Rendimiento Quesero

Su predicción como una herramienta para evaluar el proceso de elaboración

  • Rubén L. Baccifava
  • Jorge Jorge Palombarini UTN
  • Silvia C. Kivatinitz UTN
Palabras clave: Rendimiento quesero, composición láctea, edes neuronales artificiales, inteligencia artificial

Resumen

No existe consenso en el modo de predecir el rendimiento quesero. En la actualidad, las ecuaciones disponibles se basan en un balance de masa de componentes que incluyen coeficientes de transferencia y/o retención de un componente en queso o suero, sin considerar desviaciones provocadas por las condiciones de procesamiento, siendo estas tan complejas y diversas que hacen imposible desarrollar un modelo matemático que incluya factores fisicoquímicos, tecnológicos y humanos.
En el trabajo, se estudió el rendimiento quesero de queso Cremoso Argentino con datos provistos por la planta piloto de la ESIL situada en Villa María. Se modeló e implementó una red neuronal para predicción de rendimiento basado en datos de composición de la leche, comparando el rendimiento real y el predicho.Finalmente, se probó la capacidad de predicción del modelo desarrollado y su aplicación a nivel industrial, demostrándose su aptitud para obtener predicciones precisas de la dimensión Rendimiento Quesero.

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Publicado
2018-11-15
Cómo citar
Baccifava, R., Jorge Palombarini, J., & Kivatinitz, S. (2018). Rendimiento Quesero. Revista Tecnología Y Ciencia, (30), 7-16. Recuperado a partir de http://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/130
Sección
Artículos