujillob@ug.edu.ec; https://orcid.org/0009-0000-1389-4910
2. Magíster en Administración de Empresas; Magíster en Docencia Universitaria e Investigación Educativa; Diploma Su-
perior en Diseño Curricular por Competencias; Ingeniero Comercial; Analista de Sistemas; Universidad de Guayaquil;
Guayaquil, Ecuador; mario.sanchezd@ug.edu.ec; https://orcid.org/0000-0002-3490-4628
3. Ingeniero en Telemática; Universidad de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; jordy.avalos@ug.edu.ec; https://orcid.
org/0009-0004-7813-0734
4. Magíster en Gerencia de Redes y Telecomunicaciones; Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones; Universidad
de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; neiser.ortizm@ug.edu.ec; https://orcid.org/0000-0002-1051-6102
CORRESPONDENCIA
Ximena Fabiola Trujillo Borja
ximena.trujillob@ug.edu.ec
Guayaquil, Ecuador
© RECIAMUC; Editorial Saberes del Conocimiento, 2023
RESUMEN
Las redes de sensores inalámbricos han ganado un amplio campo de aplicaciones incluyendo a la industria
4.0 que se caracteriza por incorporar en sus procesos tecnologías como IoT, automatización, inteligencia
artificial, análisis de datos, así las telecomunicaciones se incorporan como un eje transversal que permite
mejorar los sistemas de comunicación en los ambientes industriales. El análisis comparativo presentado se
realiza entre AODV, DSR, DSDV que son protocolos de enrutamiento que se pueden utilizar basados en los
requerimientos de la calidad de servicio que debe cumplir una red, involucrando factores como el tiempo de
retardo en la transmisión de paquetes, el ancho de banda, el rendimiento, la cantidad de nodos utilizados, la
velocidad de transmisión. Se utilizó el software NS-2 para simular los escenarios que recreen el cambio del
número de nodos, velocidad de transmisión y tamaño de bits en la conformación de los paquetes. Para el
análisis estadístico de los datos obtenidos se utilizó la prueba anova con una hipótesis de similitud entre los
tres protocolos, de los resultados se destaca que en cuanto al mayor rendimiento y el menor retardo los tres
protocolos son similares, para el menor ancho de banda DSR y DSDV son similares descartando a AODV.
Palabras clave: Redes de Sensores, Industria 4.0, Protocolos de Enrutamiento, AODV, DSR, DSDV, ANOVA.
ABSTRACT
Wireless sensor networks have gained a wide field of applications including industry 4.0 that is characterized
by incorporating technologies such as IoT, automation, artificial intelligence, data analysis into its proces-
ses, thus telecommunications are incorporated as a transversal axis that allows improvement communication
systems in industrial environments. The comparative analysis presented is carried out between AODV, DSR,
DSDV, which are routing protocols that can be used based on the quality of service requirements that a network
must meet, involving factors such as the delay time in packet transmission, the bandwidth, performance, num-
ber of nodes used, transmission speed. The NS-2 software was used to simulate the scenarios that recreate
the change in the number of nodes, transmission speed and bit size in the packet conformation. For the sta-
tistical analysis of the data obtained, the anova test was used with a hypothesis of similarity between the three
protocols, from the results it is highlighted that in terms of the highest performance and the lowest delay the
three protocols are similar, for the lowest bandwidth DSR and DSDV are similar ruling out AODV.
Keywords: Wireless Sensor Networks, Industry 4.0, Routing Protocols, AODV, DSR, DSDV, ANOVA.
RESUMO
As redes de sensores sem fio ganharam um amplo campo de aplicações, incluindo a Indústria 4.0, que se
caracteriza por incorporar tecnologias como IoT, automação, inteligência artificial, análise de dados em seus
processos, assim as telecomunicações são incorporadas como um eixo transversal que permite melhorar os
sistemas de comunicação em ambientes industriais. A análise comparativa apresentada é realizada entre
AODV, DSR, DSDV que são protocolos de roteamento que podem ser utilizados com base nos requisitos da
qualidade de serviço que uma rede deve atender, envolvendo fatores como o tempo de atraso na transmissão
de pacotes, largura de banda, throughput, número de nós utilizados, velocidade de transmissão. O software
NS-2 foi utilizado para simular cenários que recriam a alteração do número de nós, da velocidade de trans-
missão e do tamanho dos bits na conformação dos pacotes. Para a análise estatística dos dados obtidos, foi
utilizado o teste anova com hipótese de similaridade entre os três protocolos. Os resultados mostram que para
o maior throughput e o menor atraso os três protocolos são similares, para a menor largura de banda o DSR
e o DSDV são similares, descartando o AODV.
Palavras-chave: Redes de Sensores, Indústria 4.0, Protocolos de Roteamento, AODV, DSR, DSDV, ANOVA.
392
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Introducción
Con el avance de la tecnología, la industria
ha ido aprovechando los beneficios que
esta puede ofrecer en los ámbitos de pro-
ducción, control de procesos, reducción de
tiempo, uso de recurso humano entre otros.
Según (Ribeiro, 2022)la llegada de la indus-
tria 4.0 ha traído inquietudes en los colabo-
radores de las grandes industrias, mas no
precisamente se debe ver como una afecta-
ción a los recursos humanos sino como una
evolución del trabajo hacia una especializa-
ción de la interacción hombre – máquina, si
bien se conoce que las tecnologías impul-
sadas por la industria 4.0 flexibilizan las la-
bores, apoyan la autonomía de procesos y
el desempeño laboral así como permiten la
innovación en tareas repetitivas, no se pue-
de dejar de lado la importancia que tiene
la gestión del conocimiento como elemento
fundamental para aprovechar las bondades
de las nuevas tecnologías.
La llamada cuarta revolución industrial (Be-
cerra, 2020) nacida en Alemania como una
muestra de la incorporación de la automa-
tización, digitalización, electrónica y comu-
nicaciones en los procesos industriales ha
generado nuevos espacios para el desarro-
llo en inteligencia artificial, minería de datos
y tecnologías de comunicación conocidas
como TICs las cuales se han convertido en
un eje transversal en el desarrollo de la in-
dustria tanto en los medios guiados como
no guiados, cada medio de transmisión se
destaca por sus parámetros como: ancho
de banda, tiempo de retardo, pérdida de
paquetes, cobertura, consumo de energía,
cantidad y tipo de información a transmitir.
Por otro lado, es necesario conocer la forma
en la que la información es enviada desde
el transmisor hasta el receptor ya que, de
esto dependen las ordenes a recibir duran-
te el tiempo de funcionamiento de las dife-
rentes fases en un entorno industrial.
Las industrias tienen procesos que se en-
marcan en controlar valores o procesos de
encendido, apagado, relleno, etc que re-
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.
quieren de un monitoreo constante, es ahí
donde nace la necesidad de establecer re-
des de comunicación robustas que permitan
la conexión en escenarios complejos por las
condiciones ambientales donde se desarro-
llan, dentro de las tecnologías que se plan-
tean como apoyo a los procesos industriales
se encuentran las redes de sensores inalám-
bricos que son una opción de fácil acceso
que ayuda en el monitoreo de condiciones y
permite alertar en caso de anomalías.
Un problema muy común antes de hacer
uso de una red de sensores inalámbricos
es el poco conocimiento del despliegue y
consideración de ciertos parámetros para
un funcionamiento óptimo, limitando el fun-
cionamiento de las redes de sensores a la
hora de distribuir los nodos en una determi-
nada área, así como el consumo energéti-
co, la cantidad de dispositivos, la topología
y los protocolos de enrutamiento a utilizarse
estos últimos pueden afectar el rendimien-
to en la calidad de servicio (Quality of Ser-
vice) (Ortiz & Manuel, 2011), (Eduardo F.
Nakamura, 2007). Otras de las limitaciones
surgen debido al reducido tamaño del pro-
cesador de datos que poseen ocasionando
restricción en su capacidad de procesa-
miento, almacenamiento, alcance de trans-
misión, fuente de alimentación y métricas
de calidad de servicio (A.Rustamov, 2012)
Por los problemas mencionados el presen-
te estudio de investigación pretende reco-
mendar un diseño de red de sensores que
tenga en cuenta los requerimientos de los
usuarios, así como la calidad de servicio
aplicable en un ambiente de industria 4.0
Para asegurar que una red de sensores fun-
cione se requiere verificar en primera instan-
cia que el diseño a utilizarse opere correc-
tamente a través de simuladores (Chen G.
B., 2005) como emuladores de red donde
mediante escenarios se pueda realizar prue-
bas de rendimiento para mejoras de comu-
nicación durante el desarrollo de las redes
de sensores (Chen, 2004). Por otra parte, es
necesario en el diseño de red que las topolo-
gías utilizadas sean eficientes para el esce-
393
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROTOCOLOS DE ENRUTAMIENTOS APLICADOS EN WSN UTILIZADAS EN AM-
BIENTES INDUSTRIALES
nario planteado haciendo uso de algoritmos
de enrutamiento que determinen las rutas
con los caminos más cortos en la red, la
agregación de nodos en sus tablas de enru-
tamiento y la resiliencia a fallas que puedan
llegar a ocurrir en el despliegue (P. Pagano,
2007) (B. Paul, 2014) (B. Bhuyan, 2010)
Los algoritmos de enrutamiento se aplican
según el servicio de comunicación, así en las
redes de sensores inalámbricos sobre sale el
uso de los protocolos reactivos AODV, DSR
y el pro activo DSDV, los cuales se analizan
en este trabajo para evaluar su uso dentro
de ambientes industriales. Se establecen los
parámetros que servirán para comparar el
rendimiento teniendo de base los requisitos
de calidad de servicio como: rendimiento,
tiempo de retardo, paquetes perdidos, con-
sumo de energía, ancho de banda, veloci-
dad de transmisión, entre otros.
Ya en el ámbito industrial, nacen cuestio-
nes sobre el número de sensores que se
pueden utilizar en una determinada área, la
cantidad de bits que se pueden agrupar en
los paquetes de envío de información, la ve-
locidad de transmisión, razones por las que
se optó por establecer varios escenarios
que permitan analizar el comportamiento de
los parámetros seleccionados en relación al
aumento de nodos, aumento de bits por pa-
quetes y de velocidad de transmisión.
Los escenarios se presentan en un ambien-
te simulado con el software NS-2, los datos
recolectados permiten determinar la rela-
ción entre estos protocolos y los paráme-
tros seleccionados, busca así un escenario
conveniente para instalarse en los espacios
físicos de las industrias contribuyendo a su
ingreso a la industria 4.0, recalcando que
una red de telecomunicaciones no solo se
orienta a su capa física, sino que se involu-
cran otras capas como la de red que permi-
te analizar la forma en la que los paquetes
viajan, buscando siempre reducir el tiempo
de traslado, el ancho de banda utilizado
que pueden generar inconvenientes en la
línea de producción.
Materiales y métodos
La investigación tiene un enfoque cuantitati-
vo por la cantidad de datos que se recolec-
tan producto de los escenarios planteados.
El análisis realizado trata de conocer el ren-
dimiento de los protocolos de enrutamiento
propuestos, AODV, DSDV, DSR que se eva-
lúan en una red WSN de pequeña y mediana
escala por medio de simulaciones en el sof-
tware NS-2, los datos generados se tabulan
en una hoja de cálculo excel con extensión
.csv para que el programa gnuplot pueda
realizar gráficas y de esa manera observar
con claridad el comportamiento de los pro-
tocolos en términos generales: promedio de
entregas, caídas (Delivery ratio y Dropped
ratio), throughput, y delay, para recomendar
un escenario adecuado en ambientes de
acceso limitado.
Se consideró una red de sensores inalám-
bricos, primero en una red de pequeña es-
cala con nodos de 1 hasta 20 nodos, red de
media escala de 21 a 40 nodos y de mayor
escala de 41 en adelante, el área de la red
que se plantea 200m × 200 m, el rendimien-
to que es la cantidad de transmisión de da-
tos en un período de tiempo específico, el
Normalized routing overhead (NRO) que es
la relación entre el número de paquetes de
enrutamiento y el número total de paquetes
de datos recibidos, y por último el End to
End Delay que es el retraso que tiene un
paquete al salir del nodo origen y llegar al
nodo destino.
Dado que existen varias tecnologías que
pueden ser utilizadas en las redes de
sensores, se seleccionó el estándar IEEE
802.11b por tener una infraestructura esta-
blecida en la mayoría de instalaciones de
las industrias, se presenta en la tabla 1 los
parámetros que se utilizaron en el plantea-
miento de los escenarios en el ambiente de
simulación del software NS-2.
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Tabla 1. Parámetros de la simulación de red en NS2
Para el análisis de los resultados se han apli-
cado dos métodos, en el primero se organi-
zaron los datos para realizar gráficas de ten-
dencias que se puedan observar y comparar
los valores obtenidos, un segundo método
de tipo estadístico con la prueba ANOVA que
permita la prueba de hipótesis, en este caso
la hipótesis planteada se refiere a la similitud
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.
395
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
que existe entre los tres protocolos, en caso
de aceptar la hipótesis se entenderá que los
protocolos tienen un comportamiento que no
muestra un cambio significativo entre uno u
otro, por otra parte, si la hipótesis se reprue-
ba se estaría ante la situación de que existe
una diferencia entre los protocolos, lo que
permitiría establecer una posible recomen-
dación de uso del protocolo.
ANOVA (Análisis de la varianza) permite
determinar si las diferencias en los valores
medios entre tres o más grupos de varia-
bles son por casualidad o si son significati-
vamente diferentes.
Cuando se utiliza ANOVA de dos vías, al
considerar más factores, se puede explicar
mejor la variación y se reduce la varianza
del error.
Hay tres pares de hipótesis nulas (H0) o al-
ternativas (H1) para el ANOVA bidireccional.
H0: las medias de la primera variable
son iguales
H1: Por lo menos una de las medias de
la primera variable es diferente
H0: las medias de la segunda variable
son iguales
H1: Por lo menos una de las medias de
la segunda variable es diferentes
H0: no hay interacción entre la primera y
la segunda variable
H1: si hay interacción entre la primera y
la segunda variable
Para emplear ANOVA se suponen las si-
guientes condiciones:
Las poblaciones analizadas siguen la distri-
bución normal.
Las poblaciones analizadas tienen desvia-
ciones estándar iguales.
Las poblaciones analizadas son indepen-
dientes.
Ventajas:
ANOVA permite gran flexibilidad, ya que
se puede usar con cualquier número de
variables y repeticiones, además puede
variar el número de repeticiones de una
variable a otra.
El análisis estadístico es sencillo, aún si
el número de repeticiones no es el mis-
mo para cada variable.
Permite comparar las medias de varia-
bles de forma simultánea evitando la acu-
mulación del error tipo I (Rechazar la H0
hipótesis nula cuando esta es verdadera)
Para calcular ANOVA se necesita establecer:
Variación Total: Suma de las diferencias ele-
vadas al cuadrado entre cada observación
y la media global.
Variación de tratamientos (SST): Suma de
las diferencias elevadas al cuadrado entre
la media de cada tratamiento y la media to-
tal o global.
Variación aleatoria o de error (SSE): Suma de
las diferencias elevadas al cuadrado entre
cada observación y su media de tratamiento.
El número de tratamientos (k) y el número de
observaciones (n) involucradas en el análisis.
El estadístico de prueba F es la razón entre el
estimado de la varianza poblacional basado
en las diferencias entre las medias muestra-
les, y el estimado de la varianza poblacional
basado en la variación dentro de la muestra.
Si el estadístico de prueba F es mayor al
valor crítico para F, se rechaza la hipótesis
nula (no todas las medias poblacionales
son iguales).
Si el valor p es menor al nivel de significan-
cia establecido, se ratifica el rechazo de la
hipótesis nula (no todas las medias pobla-
cionales son iguales).
ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROTOCOLOS DE ENRUTAMIENTOS APLICADOS EN WSN UTILIZADAS EN AM-
BIENTES INDUSTRIALES
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Resultados y discusión
El rendimiento de los protocolos de enruta-
miento propuestos, AODV, DSDV, DSR fue-
ron evaluados en una red WSN de pequeña
(20 nodos) y de mediana (50 nodos) esca-
la. Se analizó el rendimiento de protocolos
de enrutamiento con tamaño de paquetes
de 512y 1024 bytes, con velocidades de
1Mbps, 2Mbps, 5.5Mbps y 11Mbps; en las
métricas principales que son: Packet Gene-
rated, Dropped Ratio, Delivery Ratio, throu-
ghput, Control Overhead (CO), Normalized
Routing Overhead (NRO) y el End to End
delay (E2E).
Para la presentación de resultados se se-
leccionó cuatro escenarios importantes, se
realiza la prueba ANOVA para tres paráme-
tros que se consideran esenciales dentro
del rendimiento de una red inalámbrica de
sensores: mayor rendimiento, menor ancho
de banda y menor retardo.
Escenario 1: Se establece la tecnología
IEEE 802.11b, con tamaño de paquete de
512 Bytes para una velocidad de 11Mbps.
Tabla 2. Datos de simulación del escenario 1
Parámetro mayor rendimiento, aplicando un nivel de significancia 0.01.
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.
397
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Tabla 3. Rendimiento para escenario 1
Análisis de varianza
Tabla 4. Prueba anova escenario 1 rendimiento
Como en los rendimientos, el valor de F (1.69)
es menor que el valor crítico para F (8.65); y
su valor p = 0.24 es mayor al nivel de signi-
ficancia de 0.01 se acepta la H0 de que los
rendimientos son similares en los 3 protocolos.
Parámetro menor ancho de banda, aplican-
do un nivel de significancia 0.01.
Tabla 5. Ancho de banda para escenario 1
Análisis de varianza
ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROTOCOLOS DE ENRUTAMIENTOS APLICADOS EN WSN UTILIZADAS EN AM-
BIENTES INDUSTRIALES
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Tabla 6. Prueba anova escenario 1 ancho de banda
Como en los anchos de banda, el valor de F
=12.05 es mayor que el valor crítico para F
=8.65; y su valor p =0.004 es menor al nivel
de significancia (0.01) se rechaza la H0 de
que los anchos de banda son similares en
los 3 protocolos.
Si el intervalo de confianza incluye el cero, no
hay diferencia significativa en los protocolos
analizados; por lo que se concluye que los
protocolos DSDV y DSR tienen un ancho de
banda similar y menor al ancho de banda
del protocolo AODV. Se descarta por un ma-
yor ancho de banda el protocolo AODV.
Tabla 7. Análisis comparativo del escenario 1
Parámetro menor tiempo de retardo, aplicando un nivel de significancia 0.01.
Tabla 8. Retardo escenario 1
Análisis de varianza
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.
399
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Tabla 9. Prueba anova retardo
Como en los tiempos de retardo, el valor de
F =8.28 es menor que el valor crítico para
F =8.65; y su valor p de 0.011 es mayor al
nivel de significancia (0.01) se acepta la H0
de que los tiempos de retardo son similares
en los 3 protocolos.
Al estar descartado por el ancho de ban-
da el protocolo AODV; se concluye que los
protocolos DSDV y DSR son alternativas vá-
lidas ya que no hay diferencia significativa
entre ambos.
Escenario 2: Para tener una mayor cantidad
de elementos que permitan emitir un juicio
de valor, se presenta el análisis para tama-
ño de paquete de 1024 Bytes bajo los mis-
mos parámetros.
Parámetro mayor rendimiento en Kbps, apli-
cando un nivel de significancia 0.01.
Tabla 10. Rendimiento escenario 2
Análisis de varianza
Tabla 11. Prueba anova rendimiento escenario 2
ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROTOCOLOS DE ENRUTAMIENTOS APLICADOS EN WSN UTILIZADAS EN AM-
BIENTES INDUSTRIALES
400
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Como en los rendimientos, el valor de F =2.93
es menor que el valor crítico para F =8.65; y
su valor p (0.11) es mayor al nivel de signifi-
cancia (0.01) se acepta la H0 de que los ren-
dimientos son similares en los 3 protocolos.
Parámetro ancho de banda, aplicando un
nivel de significancia 0.01
Tabla 12. Ancho de banda escenario 2
Análisis de varianza
Tabla 13. Prueba anova ancho de banda escenario 2
Como en los anchos de banda, el valor de F
=12.26 es mayor que el valor crítico para F=
8.65; y su valor p (0.004) es menor al nivel
de significancia (0.01) se rechaza la H0 de
que los anchos de banda son similares en
los 3 protocolos.
Si el intervalo de confianza incluye el cero,
NO hay diferencia significativa en los proto-
colos analizados; por lo que concluimos que
los protocolos DSDV y DSR tienen un ancho
de banda similar y menor al ancho de banda
del protocolo AODV. Se descarta por un ma-
yor ancho de banda el protocolo AODV.
Tabla 14. Prueba anova ancho de banda escenario 2
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.
401
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
Parámetro menor tiempo de retardo, aplicando un nivel de significancia 0.01.
Tabla 15. Retardo escenario 2
Análisis de varianza
Tabla 16. Prueba anova retardo escenario 2
Como en los tiempos de retardo, el valor de
F =5.92 es menor que el valor crítico para F
=8.65; y su valor p (0.026) es mayor al nivel
de significancia (0.01) se acepta la H0 de
que los tiempos de retardo son similares en
los 3 protocolos.
Al estar descartado por el ancho de ban-
da el protocolo AODV; se concluye que los
protocolos DSDV y DSR son alternativas vá-
lidas ya que no hay diferencia significativa
entre ambos.
Conclusión
La industria 4.0 permite ampliar el campo de
las telecomunicaciones dentro de las redes
inalámbricas específicamente las de sen-
sores que por su versatilidad se han vuelto
necesarias cuando de recolectar datos se
trata, sin embargo, se debe considerar sus
limitaciones como el ancho de banda que
utilizan, la cobertura que pueden alcanzar,
la cantidad de datos que requieren trans-
mitir y el retardo que pueden experimentar.
Además, en muchos casos los nodos de las
redes son tratados como controladores es
decir indican una acción a realizar en estos
casos es de suma importancia que el retar-
do sea mínimo ya que cualquier demora po-
dría interrumpir el normal funcionamiento de
una industria.
Existe una amplia literatura en cuanto a los
protocolos de enrutamiento que se pueden
utilizar en las redes de sensores, mas, en
este estudio se han recomendado AODV,
DSR, DSDV, que se pueden simular en el
software NS- 2 y permiten una apertura en
los parámetros a comparar.
De los escenarios simulados y del análisis
de los datos mediante la prueba de hipóte-
sis anova, se puede indicar que AODV es
el protocolo menos recomendable si el pa-
rámetro de decisión es el ancho de banda
ANÁLISIS COMPARATIVO DE PROTOCOLOS DE ENRUTAMIENTOS APLICADOS EN WSN UTILIZADAS EN AM-
BIENTES INDUSTRIALES
402
RECIMAUC VOL. 7 Nº 2 (2023)
ya que se determinó que este es mayor al
de sus contendores. Por otra parte, cuando
el parámetro crítico se el menor retardo o el
mayor rendimiento los tres protocolos se en-
cuentran en una posición similar, por lo que
se podría utilizar cualquiera de ellos.
Las variaciones de los escenarios presen-
tados, no muestran cambios significativos
cuando se incrementa el número de nodos
o la cantidad de bits colocados en los pa-
quetes a transmitir.
Se considera que existen otros factores que
también influyen en el desempeño de las re-
des de sensores sobre todo en ambientes
de difícil ingreso donde el acceso a fuen-
tes de energía es limitado, situación que no
se ha revisado en este caso y que podría
cambiar los resultados. Quedando abierta
la necesidad de continuar con análisis de
escenarios más complejos que pueden pre-
sentarse en las industrias que van ingresan-
do a las TICs.
Bibliografía
A.Rustamov. (2012). Determination of QoS metrics in
wireless sensor networks by using queuing theory.
6th International Conference on Applicacion of In-
formation and Communication Technologies, 1-5.
B. Bhuyan, H. S. (2010). Quality of Service (QoS) Pro-
visions in Wireless Sensor Networks and Related
Challenges. Wireless Sensor Network,, 861-868.
B. Paul, K. A. (2014). "Analysis of AOMDV, AODV,
DSR, and DSDV Routing Protocols for Wireless
Sensor Network,. 014 International Conference on
Computational Intelligence and Communication
Networks,, 364-369.
Becerra, L. Y. (2020). Tecnologías de la información
y las Comunicaciones en la era de la cuarta revo-
lución industrial: Tendencias Tecnológicas y desa-
fíos en la educación en Ingeniería. Entre Ciencia e
Ingeniería, páginas 76-81.
Chen, D. &. (2004). QoS Support in Wireless Sensor
Networks :A Survey. Proceedings of the Internatio-
nal Conference on Wireless Networks ICWN 04,
227 - 233.
Chen, G. B. (2005). Sense: A Wireless Sensor Ne-
twork Simulator. Advances in Pervasive Computing
and Networking.
Eduardo F. Nakamura, A. A. (2007). nformation fu-
sion for wireless sensor networks: Methods,
models, and classifications. Information fu-
sion for wireless sensor networks, https://doi.
org/10.1145/1267070.1267073.
Ortiz, T., & Manuel, A. (2011). Tècnicas de enruta-
miento inteligente para rees de sensores inalàm-
bricas. Obtenido de Repositorio RUIdeREA: http://
hdl.handle.net/10578/2263
P. Pagano, P. B. (2007). A Framework for Modeling
Operating System Mechanisms in the Simulation of
Network Protocols for Real-Time Distributed Sys-
tems,. IEEE International Parallel and Distributed
Processing Symposium, 1-8,.
Ribeiro, V. B. (2022). Knowledge management and
Industry 4.0: a critical analysis and future agenda.
Gestão & Produção, 29 e5222, 17.
CITAR ESTE ARTICULO:
Trujillo Borja, X. F., Sánchez Delgado, M. A., Ávalos Gómez, M. J., & Ortiz
Mosquera, N. S. (2023). Análisis comparativo de protocolos de enrutamien-
tos aplicados en WSN utilizadas en ambientes industriales. RECIAMUC, 7(2),
390-402. https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(2).abril.2023.390-402
TRUJILLO BORJA, X. F., SÁNCHEZ DELGADO, M. A., ÁVALOS GÓMEZ, M. J., & ORTIZ MOSQUERA, N. S.