APLICACIONES DE LA INDUSTRIA 4.0 EN LA ESTANDARIZACIÓN DEL PROCESO PRODUCTIVO DE LAS MERMELADAS

Resumo

El presente artículo tiene como objetivo ilustrar una de las tantas aplicaciones de la Industria 4.0 mediante el uso de procedimientos analíticos multivariados y modelos de aprendizaje automático multirrespuesta, como un camino para analizar, modelar y estandarizar las relaciones entre las distintas variables de entrada y de salida que gobiernan la formulación de las mermeladas. Este trabajo de investigación es llevado a cabo en una compañía dedicada a la producción y comercialización de productos agropecuarios, describe la metodología de estudio utilizada que permitió hallar los rangos
de valores para los niveles de azúcar (°Bx) y acidez (pH) que satisfacen matemática y estadísticamente los parámetros de liberación de producto terminado definidos por la misma compañía.

Palavras-chave

consistencia, estándares, grados Brix, mermeladas, modelos, pH, variables

Biografia do Autor

Ángel Isaac Burgos Naranjo

Ángel Burgos-Naranjo es alumni de la Universidad San Francisco de Quito USFQ –Ecuador. Es graduado con honores de la carrera de Ingeniería Industrial, y cuenta con una subespecialización en el grado de Ingeniería Mecánica. Fue coordinador del departamento de Tutorías del capítulo estudiantil #734 USFQ IISE, miembro del Instituto de Ingenieros Industriales y de Sistemas de Estados Unidos (IISE), y asistente de cátedra. Hoy es consultor de negocio en Management Solutions, y se dedica a la optimización y automatización de distintas tipologías de procesos empresariales. Sus intereses giran alrededor de la ejecución de proyectos estratégicos y de mejora continua en las industrias energética, financiera, aseguradora y farmacéutica.

Daniel Sebastián Vásquez Játiva

Daniel Sebastián Vásquez Játiva es alumni de la Universidad San Francisco de Quito USFQ – Ecuador. Es consultor en Management Solutions, donde realiza proyectos de consultoría con enfoque en machine learning y manejo de datos. Es Ingeniero Industrial, con minor en Psicología, graduado con honores. Daniel estudió un año en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, USA, como estudiante de intercambio. Sus intereses se centran en el manejo de datos, machine learning, big data, así como en la industria financiera y el mejoramiento de la calidad.

Danny Orlando Navarrete Chávez

Navarrete es Profesor Asociado en el departamento de Ingeniería Industrial de laUni versidad San Francisco de Quito USFQ – Ecuador, donde enseña cursos en pregrado y posgrado. Es miembro de Instituto de Ingenieros Industriales y de Sistemas de Estados Unidos (IISE), faculty advisor del capítulo estudiantil #734 USFQ IISE y miembro activocolaborador en el Instituto para la Innovación en Productividad y Logística (CATENA). Cuenta con dos maestrías en Ciencia de Alimentos & Nutrición Humana e Ingeniería General ambas de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, USA. Tiene dos títulos de pregrado uno en Ingeniería Industrial y otro en Ingeniería Química Industrial, ambos de la Universidad San Francisco de Quito USFQ en Ecuador. Sus intereses de investigación son estadística aplicada en diseño experimental, diseño de nuevos productos, Lean Six Sigma, gestión de calidad, pruebas de consumidos y métodos sensoriales. Ha publicado 5 artículos revisados por pares en revistas internacionales de alto prestigio.

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