Rendimiento Quesero: Su predicción como una herramienta para evaluar el proceso de elaboración

There is not consensus concerning the correct way to predict cheese yield. Actually, the equations available are based on a mass balance of the components including transfer coefficients and / or retention of, regardless of the deviations caused by the processing conditions, these being so complex and diverse that make it impossible to develop a mathematical model able of including all factors involved: physicochemical, technological and human.In this work, the cheese yield of a creamy cheese, provided by the ESIL pilot plant, Villa Maria, was studied. The evaluation was performed with A neural network for predicting cheese yield using milk composition data, and comparing the predicted and real yield.Finally, the capability of cheese yield prediction with a neural network model was better than mass balance methods and suggests it could be expanded to the industrial level.No existe consenso en el modo de predecir el rendimiento quesero. En la actualidad, las ecuaciones disponibles se basan en un balance de masa de componentes que incluyen coeficientes de transferencia y/o retención de un componente en queso o suero, sin considerar desviaciones provocadas por las condiciones de procesamiento, siendo estas tan complejas y diversas que hacen imposible desarrollar un modelo matemático que incluya factores fisicoquímicos, tecnológicos y humanos.En el trabajo, se estudió el rendimiento quesero de queso Cremoso Argentino con datos provistos por la planta piloto de la ESIL situada en Villa María. Se modeló e implementó una red neuronal para predicción de rendimiento basado en datos de composición de la leche, comparando el rendimiento real y el predicho.Finalmente, se probó la capacidad de predicción del modelo desarrollado y su aplicación a nivel industrial, demostrándose su aptitud para obtener predicciones precisas de la dimensión Rendimiento Quesero