El curso Diseño experimental para la formulación óptima de alimentos de Clase Ejecutiva UC entrega conocimientos teóricos y aplicados para obtener productos alimenticios utilizando diseño experimental.

En el contexto de una industria alimentaria global y crecientemente competitiva, resulta fundamental para las empresas adquirir competencias distintivas de base científico-tecnológica. Estas les permitirán facilitar y acelerar el proceso de creación y mejora de la calidad de los productos alimenticios. Independientemente del nivel de desarrollo de la empresa.

Ciertamente, durante el proceso de formulación, los productos alimenticios se evalúan a partir de una serie de características tales como textura, sabor, color, durabilidad, entre otros. Estas características dependen de la composición del alimento y de las variables físicas relevantes para su producción.

Las características de los alimentos constituyen variables de respuesta, y las variables que controlan el proceso de producción del alimento constituyen variables manipuladas. La relación entre variables de respuesta y manipuladas se puede representar mediante un modelo matemático empírico construido a partir de datos experimentales.

En este sentido, el diseño de experimentos permite determinar sistemáticamente la cantidad y combinaciones de variables a considerar en cada experimento; todo para construir un modelo estadísticamente válido. Este último se puede utilizar para optimizar una o más variables de respuesta dentro del dominio experimental. O bien, para diseñar un nuevo conjunto de experimentos, utilizando la metodología de superficie respuesta.

Durante el curso, los estudiantes desarrollarán los conocimientos y habilidades necesarias para la formulación óptima de productos alimenticios aplicando diseño experimental. De este modo, estas competencias les permitirá sistematizar la formulación de alimentos para reducir costos de producción, mejorar su competitividad e incrementar los estándares de investigación y desarrollo en las empresas.

Junto con lo anterior, los estudiantes serán capaces de interpretar y modificar los casos de estudio para ajustarlos a sus necesidades de formulación de producto. Se enfatiza el análisis de significancia e identificabilidad de los parámetros del modelo para establecer la confiabilidad de la fórmula óptima obtenida.

Por otra parte, el curso tiene una metodología consistente en el aprendizaje de la teoría estadística y matemática del diseño de experimentos mediante ejemplos y casos de estudio relevantes para la industria alimentaria. Python se utilizará como lenguaje de programación para implementar los algoritmos, funciones y metodologías de una manera sistemática, reproducible y automática. Para mejorar la interpretabilidad y aplicabilidad del diseño experimental, Jupyter Notebook se utilizará como ambiente de desarrollo integrado, permitiendo intercalar código con explicaciones.