Examinando por Materia "Control de calidad"
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Publicación Acceso abierto Estudio comparativo de las características fisicoquímicas y reológicas del suero costeño artesanal y comercial del departamento de Córdoba(Universidad de Córdoba, 2024-08-08) Ruiz Petro, María Mercedes; Torres Ruiz, María Elisa; Simanca Sotelo, Mónica; Alvarez Badel, Beatriz; Andrade Pizarro, Ricardo; Denisse de Paula, ClaudiaEl suero costeño es un producto lácteo fermentado autóctono de la región Caribe colombiana, elaborado mayoritariamente de forma artesanal, a través de procesos empíricos que han transcendido de generación a generación. En la actualidad hay interés creciente de la industria de lácteos por elaborar y distribuir este producto en el mercado local y nacional. El objetivo de la investigación fue determinar las características fisicoquímicas y reológicas de marcas comerciales de suero costeño distribuido en la ciudad de Montería-Córdoba. Se seleccionaron cinco (5) marcas comerciales de suero costeño distribuidas en almacenes de cadena. Se caracterizaron fisicoquímicamente mediante los análisis de humedad, proteína, extracto etéreo, ceniza, fibra bruta, carbohidratos, acidez, pH y cloruros y las características reológicas se determinaron mediante pruebas estacionarias con ajustes al comportamiento de acuerdo al modelo de ley de potencia (viscosidad aparente, velocidad de cizallamiento en revoluciones por minuto, índice de consistencia etc.). Los resultados revelan diferencias altamente significativas en el contenido de humedad, proteína, extracto etéreo, fibra, carbohidratos, acidez y pH entre las marcas comerciales de Suero Costeño; y diferencias significativas en el contenido de cenizas y cloruros. En cuanto a las características reológicas se encontró que tres marcas comerciales presentaron diferencias significativas, además de presentar comportamiento Pseudoplástico, además estas muestras presentaron Tixotropía, que puede ser debido a la interacción entre la proteína y la grasa del producto, modificando la estructura interna. De manera general la caracterización fisicoquímica y reológica de marcas comerciales de SC tiene relación con los obtenidos en el SC artesanal.Publicación Acceso abierto Importancia de la selección de variables de entrada en un modelo de redes neuronales artificiales para la clasificación del estado de procesos industriales(2023-06-27) Negrete Charry, Luis Alfonso; Cogollo Flórez, Myladis RocioIn statistical process control, Process Capability Indices (PCI) are a tool to quantify process diversity and analyze this diversity in relation to product requirements or specifications. The validity of the results of the PCI depends on the measures being taken from processes under control, and that the assumptions of normality and independence are fulfilled. In practice, it is difficult to satisfy these assumptions, and that is why several alternative methods have been proposed, such as the Clements percentile method, the Box-Cox potential transformation method, the Burr percentile method, and recently Machine Learning methods. Abbasi (2009) proposes to estimate the process capacity index using an artificial neural network (ANN) model, but does not consider the selection process of the input variables of the neural network, nor the optimal construction. of the network typology and, in addition, distributional assumptions are assumed. In this paper, an PCI estimation methodology is established using ANN classificationtype models, which allows categorizing the state of a process, considering different selection methods for the most relevant input variables, as well as the optimal configuration of the network. Using experimental data from non-normal distributions, the effect of different input variable selection methods on the performance of the ANN model is evaluated and compared. It is concluded that the Pearson selection method almost always provides simpler network structures than those provided by the Backward and Gedeon methods.