在线NIR分析,以最大限度地减少食品生产中的过度配方成本

近红外(NIR)分析是一种用于许多行业的组成测量的技术,包括农业,成分加工,加工食品和工业应用。典型的测量用于水分,蛋白质,脂肪,粗纤维和其他成分,以及物理性质测量,例如消化率或硬度。

NIR有许多功能使其成为监控制造过程的非常有吸引力的技术:

  • 近红外光谱是快速的,通常需要几秒钟到1分钟的样品分析。
  • 它是无损的,不需要使用危险化学品或支付处理费用。
  • 很少或没有样品准备。
  • 可以分析许多类型的样品,包括粉末、泥浆和固体。
  • NIR分析具有最小的培训要求,并产生独立的运营商的结果。
  • NIR分析非常准确且高度可重复。

近红外分析仪每天在数千家食品制造工厂中使用,它们提供进厂原料的快速成分数据和最终产品控制的过程制造。历史上,大多数近红外分析仪用于以下三个领域之一:

图片来源:KPM Analytics

  1. 加入的原料。在这些应用中,NIR分析了用于组成和物理或流变参数的进料原料。这些数据用于资格符合收入的大量原料,以确保支持最终产品质量所需的适当组成型材。欧洲杯足球竞彩NIR数据也可用于确保成分符合合同规范和支持符合规范材料的要求。欧洲杯足球竞彩
  2. 水分和油的过程分析。在这些应用中,过程NIR分析仪位于生产线上或用于实时产品分析的生产线。水分和油是用在线分析仪轻松测量的两个质量参数。实时数据用于通过反馈过程控制调整工艺参数,例如烤箱温度或传送速度。
  3. 最终产品检验。最终产品的分析可以在线进行,也可以通过在线取样进行,以更彻底地检查产品质量。根据仪器和取样,可以测量水分、油分等参数。虽然最终产品检验确保了质量,但它是一个滞后指标,并不是非常有效的过程控制。

在线监测与高性能近红外分析仪

随着全球食品市场越来越竞争的,食品制造商越来越多地利用高性能NIR分析仪在线监测​​生产并降低原料成本。

具有频繁采样的在线分析提供了实时数据生产经理需要响应过程控制。在生产线旁边移动分析允许使用NIR分析仪技术以及能够精确测量调味料或糖等较难成分的校准。在许多过程中,这些成分使用喷雾器或杯,可以提供不一致的应用和最终浓度。定期在线监控这些关键成分可以提高产品质量,减少过度配方的浪费。随着全球大宗商品价格在2021年出现波动和大幅上涨,过度表述可能会对底线产生巨大影响。

应用例子

以下两个例子说明了在线检查如何在提高产品质量和一致性的同时提供立即进行投资(ROI)。

在第一个例子中,中型早餐谷物厂使用翻滚涂抹器施加糖。

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最终产品最终的糖量是许多因素的功能,包括糖混合物,湿度,谷物温度等的水分作为糖对消费者的验收至关重要,所使用的糖量被过度配制2%(从10%到12%),以确保最终产品上足够的糖涂层。通过在流程中的常规at-Line检查,该制造商将糖使用减少超过15%,每天节省3,000美元。

作为第二个例子,一种零食食品操作员在传送带上使用喷嘴使用调味料。

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工厂管理人员通过调节喷雾泵来调节调味负荷,但调味浓度的变化、喷嘴堵塞等因素都会影响调味负荷,导致生产线为了保证适当的覆盖而施加过量的调味。

安装在生产地板上的频谱分析仪配置有定制校准为调味料。通过定期监测生产样本,工厂管理人员能够更接近他们的目标,并将调味料降低近5%,每天节省1000美元。

上面的两个例子具有以下特征:

  1. 通过翻滚或喷涂而不是批量模式施加临界成分;因此,最终产品中的内容是可变的并且不一致。
  2. 被测量的成分对最终产品的质量和消费者的接受程度至关重要,并代表了原材料成本的一个重要部分。
  3. 基于在线收集的数据进行过程控制进行调整。

Spectrastar XT NIR分析仪

图片来源:KPM Analytics

统一的科学Spectrastar XT分析仪从KPM分析是一个理想的解决方案,如处理和零食食品,具有:

  • 扫描单色仪技术,提供可用的最佳质量NIR信号,从而可以分析糖或调味品等更困难的参数。
  • 运营商在一分钟内可靠,准确的结果,少或没有样品制备。
  • XT具有独立的设计,具有密封盒和触摸屏操作,非常适合在线安装。
  • 直观的软件和简单的操作有一个最小的培训要求,工厂人员实现操作员独立的结果。
  • 一个Spectrastar XT分析仪可以支持多条生产线,利用分析能力并将ROI乘以。
  • 可以创建自定义校准以测量独特或专有的最终产品中的关键成分。

减少快速ROI的过度制定

上述示例展示了在线NIR分析的高性能如何提供食品生产商,以确信减少昂贵成分的过度制定所需的数据。常规的食品生产线的静脉监测可以提供较低的原料成本,并确保许多加工食品应用的一致产品质量。

此信息已采购,从KPM分析提供的材料进行审核和调整。欧洲杯足球竞彩

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引用

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    有分析。(2021年5月31日)。在线近红外分析最小化食品生产中的过度配方成本。AZoM。2021年6月19日从//www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=20364获取。

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    有分析。在线近红外分析最小化食品生产中的过度配方成本。AZoM.2021年6月19日。< //www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=20364 >。

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    有分析。在线近红外分析最小化食品生产中的过度配方成本。AZoM。//www.wireless-io.com/article.aspx?ArticleID=20364。(访问2021年6月19日)。

  • 哈佛

    有分析。2021。在线NIR分析,以最大限度地减少食品生产中的过度配方成本.Azom,于2021年6月19日浏览,//www.wireless-io.com/article.aspx?articled=20364。

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