Productividad y función de producción de ingeniería para la producción de Glucosiltransferasa por fermentación

Productivity and Engineering Production Function for Production of Glucosyltransferase by Fermentation

Autores/as

  • Marco Antonio Paredes-Lizárraga Instituto Tecnológico de los Mochis

DOI:

https://doi.org/10.54167/tecnociencia.v15i3.844

Palabras clave:

función de producción, regresión restringida paso a paso, Excel® Solver®, elasticidad de la producción, productividad

Resumen

Se presenta un modelo de función de producción de ingeniería para modelar la producción de glucosiltransferesa por fermentación, con el objetivo de determinar la máxima producción, máxima productividad y elasticidad unitaria. A los datos del primer DOE publicados por Kawaguti et al. (2005) se les aplicó el método de regresión estadística restringida (con R2 =0.981, P=001) y optimización restringida en el software Excel® Solver®. Para fermentar, se utilizó melaza de caña (X1 gL-1), licor de maíz (X2 gL-1) y levadura (X3 gL-1) Erwinia Sp. en cantidades identificadas por el vector de insumos X=(X1, X2, X3). Para cada combinación óptima seleccionada, los pronósticos para producción de glucosiltransferasa, costo por experimento y productividad son: producción óptima en (129.39, 72.897, 16.77) con 5.78 UmL-1, $0.74 y 7.75 UmL-1$-1 respectivamente; para productividad máxima en (118.39, 42,14, 4) con 4.56, $0.31 y 14.48; para productividad óptima (elasticidad unitaria y rendimientos constantes) en (102.44, 36.48, 3.46) con 4.01,  $0.27 y 14.73. Los rendimientos de escala y elasticidad inducen a explorar el vector (102.56, 36.52, 3.47) como centro del próximo diseño experimental secuencial, tal que en este diseño se logre una mejor aproximación a los rendimientos constantes y una productividad óptima global.

DOI: https://doi.org/10.54167/tecnociencia.v15i3.844

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Barlow, J., and Vodenska, I. (2020). Socio-Economic Impact of COVID-19 Pandemic. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3720785

Chenery, H. B. (1949). Engineering Production Function. The Quarterly Journal of Economics 63, 507-531. https://doi.org/10.2307/1882136

Davis, M., & Davis, R. (2003). Fundamentals of Chemical Reaction Engineering. Mc. Graw Hill. https://resolver.caltech.edu/CaltechBOOK:2003.001

Dollery, B., Byrnes, J. y Crase, L. (2007). Economies of Scale and Population Size in Australian Local Government Structural Reform Programs. Working Papers Series. https://bit.ly/3MI2nDk

Fogler, S. (2016). Elements of Chemical Reaction Engineering. Prentice Hall.

Gechert, S., Havranek, T., Irsova, Z., & Kolcunova, D. (2019). Douglas production Function? A Quantitative Survey of the Capital-Labor Substitution Elasticity. Leibniz Information Centre for Economics. https://bit.ly/3KGB2QL

Gilpin, R., & Rusik, D. (2001). Global Political Economy Understanding the International Economic Order. Princeton University Press.

Gülbiten, Ö; Taymaz, E. (2000) Are Small Firms Inefficient? a Schumpeterian Analysis of Productivity Differentials. 9th Annual Conference of Economic Research Forum (ERF). https://bit.ly/3F9XrES

Ho, S. J., & Dimitrije R. (2017). Returns to Scale, Productivity Measurement, and Trends in U.S. Manufacturing Misallocation. Workink Papers. https://bit.ly/3iRBxvv

Humphrey, T. M. (1997). Algebraic Production Functions and Their Uses Before Cobb-Douglas. Economic Quarterly Volume 83/1. https://bit.ly/3LHErjs

Kawaguti, H. Y., Manrich, E., Fleuri, L., & Sato, H. (2005). Production of Glucosyltransferase by Erwinia Sp. Using Experimental. Brazilian Journal of Microbiology, 227-234. https://doi.org/10.1590/S1517-83822005000300005

Lee, Y., Kim, T. (2017). The Effects of Agricultural Extension Service on Farm Productivity: Evidence from Mbale District in Uganda. Preprints.org; 2017.http://dx.doi.org/10.20944/preprints201704.0162.v1.

Levenspiel, O. (1999). Elements of Chemical Reactions Engineering. Prentice Hall.

Marsden, J., Pingry, D., & Whinston, A. (1974). Engineering Foundations of Production Functions. Journal of Economic Theory, 124-140. https://bit.ly/3w0wqj0

ONU. (1978). Industry and Development No. 2. New York.

Paredes-Lizárraga, M. A. (2020). Modelación de la fermentación para la producción de fenilalanina. TECNOCIENCIA Chihuahua, 14(2), 48-65. https://doi.org/10.54167/tecnociencia.v14i2.511

Shehu, J.F. and Mshelia, S.I., (2007). Productivity and technical efficiency of small-scale rice farmers in Adamawa State, Nigeria. Journal of Agriculture & Social Sciences 3(4), 117-120. https://bit.ly/3LJcXtR

Thayaparan, A. & Neruja, N. (2021) Factors Influencing Technical Efficiency of Paddy Farms in Mullaitivu District: Non – Parametric Approach. Wayamba Journal of Management. Vol. 12. http://doi.org/10.4038/wjm.v12i1.7528

Wibe, S. (1983). Engineering Production Functions: A Survey. Economica, New Series, 51(204), pp. 401-411. https://bit.ly/3vFdDeb

Descargas

Publicado

2021-12-16

Cómo citar

Paredes-Lizárraga, M. A. (2021). Productividad y función de producción de ingeniería para la producción de Glucosiltransferasa por fermentación: Productivity and Engineering Production Function for Production of Glucosyltransferase by Fermentation. TECNOCIENCIA Chihuahua, 15(3), e 844. https://doi.org/10.54167/tecnociencia.v15i3.844
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    345
  • PDF
    60
  • HTML
    23

Métrica