Modelamiento espacial de la temperatura y humedad como parámetros de producción en el control de almacenaje del área de bodega en una industria farmacéutica para la identificación de puntos críticos
El modelamiento espacial de la temperatura y la humedad relativa es la técnica empleada para asegurar un control efectivo de estos parámetros. El cumplimiento de las Buenas Prácticas de Manufactura (BPM) de los medicamentos, transportación, almacenamiento y la posterior distribución de los mismos, e...
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| Autore principale: | |
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| Natura: | masterThesis |
| Lingua: | spa |
| Pubblicazione: |
2022
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/23305 |
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Aggiungi Tag | Riassunto: | El modelamiento espacial de la temperatura y la humedad relativa es la técnica empleada para asegurar un control efectivo de estos parámetros. El cumplimiento de las Buenas Prácticas de Manufactura (BPM) de los medicamentos, transportación, almacenamiento y la posterior distribución de los mismos, evita su degradación física, química y biológica. En tal sentido, en el presente trabajo se llevó a cabo la investigación del comportamiento de la temperatura y la humedad relativa en un almacén de una empresa de la ciudad de Quito. Se mapearon y monitorearon las variaciones de estas magnitudes en el tiempo en dos sectores donde son almacenados los productos farmacéuticos. Para ello se utilizaron sensores integrados debidamente calibrados de la firma Embedded Data Systems distribuidos en toda el área del recinto y en tres posiciones en la vertical. Lo anterior permitió localizar puntos críticos de variaciones anormales de los parámetros, donde se sobrepasan los valores establecidos por las normas nacionales e internacionales. El resultado final quedó plasmado en gráficas de la temperatura media, mapas 2D abarcando toda el área de ambos sectores y por cada una de las secciones verticales. Asimismo, se expusieron los gráficos por cada sensor. El pronóstico tanto de la temperatura como de la humedad relativa se basó en la aplicación del modelo ARIMA (modelo Autoregresivo Integrado de Media Móvil de orden p, d, q), el cual permitió realizar un ajuste satisfactorio de los datos experimentales con la curva simulada, previo a la predicción. A manera de resumen, se brindan las conclusiones y recomendaciones y se propuso, además, un plan de contingencia que concentra todas las incidencias observadas durante el estudio y las medidas para su remediación. |
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