Elaboración de curvas de calibración NIR para maíz usando el software Foss Calibrator en la empresa Chimú Agropecuaria S.A.
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Date
2024
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo. Fondo Editorial
Abstract
El estudio se centró en desarrollar curvas de calibración para determinar los niveles de
grasa, proteína, humedad y cenizas en el maíz mediante espectroscopia en el infrarrojo cercano
(NIR) utilizando el software Foss Calibrator en Chimú Agropecuaria S.A. Se identificó la
necesidad de contar con métodos de análisis validados para asegurar la calidad del maíz empleado
en la formulación de alimentos balanceados para aves, destacando la importancia de esta
tecnología para mejorar la precisión y eficiencia, optimizando costos y calidad del producto final.
La investigación se llevó a cabo en un entorno industrial, utilizando equipos como el analizador
Foss XDS Near Infrared y aplicando métodos de referencia AOAC junto con técnicas de regresión
PLS para desarrollar y validar modelos predictivos. Los resultados mostraron que los modelos
desarrollados para grasa, proteína, humedad y cenizas presentaron un buen ajuste, con valores
óptimos de RMSEP (val) de 0,156, 0,213, 0,280 y 0,036; RMSEP (cal) de 0,159, 0,176, 0,207 y
0,031; y RMSEP (cross) de 0,178, 0,176, 0,269 y 0,033, respectivamente. Esto evidenció una alta
exactitud en la predicción de estos parámetros. Los hallazgos sugieren que las técnicas de
espectroscopia NIR y el software Foss Calibrator son efectivos para predecir con exactitud
parámetros críticos, facilitando una mejor toma de decisiones en la formulación de alimentos
balanceados. Se concluyó que estos métodos permiten una evaluación más rápida, exacta y precisa,
contribuyendo a la mejora de los procesos en Chimú Agropecuaria S.A. Se recomendó su
implementación para optimizar la producción y se sugirió realizar pruebas adicionales para seguir
mejorando la precisión de los modelos.
Palabras Clave: Espectroscopia NIR, calibración, maíz, Foss Calibrator, análisis de
alimentos, grasa, proteína, humedad, cenizas.
ABSTRACT
The study focused on developing calibration curves to determine the levels of fat, protein,
moisture, and ash in corn through near-infrared spectroscopy (NIR) using the Foss Calibrator
software at Chimú Agropecuaria S.A. The need for validated analysis methods was identified to
ensure the quality of the corn used in the formulation of poultry feed, highlighting the importance
of this technology in improving precision and efficiency, optimizing costs, and enhancing the
quality of the final product. The research was conducted in an industrial environment, using
equipment such as the Foss XDS Near Infrared Analyzer and applying AOAC reference methods
along with PLS regression techniques to develop and validate predictive models. The results
showed that the models developed for fat, protein, moisture, and ash had a good fit, with optimal
RMSEP (val) values of 0,156, 0,213, 0,280, and 0,036; RMSEP (cal) values of 0,159, 0,176, 0,207,
and 0,031; and RMSEP (cross) values of 0,178, 0,176, 0,269, and 0,033, respectively. This
demonstrated high accuracy in predicting these parameters. The findings suggest that NIR
spectroscopy techniques and the Foss Calibrator software are effective for accurately predicting
critical parameters, facilitating better decision-making in poultry feed formulation. It was
concluded that these methods allow for faster and more precise evaluations, contributing to
improved processes at Chimú Agropecuaria S.A. The implementation of these methods was
recommended to optimize production, and further testing was suggested to continue improving the
accuracy of the models.
Keywords: NIR Spectroscopy, calibration, maize, Foss Calibrator, food analysis, fat,
protein, moisture, ash.
Description
Keywords
TECHNOLOGY::Espectroscopia NIR, calibración, maíz, Foss Calibrator, análisis de alimentos, grasa, proteína, humedad, cenizas