Diseño de un prototipo de evaluación de la calidad de leche fresca de vaca mediante análisis de conductividad aplicado a la ganadería en Arequipa - Del Carlos Chancayauri, David Hillary (2025)
La presente tesis tiene como finalidad el diseño y construcción de un prototipo portátil y de bajo costo para evaluar la calidad de la leche fresca de vaca, utilizando el análisis de conductividad eléctrica como parámetro clave. Esta solución está dirigida a pequeños ganaderos de la región de Arequipa que no cuentan con acceso a laboratorios especializados. El sistema desarrollado está basado en un microcontrolador ESP32, un convertidor analógico-digital ADS1115 y un circuito puente H, que incorpora técnicas de procesamiento digital como el filtro de Kalman para minimizar el ruido en las mediciones y mejorar la precisión. Para su calibración, se utilizaron soluciones estándar de cloruro de potasio (KCl), y su validación se realizó mediante comparación con un instrumento comercial. Se tomaron muestras de leche de los distritos de Characato, Chiguata, Socabaya y Paucarpata durante cuatro días, con tres lecturas diarias por muestra, a una temperatura constante de 20 °C. Los datos recolectados fueron analizados mediante el coeficiente de correlación de Pearson, confirmando una fuerte relación entre la conductividad eléctrica y el pH. Los resultados mostraron que la leche fresca presentó una conductividad entre 4646 y 5519 μS/cm y un pH cercano a 6.7, mientras que al cabo de 24 horas algunas muestras ya superaban los 6000 μS/cm y alcanzaban pH por debajo de 5.2, evidenciando deterioro. El prototipo permitió detectar estos cambios de manera efectiva. Además, los coeficientes de determinación entre conductividad y pH fueron altos (R² entre 0.749 y 0.938 según el distrito), lo que resalta su potencial como herramienta confiable, práctica y accesible para el monitoreo de la calidad de la leche en contextos rurales con recursos limitados. Como proyección futura, se propone complementar el análisis con otros parámetros como la acidez titulable y explorar el uso de técnicas de inteligencia artificial para mejorar la predicción del estado de la leche. Estas mejoras permitirían ampliar la precisión y aplicabilidad del prototipo como la detección de enfermedades como la mastitis y su integración en procesos de producción lechera a mayor escala.