[ca] La principal aplicació industrial de la llet de petits remugants és la producció de formatge, generalment avalada per segells de qualitat diferenciada, que reflecteixen la seva especificitat i alts estàndards. La coagulació, pas fonamental en l'elaboració del formatge, implica la desestabilització de les proteïnes i la formació de la quallada. La seva velocitat està influenciada per pràctiques a la granja, composició de la llet i condicions de processament, factors que afecten la consistència sensorial, el rendiment i la rendibilitat del procés. Els mètodes espectroscòpics, ràpids, versàtils i no invasius, ofereixen informació valuosa sobre la capacitat de coagulació de la llet. Aquesta tesi té com a objectiu establir una base científica i tecnològica per desenvolupar un sistema òptic que permeti estimar la capacitat de coagulació de la llet d'ovelles Manchega i Lacaune i de cabres Murciano-Granadina abans de l'addició de quall. Mitjançant espectroscòpia visible (Vis), d'infraroig proper (NIR) i de fluorescència front-face sincrònica (SFFF), s'han explorat noves metodologies per avaluar la coagulabilitat de la llet in-situ (in-line, on-line i at-line). El disseny experimental es va desenvolupar en dues etapes. En la primera, es van analitzar paràmetres de producció de la llet, propietats fisicoquímiques, índexs de producció formatgera i espectres NIR i SFFF. En la segona, es va ampliar el nombre de mostres, es va incloure l'addició de clorur de calci abans de la coagulació i es van analitzar espectres Vis. Els resultats van evidenciar efectes significatius del tipus de llet (Manchega, Lacaune i Murciano-Granadina) i de l'etapa de lactància sobre la composició de la llet i la seva capacitat de coagulació. La llet d'ovella va mostrar nivells més alts de proteïna, greix i calci micel·lar, cosa que va afavorir coagulacions més ràpides, quallades més fermes i majors rendiments. En canvi, l'avanç de la lactància va reduir els nivells de greix i proteïna, disminuint les propietats de coagulació. La llet amb capacitat de coagulació deficient es va relacionar amb pH elevat, recompte alt de cèl·lules somàtiques i majors nivells de proteïnes del sèrum, menor contingut de lactosa i caseïna, indicadors associats a mastitis subclínica. Es van observar correlacions significatives entre les intensitats a longituds d'ona específiques en els espectres Vis, NIR i SFFF i els canvis de composició associats a la lactància. En la primera etapa experimental, els índexs de producció formatgera van mostrar correlacions amb intensitats espectrals en regions vinculades al contingut de proteïnes, greixos, riboflavina i cèl·lules somàtiques. No es van identificar patrons lineals clars en la segona etapa. Es van desenvolupar models de predicció per als índexs de producció formatgera mitjançant regressió lineal i models de classificació per a la capacitat de producció formatgera utilitzant algoritmes d'aprenentatge automàtic. Aquests models van emprar intensitats espectrals de Vis, NIR i SFFF com a predictors. Les dades de NIR van mostrar una major capacitat predictiva en la primera etapa experimental, especialment en la llet d'ovelles Lacaune, amb regions associades a la caseïna, interaccions proteïna-aigua i greix. Els models de classificació van aconseguir puntuacions F1 superiors al 74%. Aquesta investigació va impulsar esforços de transferència tecnològica, resultant en propostes de valor dirigides a productors i processadors de llet. En col·laboració amb empreses especialitzades, es va dissenyar un prototip de sensor òptic intel·ligent operant en el rang Vis/NIR, integrat a un sistema de gestió de dades per al seu ús en granges i indústries. Els resultats positius d'un estudi de patentabilitat van portar a la redacció d'una sol·licitud de patent europea. Aquests resultats ressalten el potencial de l'espectroscòpia Vis, NIR i SFFF per desenvolupar tecnologies comercials que permetin l'estimació primerenca de la coagulació de la llet. Això possibilita aplicacions in-situ a granges o plantes processadores, millorant la la producció lletera.

[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.