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육류

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FoodScan Pro: At-line은 IPG 65를 사용

FoodScan Lab:? 실험실용, 외부 컴퓨터 사용

시료: 모든 종류의 육류

분석항목: 지방, 수분, 단백질, 콜라겐 및 염분

사용자: 육류 제품 생산업체

기술: NIR 전송

측정 시간: 50초

시료 종류 및 변수와 일치하는 솔루션 찾기

일일 생산량이 10톤인 소시지 제조업체가 FoodScan을 설치하면 더 나은 원료 활용으로 일반적으로 생산에서 최소 EUR 35.000의 수익 개선 효과를 거둘 수 있을 것입니다. 무엇보다도 보다 일관성 있는 완성품 품질로 공급할 수 있는 혜택이 있습니다.

FOSS의 서비스 및 지원

장비 이상의 솔루션, FOSS 솔루션은 전 세계 250여명의 숙련된 서비스 엔지니어 네트워크에서 지원합니다.

FOSS 지원

FoodScan 육류 분석기

육가공에서 효율성 및 일관성 개선

FoodScan™ 육류 분석기는 빠르고 정확하며 도착하는 원료부터 완제품 제어까지 모든 단계의 육류 생산을 분석하는 데 기기를 사용하기 쉽습니다. 단 50초만에 결과를 제공하는 지방 분석, 수분 분석, 단백질 분석, 염분 분석 및 콜라겐 분석을 포함한 모든 주요 항목을 분석하기 위해 미리 보정됩니다.

공식적으로 승인된 육류 분석

FoodScan™은 육류와 육류 제품에서 수분, 지방 및 단백질 분석을 위한 AOAC 승인을 받았습니다. 승인을 사용하면 식품 생산업체가 공식적으로 승인된 방법으로 완벽한 신뢰성 있는 주요 육류 분석 솔루션을 이용할 수 있습니다.

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FoodScan™은 FOSS 인공 신경망 회로(ANN) 예측 모델을 사용하여 육류와 육류 제품에서 수분, 지방 및 단백질을 분석을 위한 AOAC 승인을 받았습니다. 방법 번호는 2007-04입니다.

승인을 통해 식품 생산업체가 공식적으로 승인된 방법으로 완벽한 신뢰성 있는 주요 육류 분석 솔루션을 이용할 수 있습니다.

공동 연구
승인은 육류와 육제품 제품에서 지방, 수분 및 단백질의 분석을 위해 ANN 보정 모델과 데이터베이스가 있는 FOSS FoodScan NIR 분광 광도계의 반복성과 재현성을 평가하기 위해 수행한 공동 연구를 기반으로 합니다.
다진 시료는 시료 접시에 넣어 FoodScan에 넣습니다. 운영자 ID가 입력되었고 소프트웨어 내의 육류 제품 프로파일이 선택되고 시작 버튼을 눌러 스캔 공정이 시작되었습니다. 결과는 % (g/100g) 지방, 수분 및 단백질에 대해 표시되었습니다. 10개의 블라인드 복제 시료가 미국의 15개 협력사로 보내졌습니다. 실험실내 RSDr(반복성)의 범위는 지방의 경우 0.22 ~ 2.67%, 수분의 경우 0.23 ~ 0.92%, 단백질의 경우 0.35 ~ 2.13%였습니다. 실험실간 RSDR(재현성)의 범위는 지방의 경우 0.52 ~ 6.89%, 수분의 경우 0.39 ~ 1.55%, 단백질의 경우 0.54 ~ 5.23%였습니다.

FoodScan 육류 분석기 작동 방법 보기

FoodScan은 누구나 사용하기 쉽고 작동할 수 있습니다. 이 비디오에서 얼마나 쉬운지 확인하십시오.

ANN 플러그 앤 플레이 보정

FoodScan은 ANN 보정 기능이 장착되어 FoodScan에서 "플러그 앤 플레이" 솔루션을 가능하게 해줍니다. 즉시 실행이 가능하며 일반적인 PLS 보정에 필요한 많은 시료를 수집할 필요가 없습니다. ANN 보정은 가공되지 않은 육류에서 완성품까지 거의 모든 종류의 육류 및 육류 제품을 막론합니다.

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FoodScan™ 육류 분석기는 빠르고 정확하며 도착하는 원료부터 완제품 제어까지 모든 단계의 육류 생산을 분석하는 데 기기를 사용하기 쉽습니다. 단 50초만에 결과를 제공하는 지방 분석, 수분 분석, 단백질 분석, 염분 분석 및 콜라겐 분석을 포함한 모든 주요 항목을 분석하기 위해 미리 보정됩니다.

인터넷을 통한 모니터링 및 지원

FoodScan 육류 분석기와 기타 NIR 기술 기반 기기는 RINA 소프트웨어 제품군에 의해 지원됩니다. 이는 개별 기기를 제어 센터로 연결하는 인터넷 기반 네트워크를 제공합니다. 제어 센터의 NIR 전문가들은 원격으로 모니터링과 관리 작업을 수행하여 로컬 사용자가 기기 성능 또는 결과의 신뢰성에 대해 우려할 필요 없이 일상적인 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

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