Metodologia de superficie de respuesta versus técnicas de

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Ing. Nayeli Montalvo Romero1, Ing. Blanca Olivia Ixmatlahua Rivera2, Dr. Oscar Báez Sentíes3, Dr. Fernando
Ortiz Flores4 & Ing. David Hernández Ricardez5
Resumen— El proceso de secado de la papa es importante para obtener un producto comercializable y de calidad. En
la práctica, las condiciones de secado, se obtienen mediante la metodología de superficie de respuesta (MSR o RSM, por
sus siglas en inglés), cuya desventaja es crear un espacio limitado de soluciones. En comparación con esta metodología, las
técnicas de Inteligencia Artificial (IA) permiten obtener un amplio espacio de soluciones óptimas. Aplicando las Redes
Neuronales Artificiales (RNA) se predicen los valores de las variables de respuesta de acuerdo al comportamiento de los
valores de las variables de entrada. Con los resultados obtenidos de las predicciones se llevo a cabo el proceso de
optimización mediante la aplicación de Algoritmos Genéticos multicriterio (AGM). Como resultado de la aplicación de
estas técnicas se logro superar las limitaciones del MSR, se obtuvieron resultados óptimos en un menor tiempo que
ayuden a una mejor toma de decisiones.
Palabras claves— Proceso de secado, Redes Neuronales Artificiales y Algoritmos genéticos multicriterio.
I. INTRODUCCIÓN
1
La Ing. Nayeli Montalvo Romero es alumna de la Maestría de Ingeniería Industrial en la División de Estudios de Posgrado e
Investigación del Instituto Tecnológico de Orizaba, Orizaba, Veracruz. n_montalvo85@hotmail.com (autor corresponsal)
2
La Ing. Blanca O. Ixmatlahua Rivera es alumna de la Maestría de Ingeniería Industrial en la División de Estudios de
Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de Orizaba, Orizaba, Veracruz. blanca_olirix12@hotmail.com
3
El Dr. Oscar Báez Sentíes es profesor investigador de la División de Estudio de Posgrado e Investigación del Instituto
Tecnológico de Orizaba, Orizaba, Veracruz. obaez70@yahoo.com.mx
4
El Dr. Fernando Ortiz Flores es profesor de la División de Estudio de Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de
Orizaba, Orizaba, Veracruz. ferchilo@prodigy.net.mx
5
El Ing. David Hernández Ricardez es alumno de la Maestría en Ingeniería Industrial en la División de Estudio de Posgrado e
Investigación del Instituto Tecnológico de Orizaba, Orizaba, Veracruz. dhravid@hotmail.com
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El proceso de secado de la papa es importante para obtener un producto comercializable y de calidad. La papa
(Solanum Tuberosum) es un alimento, nutritivo que desempeña funciones energéticas debido a su alto contenido en
almidona si como funciones reguladoras del organismo por su elevado contenido en vitaminas hidrosolubles,
minerales y fibra (Lozano, 2007). En la actualidad, su extensa superficie de cultivo y la alta hacen que la papa sea
uno de los cultivos hortícolas en México e incluso uno de los principales cultivos a nivel mundial, colocándola en el
cuarto lugar en importancia superado únicamente por maíz, frijol, arroz y trigo (Lozano,2007).
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II. DESCRIPCIÓN DEL MÉTODO
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Figura 1. Metodología Utilizada.
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En la práctica, las condiciones de secado, se obtienen mediante la MSR. Esta técnica se utiliza para determinar las
condiciones de operación óptima de un sistema, o determinar la región del espacio de los factores en las que se
satisfacen las condiciones de operación, siendo ésta su principal desventaja ya que crea un espacio limitado de
soluciones. En comparación con esta metodología, las técnicas de RNA y AGM permiten obtener un amplio
espacio de soluciones óptimas. La metodología utilizada para la realización de esta investigación fue la que se
muestra en la figura 1.
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III. COMENTARIOS FINALES
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Humedad (gH2O/g s.s.)
Figura 7. Soluciones óptimas de Pareto tricriterio
Del Brío B. M. y Sanz A. “Redes
Neuronales y Sistemas difusos”.
Alfaomega 2da. Edición. 2001.
Diego-Mas, J.A. “Optimización de la
distribución en planta de instalaciones
industriales
mediante
algoritmos
genéticos”. Aportación al control de la
geometría
de
las
actividades.
Universidad Politécnica de Valencia.
2006
Holland J. H., “Adaptation in natural
La Ing. Blanca Olivia Ixmatlahua Rivera estudió la licenciatura en Ingeniería Industrial en manufactura, en el Instituto Tecnológico de
Orizaba. Actualmente está estudiando la Maestría de Ingeniería Industrial en la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto
Tecnológico de Orizaba.
El Dr. Oscar Báez Sentíes. Ingeniero Industrial en Producción y Maestro en Ciencias en Ingeniería Industrial del Instituto Tecnológico de
Orizaba. Doctorado en Ingeniería en Procesos y Medio Ambiente en el Instituto Nacional Politécnico de Toulouse, Francia. Actualmente es
profesor de la División de Estudio de Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de Orizaba. Actualmente dentro del SNI. Sus funciones
actuales son impartir cursos de técnicas modernas de análisis de decisiones. Asimismo, dirige tesis de maestría y de licenciatura en Ingeniería
Industrial. Su experiencia profesional incluye puestos en empresas privadas y de Gobierno.
El Dr. Fernando Ortiz Flores. Ingeniero Industrial y Maestro en Ciencias en Ingeniería Industrial del Instituto Tecnológico de Orizaba.
Doctorado en Ingeniería Industrial en la UPAEP, Puebla, Mex. Actualmente es profesor de la División de Estudio de Posgrado e Investigación
del Instituto Tecnológico de Orizaba. Sus funciones actuales son impartir cursos de manufactura. Asimismo, dirige tesis de maestría y de
licenciatura en Ingeniería Industrial. Su experiencia profesional incluye puestos en empresas privadas y de Gobierno.
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La Ing. Nayeli Montalvo Romero estudió la licenciatura en Ingeniería Industrial en manufactura, en el Instituto Tecnológico de Orizaba. .
Actualmente está estudiando la Maestría de Ingeniería Industrial en la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto Tecnológico
de Orizaba.
and artificial systems”, University of Michigan Press, Ann Arbor.1975.
Howard D., y Mark B. “Neural network toolbox for use with MATLAB”, The Math Works, Inc, September 2000
Ixmatlahua, R.B “Metodología de superficie de respuesta versus técnicas de inteligencia artificial, optimizando el secado de chayote”, Instituto
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Lozano,A.A. “Secado por lecho fluidizado de minihojuelas de papa(Solanum tuberosum )”. Instituto Tecnológico de Orizaba, 2007
Montgomery, D. “Diseño y análisis de experimentos”. Grupo editorial Iberoamericana. 1991.
Morales, L.F. “Lógica Difusa como operador de selección de un algoritmo genético multicriterio en un caso de aplicación de diseño optimo de
procesos”. Instituto Tecnológico de Orizaba, 2009
Pajares G. y Santos M. “Inteligencia Artificial e Ingeniería del conocimiento”, Alfaomega. 2006.
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2
El Ing. David Hernández Ricardez estudió la licenciatura en Ingeniería Industrial en calidad, en el Instituto Tecnológico Superior de
Comalcalco. Actualmente está estudiando la Maestría de Ingeniería Industrial en la División de Estudios de Posgrado e Investigación del Instituto
Tecnológico de Orizaba.
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