dc.contributor.advisor | Silva Jaimes, Marcial Ibo | |
dc.contributor.author | Ramos Guerrero, Félix Giovani | |
dc.date.accessioned | 2022-03-24T17:28:31Z | |
dc.date.available | 2022-03-24T17:28:31Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14138/4639 | |
dc.description.abstract | 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. | es_ES |
dc.description.uri | Tesis | es_ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Ricardo Palma | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Universidad Ricardo Palma - URP | es_ES |
dc.subject | Bebidas no alcohólicas | es_ES |
dc.subject | funciones de probabilidad | es_ES |
dc.subject | microorganismos de la alteración | es_ES |
dc.subject | micología predictiva | es_ES |
dc.title | Uso de modelamiento estocástico para estimar la probabilidad de contaminación fúngica en bebidas no carbonatadas con adición de electrolitos | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
thesis.degree.discipline | Maestría en Sistemas de Gestión de la Calidad e Inocuidad en la Industria Alimentaria | es_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad Ricardo Palma. Escuela de Posgrado | es_ES |
thesis.degree.name | Maestro en Sistemas de Gestión de la Calidad e Inocuidad en la Industria Alimentaria | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.04.00 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4648-4907 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | |
renati.discipline | 531057 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
renati.author.dni | 41208516 | |
renati.author.dni | 41208516 | |
renati.advisor.dni | 7087386 | |