RESUMO
RESUMEN El objetivo del artículo fue lustrar mediante modelos de predicción microbiológica, la probabilidad de conformidad del producto terminado, estimando el ciclo de vida de la leche en polvo una vez que ha sido reconstituida, enfocado en los aspectos fisicoquímicos y microbiológicos (Bacillus cereus), por medio del modelo cinético de Arrhenius, con redes neuronales artificiales, entrenadas para pronosticar productos conformes respecto a la bacteria. A través del algoritmo de la red neuronal, se concluyó que, una vez la leche en polvo ha sido reconstituida debe mantenerse refrigerada entre 4°C y 6°C, para obtener una vida útil alrededor de los 19 días, pronosticando el 98% de productos conformes.
ABSTRACT The aim of this paper was to show a microbiological prediction model to determine the probability of conformity in products and estimate the life cycle of reconstituted powdered milk, focusing on the physicochemical and microbiological aspects of Bacillus cereus. We used the kinetic model Arrhenius, built under artificial neural networks designed to measure conformity to Bacillus cereus products. Using the neural network algorithm, we found that once milk powder was reconstituted, the temperature should be between 4°C and 6°C to obtain a lifespan around 19 days and 98% conformity.