ANALISIS DE 2 ARTICULOS CIENTIFICOS QUE UTILIZAN

HERRAMIENTAS DE CONTROL DE CALIDAD

ALUMNOS PARTICIPANTES: Romero JoséMoya Juan Sangolquiza Jimmy

MÓDULO Y DOCENTE: Módulo de Control de calidadIng. ROSA GALLEGUILLOS

Ambato-Ecuador2015-2016

UNIVERSIDAD TÉCNICA DE AMBATO

FACULTAD DE INGENIERÍA EN SISTEMAS, ELECTRÓNICA E INDUSTRIAL PERÍODO ACADÉMICO: ABRIL/2014 – SEPTIEMBRE/2014

Resumen

En el siguiente artículo se evalúa la espectroscopia de infrarrojo cercano para su uso en el control de calidad y almacenamiento de semillas de girasol. Para lo cual analizan el método analítico empleado y métodos clásicos de análisis

En siguiente artículo se realizara una estandarización y control de calidad en el análisis de orina; se realizó un estudio comparativo entre observadores, estandarizando el proceso y elaborando una solución control junto con una colección fotográfica del sedimento para enseñanza, entrenamiento y control interno

Objetivos

Articulo 1 Estandarizar y control de calidad en el análisis de orina Elaborar una solución junto con una colección fotográfica del

sedimento para enseñanza, entrenamiento y control interno. Articulo 2 Evaluar la espectroscopia de infrarrojo cercano para su uso en el

control de calidad y almacenamiento de semillas de girasol. Analizar el método analítico empleado y métodos clásicos de análisis.

Desarrollo Análisis de orina: estandarización y control de calidad

Para establecer una correlación en forma gráfica se calculó el promedio de cada valor informado para hacer un gráfico de correlación y tener una impresión visual de la dispersión de los resultados, calculando también, el coeficiente de correlación de Pearson que se aplica a variables independientes entre sí obteniéndose un r2 de 0,71 para el proceso sin estandarizar y un r2 de 0,95 para el proceso estandarizado

Correlación entre operadores Recuento de leucocitos sin estandarización

Ilustración 1 - Leucocitos: variación entre operadores. Metodología sin estandarizar.

Correlación entre operadores Recuento de leucocitos con estandarización

Ilustración 2 - Leucocitos: variación entre operadores. Metodología estandarizada.

Correlación entre operadores Recuento de leucocitos sin estandarización

Ilustración 1 - Leucocitos: variación entre operadores. Metodología sin estandarizar.

Correlación entre operadores Recuento de leucocitos con estandarización

Ilustración 2 - Leucocitos: variación entre operadores. Metodología estandarizada.

Control de calidad y de almacenamiento de semillas de girasol mediante tecnología de infrarrojo cercano

Para construir los modelos de calibración para los diferentes parámetros (grasa, humedad, ácido oleico) las muestras se dividieron en dos grupos; uno para la calibración y el otro para su validación. Las muestras de calibración deben tener la mayor variabilidad espectral posible y, a su vez debe cubrir toda la gama de valores del parámetro a medir. Estas muestras se escogieron a partir de un diagrama de dispersión (PC1 PC2 vs. puntajes)

Muestras de los agricultores.

Conclusiones

En cuanto al Análisis de orina, estandarización y control de calidad se puede concluir que se han cumplido los objetivos propuestos: la aplicación diaria de la estandarización del proceso según la NCCLS permitió aumentar el grado de correlación entre observadores, por lo tanto se propone el uso de esta metodología para unificar criterios

Los resultados del presente trabajo muestran que el método analítico propuesto, empleando la técnica de espectroscopia de infrarrojos, se puede utilizar para la determinación de la humedad, grasa y alta / baja, los niveles de ácido oleico en muestras de semillas de girasol en un rango entre 4,6 y 21,4% para la humedad; 38,4 y 49,6% para la grasa, y 60,0 a 93,1% para ácido oleico, con resultados comparables a los obtenidos con métodos químicos clásicos.

En las publicaciones analizadas se trata de probar la validez de nuevos métodos de análisis para diferentes procedimientos o productos, como son el análisis de la orina y la determinación de parámetros claves cuando se almacena semillas de girasol, vemos claramente que para comprobar que los nuevos métodos en realidad son válidos, utilizan gráficos de dispersión comparando datos que son calculados de formas tradicionales versus los nuevos métodos; y mediante estos se observa que existen una correlación alta entre los datos calculados normalmente y los que se calculan por el nuevo método; por tanto queda verificado que mediante un nuevo método más barato en un caso y con otro método estandarizado, se puede llegar a obtener resultados que son cercanos a la realidad y que pueden ser utilizados útilmente.

Se puede concluir que un gráfico de dispersión es muy útil para poder determinar qué tan relacionada esta una variable con otra y así poder determinar una causa de un problema o bien si un nuevo método llega a ser tan eficaz y preciso como lo son los antiguos métodos utilizados, siendo esta herramienta muy importante en la industria y en el análisis de nuevos procedimientos.