Uso del Modelo de Holt-Winters como estrategia para la predicción de condiciones ambientales durante el proceso de almacenamiento del Cacao

Juan Carlos Vesga Ferreira, Martha Fabiola Contreras Higuera, José Antonio Vesga Barrera
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Abstract

El proyecto surge como respuesta al reto empresarial expuesto por la empresa Chocolate Girones ante el Comité Universidad - Empresa - Estado (CUUES) y la Oficina de Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI), el cual expresa la necesidad de contar con un sistema de base tecnológica con capacidad de monitorear y gestionar el proceso de trazabilidad del cacao durante el almacenamiento y fabricación del chocolate. En vista de lo anterior, el objetivo del presente artículo consiste en proponer el uso del modelo del Holt-Winters como estrategia para predecir el comportamiento de la temperatura, la humedad relativa y la temperatura de punto de rocío que podrían estar presentes en el proceso de almacenamiento del grano de cacao, incorporando el uso de técnicas de análisis soportadas en Series de tiempo, facilitando con ello un mejor control y monitoreo de la calidad del grano durante su estancia en bodega. Acorde a los resultados obtenidos, el modelo propuesto permitió predecir el comportamiento de variables tales como temperatura, humedad relativa y temperatura de rocío, las cuales juegan un papel fundamental en la calidad del grano, como estrategia para el control de hongos y moho que podrían llegar a surgir en el grano durante su almacenamiento, debido a que el cacao es un producto higroscópico. Adicionalmente, el modelo propuesto puede ser considerado como una herramienta de predicción muy importante durante el proceso de trazabilidad del cacao, alcanzando niveles de ajuste superiores a 0,8, acompañados de un muy bajo error estándar de estimación y con un nivel de confianza del 95%.
使用Holt-Winters模型作为可可储存过程中环境条件预测的策略
该项目是对巧克力公司赫罗纳向大学-企业-国家委员会和研究成果转移办公室提出的商业挑战的回应,该委员会表示需要一个以技术为基础的系统,能够监测和管理巧克力储存和制造过程中可可的可追溯性过程。有鉴于此,本文的目的是提出使用Holt-Winters模型作为预测可可豆储存过程中可能存在的温度、相对湿度和露点温度行为的策略,包括使用支持时间序列的分析技术,从而促进更好地控制和监测您在酒窖逗留期间的谷物质量。根据所获得的结果,所提出的模型可以预测温度、相对湿度和露水温度等变量的行为,这些变量对谷物质量起着至关重要的作用,作为控制谷物在储存过程中可能出现的真菌和霉菌的策略,因为可可是一种吸湿产品。此外,所提出的模型可以被认为是可可可追溯过程中非常重要的预测工具,达到0.8以上的调整水平,同时估计的标准误差非常低,置信水平为95%。
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