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Título: Uso de modelamiento estocástico para estimar la probabilidad de contaminación fúngica en bebidas no carbonatadas con adición de electrolitos
Asesor(es): Silva Jaimes, Marcial Ibo
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.04.00
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Ricardo Palma
Resumen: El modelamiento predictivo de tipo estocástico representa una herramienta de soporte para la gestión de la calidad e inocuidad en la industria de bebidas. El deterioro microbiológico puede ser cuantificado a través de este tipo de modelamiento, permitiendo tomar acciones sobre los diversos factores que impactan directamente en la contaminación final del producto. El objetivo de esta investigación fue obtener un modelo matemático que permita estimar la probabilidad de contaminación fúngica en bebidas no carbonatadas con adición de electrolitos. El modelo tuvo como “entradas” la concentración de mohos en el ambiente de proceso (UFC/m3), la velocidad de sedimentación (m/s), el área (m2) y el tiempo de exposición (s), los cuales fueron enfrentados a distribuciones estadísticas de probabilidad y a la simulación de Monte Carlo usando el software @RISK 8.2, para obtener como “salida” el nivel de contaminación fúngica en la bebida final (UFC/producto). A través de simulaciones usando el modelo estocástico desarrollado se pudo estimar que en el 5% de un lote de producción hay una probabilidad que 67/100 000 bebidas envasadas en botellas PET de 500 ml con tapa 33 mm presenten contaminación con al menos 1 espora fúngica, mientras que esta probabilidad aumenta a 85/100 000 bebidas si se usan como empaques primarios botellas PET de 750 ml con tapa 38 mm. Basados en el coeficiente de correlación de Spearman se determinó que el factor con mayor influencia sobre la contaminación final de la bebida fue la concentración de mohos en el ambiente de proceso.
Disciplina académico-profesional: Maestría en Sistemas de Gestión de la Calidad e Inocuidad en la Industria Alimentaria
Institución que otorga el grado o título: Universidad Ricardo Palma. Escuela de Posgrado
Grado o título: Maestro en Sistemas de Gestión de la Calidad e Inocuidad en la Industria Alimentaria
Fecha de registro: 24-mar-2022



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