工业流程没有通常欣赏任何变化在质量原材料s。绝对有必要保证控制面粉属性以确保其表现良好始终处理和生产一致的最终产品满足顾客期望。
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本文介绍了一项与工业晶圆生产商合作进行的研究。目的是区分两个“好”面粉从“平均”面粉和“不良”面粉中。该研究清楚地表明，KPM Analytics的肖邦肺泡符合此目标。
定量分析是否足以区分样品？
使用诸如蛋白质含量或下降数字的技术不足以使面粉不良的好处（表1）。
表格1：定量结果和流程行为，使样品区分样品。资料来源：KPM Analytics
标准的牙槽结果是否会区分样品？
标准的牙槽曲线可以歧视“不良”样本和其他样本。但是，“中等”样品的行为与优质面粉之一（图1）。
图1。标准牙槽曲线。图片来源：KPM Analytics
这肺泡整合一项新功能允许在混合过程中保持面团测量。使用这些工具，可以将“培养基”样本区分为对混合的耐受性最长的样本（图2和3）。
图2。混合行为。图片来源：KPM Analytics
图3。混合过程中的公差。图片来源：KPM Analytics
KPM Analytics为Chopin Alveolab提供以下服务：
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通过制定校准和协议来满足客户个人需求的技术支持。
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设备齐全的实验室进行研究和研究。
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定制的培训课程，以提高维护技能，数据解释和分析。
此信息已从毕马威分析提供的材料中采购，审查和调整。欧洲杯足球竞彩
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