O estresse térmico é um problema multifatorial que coloca em risco a sanidade, o bem-estar e o desempenho produtivo dos animais de produção. Entretanto, o seu diagnóstico nas fazendas é muitas vezes realizado de forma irregular, seja pela demanda de tempo para o processamento manual de dados ou pela exigência de conhecimentos específicos. O objetivo deste estudo foi desenvolver e validar um pacote tecnológico composto de ferramentas integradas, visando o diagnóstico do estresse térmico em frangos de corte, aves poedeiras, suínos e bovinos de leite, em suas diferentes fases de criação. Este trabalho foi dividido em três etapas, que se sequenciam. A primeira envolveu o desenvolvimento de uma metodologia para o diagnóstico do conforto térmico, utilizando como princípio básico as propriedades psicrométricas do ar, com destaque para a entalpia específica. A partir de sete elementos ordenados, a metodologia diagnosticou o estresse térmico a partir de três categorias (em conforto, alerta e emergencial), como também indicou processos para adequação climática do ambiente, a partir da elaboração de uma arvore de decisão. A metodologia foi validada com um banco de dados de instalações para bezerros, apresentando grande potencial de uso prático. A segunda etapa utilizou os resultados da etapa anterior para desenvolver dois sensores - com armazenamento em cartão de memória (S1) e com comunicação via WiFi (S2) - em plataforma Arduino^® para monitoramento e registro do nível de conforto dos animais. Quando calibrados em laboratório e testados em um aviário em escala reduzida-distorcida, ambos os dispositivos apresentaram alta correlação (R²>0,96) comparados a um sensor comercial. Os sensores apresentaram baixo custo de desenvolvimento e propriedades técnicas que viabilizam sua utilização, com destaque para S2. Na terceira etapa, foi desenvolvido um aplicativo móvel em sistema operacional Android para o diagnóstico do estresse térmico, comungando diferentes possibilidades de uso (em ambiente aberto, em ambiente fechado, manual e previsão para os sete dias subsequentes). O aplicativo seguiu metodologias de desenvolvimento compiladas pela Engenharia de Software e foi validado por testes de usabilidade aplicados a possíveis usuários (produtores rurais, pesquisadores, estudantes, entre outros). Resultados apontaram que o app - intitulado Animalcomfort - possui grande potencial de uso, e que a versão apresentada neste projeto se encontra próxima dos padrões de qualidade observados em dispositivos comerciais, atingindo scores acima de 3 (regular) nos testes de validação. Como conclusão geral, a metodologia (enquanto uma lógica de processamento), os sensores (enquanto tecnologias de hardware) e o app (representando as tecnologias de software) somam-se em um pacote tecnológico que aproxima os avanços da comunidade científica com as demandas e lacunas do setor produtivo, possibilitando a identificação do conforto térmico dos animais de forma prática, intuitiva, em tempo real e de baixo custo.

Heat stress is a multifactorial issue that endangers health, welfare and performance of livestock animals. However, its diagnosis is often carried out irregularly on farms, demanding time for manual data processing or requiring specific knowledge. The objective of this study was to develop and validate a technological package composed of integrated tools, in order to diagnose heat stress in broilers, laying hens, pigs and dairy cattle, in their different growing phases. This work was divided into three stages, which are consequential. The first one involved the development of a methodology for the diagnosis of heat stress, using as principle the air psychometric properties, with emphasis on specific enthalpy. From seven sequential elements, the methodology diagnosed the thermal stress using three categories (in comfort, alert and emergency), besides indicating processes for climatic adaptation of the environment, from the elaboration of a decision tree. The methodology was validated using a calf facility database, showing great potential for practical purposes. The second stage used the results from the previous one to develop two sensors - with data storage on memory card (S1) and WiFi communication (S2) - on Arduino® platform for monitoring and recording the comfort level of livestock animals. When calibrated in laboratory and tested in a small-distorted scale poultry house, both devices showed a good correlation (R²> 0.96) compared to a commercial sensor. The sensors presented low development cost and technical properties that make their use suitable for use, especially S2. In the third stage, a mobile app was developed in Android for the diagnosis of heat stress in multiple use possibilities (outdoor, indoor, manual and forecast for the next seven days). The app followed development methodologies approached by Software Engineering and was validated by usability tests applied to potential users (farmers, scientists, students, among others). Results indicated that the app - titled Animalcomfort - has great potential for use, and the version presented in this project already have quality standards similar to commercial devices, reaching scores above 3 (regular) in the validation tests. As a general conclusion, the methodology (as a processing logic), the sensors (as hardwares) and the app (representing software technologies) came together as a technological package that brings the advances of the scientific community closer to the demands and gaps from the production sector, enabling the identification of heat stress of livestock animals in a practical, intuitive, real time and low cost manner.