Resumen de Análisis y modelación estadística del proceso de añejamiento de rones en una ronera cubana

Beatriz García Castellanos, Osney Pérez Ones, Lourdes Zumalacárregui de Cárdenas, Idania Blanco Carvajal, Luis Eduardo López de la Maza

• español

  El añejamiento de ron experimenta pérdidas de volumen, denominadas mermas. Las variables de operación: producto, rambla, posiciones horizontal y vertical, fecha, volumen, grado alcohólico, temperatura, humedad y tiempo de añejamiento, registradas en bases de datos, contienen información valiosa para estudiar el proceso. Las variables cualitativas se procesaron utilizando el software Weka 3.8.0 mientras que las cuantitativas se sometieron a un análisis estadístico empleando Statgraphics Centurion XVll.2. Las mayores mermas corresponden a toneles ubicados en áreas donde irradia el sol, favoreciendo la evaporación del producto. Las variables temperatura y humedad presentan coeficientes de variación muy elevados; debido a la no existencia de control sobre estos factores y sugiriendo la necesidad de regulación. Se obtuvo un modelo de regresión que logra predecir las mermas en función de las variables: mes numérico, volumen y tiempo de añejamiento con valores de error cuadrático medio (ECM) y R2 de 0,115 y 95,88 % respectivamente.

• English

  The rum aging process shows volume losses, called wastage. The operation variables: product, boardwalk, horizontal and vertical positions, date, volume, alcoholic degree, temperature, humidity and aging time, recorded in databases, contain valuable information to study the process. The qualitative variables were processed using Weka 3.8.0 software while the quantitative variables underwent a statistical analysis using Statgraphics Centurion XVII.2. The biggest reductions correspond to barrels located in areas which solar irradiation, favoring the evaporation of the product. The variable temperature and humidity present very high variation coefficients; these factors are uncontrolled so a regulation process is suggested. A regression model was obtained that predicts the losses based on the variables: numerical month volume and aging time with mean square error values (ECM) and R2 of 0.115 and 95.88 % respectively.