RESUMEN                                                           

En este trabajo, se realiza el modelado del proceso de fermentación para la producción de cerveza utilizando datos experimentales, con el objetivo de emplearlos en futuros procesos de optimización. Para ello, se aplican dos modelos principales: el modelo de primer orden más retardo y el modelo logístico, que representan la dinámica de la biomasa. Se busca comparar el grado de ajuste de ambos modelos y determinar cuál se adapta mejor a los datos experimentales disponibles.

Para la formación del producto, se utiliza el modelo clásico de Luedeking y Piret como punto de partida. Sin embargo, para mejorar su capacidad predictiva y ajuste, se introduce una modificación desarrollada por el equipo de investigación. Esta innovación implica la inclusión de un parámetro de retardo en el modelo, que considera el tiempo de retraso entre la generación de biomasa y la producción del producto final. Este ajuste adicional es crucial para capturar de manera más precisa la dinámica del proceso y mejorar la capacidad predictiva del modelo en situaciones reales de fermentación.