SOLUCIONES MINITAB PARA EMPRESAS DE BEBIDAS Y ALIMENTACIÓN
Las soluciones de Minitab son ampliamente utilizadas en las empresas de bebidas y alimentación en el mundo entero. Tanto si tiene pensado realizar proyectos de mejora, optimizar sus líneas de producción, controlar la calidad de los productos, establecer mejores procedimientos en la cadena de suministros, etc., Minitab ofrece soluciones de alto valor añadido para abarcar todos estos proyectos y herramientas completas que le facilitarán todo el proceso.
Cómo USC Consulting Group redujo el llenado excesivo y ahorró a un importante fabricante de golosinas $1.2 millones con la ayuda de Minitab Statistical SoftwareAl llenar envases, el primer requisito es cumplir con las regulaciones gubernamentales en cuanto al contenido neto declarado en los productos envasados. El peso unitario de llenado debe estar por encima de un mínimo especificado, mientras que el peso promedio de llenado debe estar en o por encima, nunca por debajo, de lo indicado en la etiqueta. Lea el artículo completo |
|
Uso de Diseño de Experimentos (DOE) para minimizar la pérdida de humedadUn diseño de experimentos con Minitab ayudará a reducir la pérdida de humedad en el horneado de los pasteles de chocolate y a encontrar la configuración óptima de los factores de entrada para producir un pastel de chocolate esponjoso. Lea el artículo completo |
|
Ayudando a Tate & Lyle a garantizar que los edulcorantes se parezcan más al azúcar naturalSe necesita optimizar un proceso de cristalización de azúcar de maíz con más de 1000 predictores que interactúan entre sí de formas infinitas y complejas para mantener la distribución del tamaño de partículas lo más uniforme posible. Lea el artículo completo |
|
¿Quiere aprender cómo crear un buen vino? Repasemos los detallesUno de los componentes esenciales en la producción de vino es el azucar ya que la levadura se alimenta del azucar del jugo de uva para convertirlo en alcohol; los azúcares restantes afectan a la dulzura del vino. Un vino seco como el Cabernet Sauvignon, Chardonnay o Pinot Noir, por ejemplo, pueden resultar fácilmente un vino pobre debido a una fermentación incompleta de demasiados azúcares residuales, mientras que, por otro lado, un vino dulce como Moscato, White Zinfandel o Riesling puede necesitar que se le añada azucar, para aumentar la concentración original de azucar residual y asi lograr el sabor del vino deseado. 4 sencillos pasos muestran con qué facilidad el control de calidad estadístico puede garantizar la producción de un vino delicioso y constante. Lea el artículo completo |
|
Mantener la seguridad alimentaria con FMEAFMEA es una herramienta que puede ayudar a organizar, evaluar y priorizar sistemáticamente los fallos en función de su gravedad. Una vez que se compilan y clasifican los fallos, un FMEA también puede ayudar a desarrollar un plan de acción para abordar los fallos si ocurren y prevenirlos si es posible. Minitab Workspace facilita completar cualquier FMEA, ya sea centrado en el diseño o el proceso. Lea el artículo completo |
|
Crear el guacamole ideal: Test-T para fabricantes alimentarios, restaurantes y cocinerosDado el precio vertiginoso de los aguacates gracias a la demanda mundial, un fabricante de guacamole decidió ver si podían sustituir algunos aguacates en su guacamole por calabacines, o calabacitas, una calabaza mexicana de color verde brillante con características similares; un truco que a veces se usa en la industria de restaurantes. Sin embargo, con un público fiel, al fabricante le preocupaba cambiar la receta y poner en riesgo su marca. El fabricante de guacamole decidió realizar una prueba y pedirle a un grupo de muestra que probara y clasificara su receta de guacamole "clásica" frente a su receta "nueva" con aguacates y calabacines. Lea el artículo completo |
|
¿Qué hace un buen vino? Uso de regresión estadística para modelar el sabor del vinoEs inevitable que los gustos de los vinos varíen de persona a persona y que haya muchos perfiles diferentes de catadores de vinos, sin embargo, algunos vinos son obviamente mejores que otros, y la mayoría de las personas probablemente reconocerán un buen vino de uno malo. Cuando se necesita entender situaciones como ésta en las que la variabilidad y el ruido juegan un papel importante, los modelos estadísticos son muy eficientes para identificar las entradas clave de datos en apariencia completamente caóticos. Este artículo detalla cómo los datos de cata de vinos y las potentes técnicas de modelado permiten conocer las variables que son importantes para un tribunal de catadores de vinos con experiencia. Lea el artículo completo |