[en] The primary industrial application of milk from small ruminants is cheese production, often distinguished by quality seals like the Protected Designation of Origin, reflecting its specificity and high-quality standards. Coagulation, a pivotal step in cheese-making, involves protein destabilization and curd formation, with its rate influenced by factors such as farming practices, milk composition, and processing conditions. This variability impacts the sensory consistency of the cheese, yield stability, and overall process profitability. Spectroscopic methods characterized by their rapid, versatile, and non-invasive nature, provide valuable insights into milk coagulation ability. This thesis aims to establish a scientific and technological foundation for developing an optical-based system to estimate the coagulation capacity of milk from Manchega and Lacaune ewes and Murciano-Granadina goats before rennet addition. By determining the visible (Vis), near-infrared (NIR), and synchronous front-face fluorescence (SFFF) spectra, this research explores new methodologies for in-situ (in-line, on-line, and at-line) milk coagulability assessment. The experimental design was conducted in two stages. The first examined milk's production parameters, physicochemical properties, cheese-making indices, and NIR and SFFF spectra. Additionally, the second stage included also a larger sample size, the addition of calcium chloride before coagulation, and Vis spectra analysis. Results revealed significant effects of milk type (Manchega, Lacaune, and Murciano-Granadina) and lactation stage on milk composition and coagulation capacity. Ewe milk exhibited higher protein, fat, and micellar calcium levels, contributing to faster coagulations, firmer curds, and higher cheese yields. Conversely, as lactation progressed, declining fat and protein content in milk, diminished coagulation properties. Milk with poor coagulation ability was linked to increased pH, somatic cell count, and whey protein levels, as well as reduced lactose and casein content, variables associated with subclinical mastitis. Significant correlations were found between intensities of different points at specific wavelengths in Vis, NIR, and SFFF spectra and lactation-related compositional changes. In the first experimental stage, cheese-making indices were significantly correlated with the intensity of different points, within spectral regions typically associated with protein, fat, riboflavin, and somatic cell content. However, no clear lineal patterns emerged in the second experimental stage. Prediction models for the cheese-making indices were developed using multivariate linear regression for each milk type, and classification models for the coagulation capacity of milk from both species using diverse machine-learning algorithms. These models utilized intensities of different points at specific wavelengths of Vis, NIR, and SFFF spectrums as predictive variables. NIR optical predictors showed the highest predictive capacity for the data from the first experimental stage, especially in Lacaune ewes, which included regions associated with casein, protein-water interactions, and fat. Classification models for coagulation capacity using Vis, NIR, and SFFF achieved values of accuracy, recall, precision, and F1 scores above 74%. This research initiated technological transfer efforts, resulting in value propositions for two market segments, milk producers and processors. In collaboration with expert firms, a design was created for a portable, cost-effective prototype of an optical smart sensor operating in the Vis/NIR spectral range. This sensor was integrated into a data management system, enabling potential applications both at farms and in industrial environments. As a result of the positive results of a patentability study, a European patent application was drafted. These findings highlight the potential of Vis, NIR, and SFFF spectrometry for the development of commercial technology aimed at the early estimation of milk coagulation in-situ applications on farms or milk processing plants, contributing to the enhancement of dairy production and optimization of the control process.

[es] La principal aplicación industrial de la leche de pequeños rumiantes es la producción de queso, generalmente avalada por sellos de calidad diferenciada, que reflejan su especificidad y altos estándares. La coagulación, paso fundamental en la elaboración del queso, implica la desestabilización de las proteínas y la formación de la cuajada. Su velocidad está influenciada por prácticas en la granja, composición de la leche y condiciones de procesamiento, factores que afectan la consistencia sensorial, el rendimiento y la rentabilidad del proceso. Los métodos espectroscópicos, rápidos, versátiles y no invasivos, ofrecen información valiosa sobre la capacidad de coagulación de la leche. Esta tesis tiene como objetivo establecer una base científica y tecnológica para desarrollar un sistema óptico que permita estimar la capacidad de coagulación de la leche de ovejas Manchega y Lacaune y de cabras Murciano-Granadinas antes de la adición de cuajo. Mediante espectroscopía visible (Vis), de infrarrojo cercano (NIR) y de fluorescencia front-face sincrónica (SFFF), se exploraron nuevas metodologías para evaluar la coagulabilidad de la leche in-situ (in-line, on-line y at-line). El diseño experimental se desarrolló en dos etapas. En la primera, se analizaron parámetros de producción de la leche, propiedades fisicoquímicas, índices de producción quesera y espectros NIR y SFFF. En la segunda, se amplió el número de muestras, se incluyó la adición de cloruro de calcio antes de la coagulación y se analizaron espectros Vis. Los resultados evidenciaron efectos significativos del tipo de leche (Manchega, Lacaune y Murciano-Granadina) y de la etapa de lactancia sobre la composición de la leche y su capacidad de coagulación. La leche de oveja mostró mayores niveles de proteína, grasa y calcio micelar, lo que favoreció coagulaciones más rápidas, cuajadas más firmes y mayores rendimientos. En cambio, el avance de la lactancia redujo los niveles de grasa y proteína, disminuyendo las propiedades de coagulación. La leche con capacidad de coagulación deficiente se relacionó con pH elevado, recuentos altos de células somáticas y mayores niveles de proteínas de suero, menor contenido de lactosa y caseína, indicadores asociados a mastitis subclínica. Se observaron correlaciones significativas entre las intensidades a longitudes de onda específicas en los espectros Vis, NIR y SFFF y los cambios de composición asociados a la lactación. En la primera etapa experimental, los índices de producción quesera mostraron correlaciones con intensidades espectrales en regiones vinculadas al contenido de proteínas, grasas, riboflavina y células somáticas. No se identificaron patrones lineales claros en la segunda etapa. Se desarrollaron modelos de predicción para los índices de producción quesera mediante regresión lineal y modelos de clasificación para la capacidad de producción quesera utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Estos modelos emplearon intensidades espectrales de Vis, NIR y SFFF como predictores. Los datos de NIR mostraron mayor capacidad predictiva en la primera etapa experimental, especialmente en la leche de ovejas Lacaune, con regiones asociadas a caseína, interacciones proteína-agua y grasa. Los modelos de clasificación alcanzaron valores de precisión y puntajes F1 superiores al 74%. Esta investigación impulsó esfuerzos de transferencia tecnológica, resultando en propuestas de valor dirigidas a productores y procesadores de leche. En colaboración con empresas especializadas, se diseñó un prototipo de sensor óptico inteligente operando en el rango Vis/NIR, integrado a un sistema de gestión de datos para su uso en granjas e industrias. Los resultados positivos de un estudio de patentabilidad llevaron a la redacción de una solicitud de patente europea. Estos hallazgos resaltan el potencial de la espectroscopía Vis, NIR y SFFF para desarrollar tecnologías comerciales que permitan la estimación temprana de la coagulación de la leche. Esto posibilita aplicaciones in-situ en granjas o plantas procesadoras, mejorando la producción lechera y optimizando el control del proceso.