Factorial experiment design to determine significant overweight factors in a sausage line in a food company

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dc.audienceComunidad Universidad de Medellínspa
dc.contributor.authorPaz Orozco, Helmer
dc.contributor.authorPaz Ruiz, Nelson E.
dc.contributor.authorMeléndez Bermudez, Osman
dc.coverage.spatialLat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degreesLong: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.date.accessioned2025-09-17T14:06:42Z
dc.date.available2025-09-17T14:06:42Z
dc.date.issued2025-07-25
dc.descriptionEl diseño de experimentos (DoE) se ha convertido en una estrategia poten- cial para analizar las condiciones de un proceso, debido a la eficiencia de la metodología para identificar los factores significativos en la variabilidad de un producto. En este sentido, este artículo de investigación presenta la aplicación de un diseño factorial de experimentos de cuatro factores y dos niveles para estudiar el efecto significativo en el sobrepeso de un embutido de una línea de producción en una empresa de alimentos en el departamento del Cauca. Los resultados determinaron que el sobrepeso es afectado significativamente por los cm3 o porción de llenado, además de analizar que una variable externa, como la temperatura, no ejercía efecto sobre el peso del embutido. La aplicación de este tipo de metodologías puede replicarse en un proceso de producción para monitorear, identificar y analizar los factores de mayor magnitud sobre la variable de respuesta.eng
dc.descriptionDesign of experiments (DoE) has emerged as a potential strategy for analyzing process conditions due to the methodology's effectiveness in identifying significant factors in product variability. Regarding this, this research article presents the application of a four-factor, two-level factorial experiment design to study the significant overweight of a sausage product on a food company production line in the Province of Cauca. Results determined that overweight is significantly affected by the cm3 or filling portion, and also showed that an external variable, such as temperature, did not affect sausage weight. Applying this type of methodology can be replicated in a production process to monitor, identify, and analyze the most significant factors affecting response variables.spa
dc.format.extentp. 1-17spa
dc.format.mediumElectrónicospa
dc.format.mimetypePDF
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.22395/rium.v24n47a5
dc.identifier.eissn2248-4094
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de Medellínspa
dc.identifier.issn1692-3324
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad de Medellínspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.udem.edu.co/
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11407/9175
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Medellínspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.relation.citationendpage17
dc.relation.citationissue47
dc.relation.citationstartpage1
dc.relation.citationvolume24
dc.relation.haspartRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 24 Núm. 47 julio-diciembre 2025spa
dc.relation.ispartofseriesRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 24 No. 47 (2025)spa
dc.relation.referencesD. C. Montgomery y G. C. Runger, Probabilidad y estadistica aplicadas a la ingenieria, Mexico: Limusa Wiley, 2015.
dc.relation.referencesA. Luceño y F. J. González, Métodos estadísticos para medir, describir y controlar la varibilidad, Santander, España: Universidad Cantabria, 2015.
dc.relation.referencesD. C. Montgomery, Diseño y análisis de experimentos, Segunda Edición ed., México: Limusa Wiley, 2004.
dc.relation.referencesA. N. E. Heriberto, R. L. A. Javier, V. L. J. Antonio y P. G. Russell, “Comparative Study Between the Two Experimental Design Approaches Taguchi and Traditional in Presence of Control by Control Interactions”, ScienceDirect, vol. 16, nº. 1, pp. 131-142, 2015. Doi: 10.1016/ S1405-7743(15)72114-1
dc.relation.referencesS. A. H. Lima, J. Antony y S. Albliwi, “Statistical Process Control (SPC) in the food industry – A systematic review and future research agenda”, ScienceDirect, vol. 37, nº. 2, pp. 137-151, 2014. DOI: 10.1016/j.tifs.2014.03.010
dc.relation.referencesH. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar , Análisis y diseño de experimentos, Mexico: McGraw-Hill, 2012.
dc.relation.referencesJ. D. Castro, “Métodos estadísticos para el control y la mejora continua en el proceso de tratamiento térmico de la aleación de aluminio AA2024”, [En línea], Disponible: https://ria. utn.edu.ar/items/0c12fd1c-8b6d-43f1-a1c7 83f8dc467410
dc.relation.referencesR. Lopes et al., “Reducing scrap and improving an air conditioning pipe production line”, Procedia Manuf., vol. 51, pp. 1410–1415, 2020. Accedido el 1 de julio de 2025. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.196
dc.relation.referencesAdamastor R. Tôrres, Antônio Diógenes P. de Oliveira, Severino Grangeiro, Wallace D. Fragoso, Journal of Process Control, vol. 69, pp. 97-102, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j. jprocont.2018.06.001
dc.relation.referencesE. J. Escalante Vázquez, Diseño y análisis de experimentos, México: Limusa, 2014.
dc.relation.referencesD. C. Montgomery, Design and analysis of Experiments, Arizona State University: John Wiley & Sons, Inc., 2013.
dc.relation.referencesR. O. Kuehl, Diseño de experimentos: principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones, Mexico: Thomson Learning, 2001.
dc.relation.referencesD. C. Fettermann, A. M. Olivera, G. L. Tortorella, G. A. Zandonai y M. E. Soares, “Impro- vements in the processing of agricultural commodities: The case of cocoa liquor”, Dyna, vol. 84, nº. 201, pp. 117-122, 2017. Doi: 10.15446/dyna.v84n201.56672
dc.relation.referencesB. Barbosa, M. T. Pereira, F. J G Silva, R. D S G Campilho, Procedia Manufacturing, vol. 11, pp.1239-1246, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.250
dc.relation.referencesA. Ruiz y F. Rojas, Control estadístico de procesos, Madrid: Universidad Pontificia Comillas, 2006.
dc.relation.referencesH. Gutiérrez Pulido y R. de la Vara Salazar, Control estadístico de la calidad y seis sigma, Mexico: McGraw-Hill, 2013.
dc.relation.referencesS. A. Halim Lim, J. Antony, Trends in Food Science & Technology, vol. 58, pp.133-139, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.tifs.2016.10.025
dc.relation.referencesD. Montgomery, Control estadístico de la calidad, Mexico: Limusa-Wiley, 2004.
dc.relation.referencesC. Werkema, Ferramentas Estatísticas Básicas do Lean Seis Sigma Integradas: PDCA e DMAIC, Brasil: El Sevier, 2016.
dc.relation.referencesL. Socconini, Certificación Lean Six Sigma Green Belt para la excelencia en los negocios, Marge Books., 2015.
dc.relation.referencesM. Smętkowska, B. Mrugalska, Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 238, pp. 590-596, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2018.04.039
dc.relation.referencesJ. D. Muñoz Sierra, D. A. Camargo Trillos y S. D. Gallego, “Aplicación de la metodología de superficie de respuesta en un proceso de absorción del CO2 de un biogás en una solución alcalina”. Dyna, vol. 76, nº. 159, pp. 135-144, [Fecha de consulta: 1 de julio de 2025]. ISSN: 0012-7353. Disponible: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49611945015
dc.relation.referencesMinitab 19, “https://support.minitab.com”, Soporte de Minitab 19, 2019. [En línea]. Disponible: https://support.minitab.com/es-mx/minitab/19/help-and-how-to/graphs/interval-plot/ interpret-the-results/key-results/.
dc.relation.urihttps://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/3075
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceRevista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 24 No. 47 (2025): (julio-diciembre ); 1-17
dc.subjectStatistical Process Control (SPC)eng
dc.subjectDesign of Experiments (DoE)eng
dc.subjectDMAICeng
dc.subjectprocess capability indices Cp and Cpkeng
dc.subjectControl Estadístico de Procesos (SPC)spa
dc.subjectDiseño de experimentos (DoE)spa
dc.subjectDMAICspa
dc.subjectÍndices de Capacidad de Proceso Cp y Cpkspa
dc.titleFactorial experiment design to determine significant overweight factors in a sausage line in a food companyeng
dc.titleDiseño factorial de experimentos para determinar los factores significativos en el sobrepeso de una línea de embutidos en una empresa de alimentosspa
dc.typeArticle
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.localArtículo científicospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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