| Revista: | Ingeniería industrial : actualidad y nuevas tendencias |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000374478 |
| ISSN: | 1856-8327 |
| Autores: | Rossini, Karina Ribeiro, Jose Luis Duarte1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Programa de Pos-Graduacao em Engenharia de Producao, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Año: | 2013 |
| Volumen: | 3 |
| Número: | 10 |
| Paginación: | 7-14 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en inglés | The increased use of sensors and computational resources has led to a growing volume of information in industrial environments and complex scenarios in terms of handling and analysis of collected data. In this sense, the selection of the relevant variables to characterize processes or products is a required activity for the efficient monitoring and optimization of production process parameters. Regarding the food industry, the selection of attributes to be evaluated in a sensory analysis, considering the set of possible attributes, is an essential step in planning sensory panels. In this selection, we want to reduce the list of attributes to be presented to the evaluators, thus avoiding the fatigue of panel members, while maintaining attributes relevant for sample characterization. This work applies the multivariate discriminant factor analysis (DFA) technique for selection of relevant attributes in sensory panels based on descriptive assessments of the samples, such as the Quantitative Descriptive Analysis (QDA) method. The use of DFA was evaluated in a study where cider formulations were characterized by ten attributes in sensory panel using the QDA method. Results indicate that DFA is an effective technique in selecting variables. In this application, the use of the DFA revealed that six attributes are sufficient to properly discriminate cider formulations |
| Resumen en portugués | O aumento na utilização de sensores e recursos computacionais tem conduzido a crescente coleta de informações em ambientes industriais e cenários complexos em termos da manipulação e análise dos dados coletados. Neste sentido, a seleção das variáveis relevantes para caracterizar processos ou produtos é uma atividade necessária para o eficiente monitoramento e otimização dos parâmetros de processos produtivos. No tocante à indústria de alimentos, a seleção dos atributos a serem avaliados em uma análise sensorial, considerando o conjunto de possíveis atributos, é uma etapa essencial no planejamento de painéis sensoriais. Na seleção, deseja-se reduzir a lista de atributos a serem apresentados aos avaliadores, evitando assim a fadiga dos membros do painel, porém mantendo atributos relevantes para a caracterização das amostras avaliadas. Neste trabalho, aplica-se uma técnica multivariada, a análise fatorial discriminante (AFD), para seleção de atributos em painéis sensoriais baseados em avaliações descritivas das amostras, tais como o método QDA (Quantitative Descriptive Analysis). O uso da AFD foi avaliado em um estudo onde formulações de cidras foram caracterizadas através de dez atributos em painel sensorial utilizando o método QDA. Os resultados obtidos indicam que a AFD é uma técnica eficaz na seleção de variáveis. O uso da AFD revelou que, neste caso, seis atributos são suficientes para discriminar adequadamente as formulaçõe |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería industrial, Industria alimentaria, Análisis sensorial, Análisis factorial, Selección de variables |
| Keyword: | Engineering, Industrial engineering, Food industry, Sensory analysis, Factorial analysis, Variables selection |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) |
