近红外光谱(NIR)分析已经部署建立乳制品的质量,包括奶酪、乳制品粉末,冰淇淋混合,几十年了。随着时间的推移,近红外光谱校准拥有先进测量脂肪的乳制品,水分、蛋白质和其他关键参数。
图片来源:KPM分析
这些校准变得更加可重复多年来由于一致的研究和应用定制,所有的努力协助乳制品生产商的质量在整个生产过程的验证,因此,提高最终产品的一致性。
培养乳制品、酸奶等乳制品分工不断扩大提供许多健康益处和各种满足大多数消费者的口味。所有培养乳制品被引入生活活跃的文化培养牛奶,启动一个发酵的过程。
酸奶发展需要孵化产品一段时间温度控制发酵过程生效。随后,产品包装和冷藏。
然而,一致的优质酸奶的生产困难重重,固有的自然变化的原材料和生产使用的文化产品。的协助下行近红外光谱分析和校准,酸奶制造商可以评估和控制关键质量参数和减轻对批处理不一致的实例。
一部小说,定制的NIR校正优质酸奶品种
每个NIR校正是一个数学从样品中提取的原始近红外光谱数据之间的相关性对比的化学成分或财产利益。
样品用于生成一个校准应该未来未知样本的特征来衡量可能的变化的所有方面,包括组成范围(s)、起源、季节性变化等。
收集适当的样本通常是最具挑战性的步骤当试图创建一个近红外光谱校准。最低数量的样品(大多数产品~ 50)需要获得临时校准,但更复杂的校准需要成百上千的样本取决于产品的类型。
同时,并不是所有的样品应该是“理想”的参数——它是好的质量引入超标或质量差的样品来确定更准确的最终的校准。
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最近,一个大型乳制品生产商——曾介绍了行SpectraStar-XT近红外光谱技术评估质量的乳制品粉——联系KPM分析帮助制定一个新的应用程序,量化脂肪,蛋白质和总糖含量酸奶。
快速和准确的分析整个生产可以保证适当的制造条件,导致更好的产品质量和有限的浪费。
及早发现问题的原材料或生产流程给生产经理时间排序问题或者终止耗时和昂贵的劣质产品的生产。
因为每个酸奶制造商专有的成分,配方,和过程,这个特定的用户需要一个定制的解决方案为特定酸奶品种,这可能是在全国许多网站介绍。这就是几十年的经验为新颖应用开发专门的校准成为帮助客户解决这个挑战的关键。
一组KPM分析应用程序专家与乳制品的质量控制经理紧密合作项目。奶粉应用程序,因为他们以前一起工作,他们精心准备的协议与团队分享校准数据和乐器准备收集数据。
第一个实验SpectraStar XT-R系统致力于低温酸奶,和初始校准约70个样本展示优秀的准确性和可重复性,就如同参考实验室的性能。
进一步验证50个样品在客户的网站重申了性能,和客户是满意结果的重复性和准确性。
因此,客户已获得多个SpectraStar XT分析器的酸奶部门继续两家公司之间的合作和校准发展。
立即计划介绍校准发展成为生产和增加校准以包含其他品种的酸奶,包括高蛋白质水果谷物酸奶和水果谷物酸奶。
此外,校准其他产品,如味牛奶和产品在开发阶段,将设计提供一个动态分析能力这乳品生产商。
解决方案帮助乳制品生产商测量质量很重要
随着近红外光谱分析KPM分析具有分析解决方案,监督pH值,温度和其他乳制品酸化过程的关键参数,随着视觉检验解决客观分析最终产品的形状,大小,颜色和其他身体素质的整车速度。
这些信息已经采购,审核并改编自KPM分析提供的材料。欧洲杯足球竞彩
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