CIENCIA Y TECNOLOGÍA AGROPECUARIA DE MÉXICO

CIENCIA Y TECNOLOGÍA AGROPECUARIA DE MÉXICO


Volumen 9, Número 2 Julio - Diciembre 2021


ISSN IMPRESO: 2007-7807

ISSN EN LíNEA: 2448-7112


Alvarado-Bá;rcenas et al., envasado de cereales inflados Ciencia y Tecnol. Agrop. México Vol. 9 Núm. 2: 56 - 63 (2021).




BARREDURA, UN SUBPRODUCTO QUE AFECTA LA PRODUCCIÓN DEL ENVASADO DE CEREALES INFLADOS INDUSTRIALIZADOS

SWEEPING, A BY-PRODUCT THAT AFFECTS THE PRODUCTION OF PACKAGING OF INDUSTRIALIZED INFLATED CEREALS

Esté;fana Alvarado-Bá;rcenas , Karen Martí;nez-Martí;nez1 , J Gabriel Ramí;rez-Pimentel4 , Francisco Chablé;-Moreno3 , Juan Carlos Reyes-Pé;rez5 ,

1 Tesista del TNM-Roque, Alumno, 2,3Docente TNM-Roque. 4,5Docente Posgrado TNM-Roque, §email: estefana3@hotmail.com

Recibido: 20 de julio 2021, aceptado: 28 de octubre de 2021.

Artículo Científico

RESUMEN

El consumo de cereales en Mé;xico se incrementa anualmente en un 7.4%, ocupa el tercer lugar como consumidor, despué;s de USA y Brasil. Durante el proceso de empacado se genera un subproducto que se denomina barredura, producto que cae sobre superficies no propias del proceso de envasado de cereales. El objetivo del trabajo fue determinar los factores que incrementan la producció;n de barredura, problema industrial que representa del 15 al 20% de la industrializació;n del cereal. El trabajo se desarrolló; en el corredor industrial de Celaya, Guanajuato. Las má;quinas sometidas a evaluació;n fueron 15, de la marca: MaSipack, Matrix Mercury, MaxiMaq y Speed Bag. La metodologí;a consistió; en implementar registros para cuantificar la producció;n de barredura, esta informació;n permitió;: Identificar la lí;nea, los turnos de trabajo, supervisores y cantidad de barredura producida. Se utilizó; un diseño completamente al azar, con cuatro repeticiones (muestreos), los tratamientos fueron las lí;neas embolsadoras. Las variables evaluadas en la generació;n de barredura fueron: Supervisores (1, 2, 3) y turnos (I, II, III) en los meses de julio, agosto, septiembre y octubre, los horarios de muestreo fueron los tres turnos.

Los datos seanalizaron con el programa SAS (v 9.0) y se aplicó; una prueba de comparació;n de medias (Duncan α 0.05). Los datos originales se transformaron a Raí;z cuadrada y Log10. Los resultados del ANAVA de los datos presentaron diferencias estadí;sticas significativas y altamente significativas con (P ≤ 0.05, 0.01). En el mes de julio a septiembre la mayor producció;n de barredura fue en las má;quinas de MaSipack y la de menor pé;rdida en MexiMaq. En agosto, en la variable Supervisores, las má;quinas MexiMaq y MaSipack produjeron mayor cantidad de barredura, la má;quina 8 (MaSipack) fue la de mayor producció;n de barredura en todos los meses. Para el mes de septiembre las má;quinas 4 y 3, en octubre, las lí;neas 8 y 7 (MaSipack y MexiMaq) produjeron la mayor cantidad de barredura. De la mayor producció;n de barredura total acumulada, el 60% fue en las má;quinas del tipo (MasiPack) y del 20 % (MexiMaq). Las má;quinas MaSiPack fueron las de mayor incidencia en la producció;n barredura, esto tanto en las actividades de diferentes supervisores y turnos.

Palabras clave: Barredura, Embolsado de cereales, Cereales, Desperdicio
SUMARY

The consumption of cereals in Mexico increases annually by 7.4%, occupies the third place as a consumer, after the USA and Brazil. During the packaging process, a by-product is generated called sweeping, a product that falls on surfaces not typical of the cereal packaging process. The objective of the work consisted in determining the factors that increase the production of sweeping, an industrial problem that represents 15 to 20% of the industrialization of the cereal. The work was developed in the industrial corridor of Celaya, Guanajuato. The machines subjected to evaluation were 15, of the brand: MaSipack, Matrix Mercury, MaxiMaq and Speed Bag. The methodology consisted of implementing records to quantify the production of sweeping, this information included: Identify the line, work shifts, supervisors and amount of sweeping. A completely randomized design was used, with four repetitions (samplings), the treatments were the bagging lines. The variables evaluated in the sweeping generation were: Supervisors (1, 2, 3) and shifts (I, II, III) in the months of July, August, September and October, the sampling times were the three shifts.

The data were analyzed with the SAS program (v 9.0) and a means comparison test (Duncan α 0.05) was applied. The original data were transformed to Square root and Log10. The results of the ANAVA of the data presented statistically significant and significant differences with (P ≤ 0.05, 0.01). In the month of July to September, the highest production of sweeping was in the MaSipack machines and the one with the lowest loss in MexiMaq. In August, in the Supervisors variable, the MexiMaq and MaSipack machines produced the highest sweeping, and machine 8 (MaSipack) was the one with the highest sweep production in all months. For the month of September, machines 4 and 3 and in October, lines 8 and 7 (MaSipack and MexiMaq) produced the highest amount of sweeping. The total production total sweeping production was 60% in machines of the type (MasiPack) and 20% (MexiMaq) with lower production. The MaSiPack machines were the ones with the highest incidence in the sweeping production, this both in the activities of different supervisors and shifts.

Key words:Sweeping, Grain bagging, Cereals, Waste