Modelo de predicción para las variables físico químicas que generan devolución del producto leche semidescremada UHT polietileno 1L, a partir del uso de técnicas de regresión logística para el área de calidad en el sector lácteo

El rechazo de un producto por parte de los consumidores genera consecuencias financieras y un aumento de productos no conformes dentro de una empresa dedicada a la producción de lácteos; es por ello que, para cumplir con las condiciones de seguridad alimentaria del producto se deben establecer lo...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lanchimba Parra, Paula Karina
Other Authors: Echeverría Paredes, Paulina Alejandra
Format: bachelorThesis
Language:spa
Published: Universidad de Cuenca 2023
Subjects:
Online Access:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/42412
Description
Summary:El rechazo de un producto por parte de los consumidores genera consecuencias financieras y un aumento de productos no conformes dentro de una empresa dedicada a la producción de lácteos; es por ello que, para cumplir con las condiciones de seguridad alimentaria del producto se deben establecer los controles de calidad adecuados. La presente investigación se basó en identificar al producto con mayor cantidad de devoluciones realizados por los consumidores al Área de Gestión de Calidad en la empresa Lácteos San Antonio, siendo la Leche Semidescremada UHT polietileno 1L. Se estudiaron las variables físico-químicas con el objetivo de plantear un modelo de predicción que permitiera disminuir la cantidad de producto no conforme. Con esta finalidad, se aplicó una metodología de investigación deductiva y correlacional, partiendo del análisis de los productos devueltos con las condiciones más representativas por rechazo, siendo las fundas de polietileno cortadas, hinchadas y abolladas, con el 43%, 20% y 14%, respectivamente. Se realizó un análisis ANOVA para las variables de pH, acidez y crioscopía, el cual determinó que la crioscopía no tuvo influencia para el desarrollo del modelo de predicción. Además, el análisis de la regresión logística llevó a determinar que el sólo el pH es la variable predictora. Finalmente, a partir del modelo de predicción se ajustó el rango inferior de pH desde 6,55 a 6,60 y se obtuvo una disminución del porcentaje de probabilidad de rechazo del producto de 0,5% a 0,25%.