近红外酸奶质量分析：助力大型乳制品生产商实现精准质量控制
在本成功案例中，我们将探讨一家大型乳制品生产商如何与 KPM Analytics 合作，开发出一种用于测量酸奶中蛋白质、脂肪和总糖含量的新应用。该客户此前已在使用 SpectraStar™ XT 近红外（NIR）技术 来分析乳粉质量。
了解更多相关信息，以及近红外分析如何帮助乳制品生产商在整个生产过程中验证质量，进而提高最终产品的一致性。
几十年来，近红外光谱（NIR）分析一直被用于验证乳制品的质量，包括乳粉、奶酪、冰淇淋混合料等。多年来，人们开发了多种 近红外校准模型，用于测量乳制品中的水分、蛋白质、脂肪及其他关键参数。得益于持续的研究和定制化应用，这些校准模型变得愈发稳定可靠，旨在帮助乳制品生产商在整个生产过程中验证质量，进而提高最终产品的一致性。
发酵乳制品（包括酸奶）是乳制品市场中不断增长的一个细分领域，它不仅能提供多种健康益处，还能通过多样化的口味满足大多数消费者的需求。所有发酵乳制品都是通过在牛奶中加入活性菌种，进而引发发酵过程而制成的。
酸奶的开发过程包括在受控温度下对产品进行一段时间的培养，以完成发酵。此后，产品便会进入包装和冷藏环节。
然而，原材料和菌种的天然差异使得保持酸奶生产的一致性和高质量变得十分复杂。借助在线近红外分析和校准模型，酸奶制造商能够分析并控制关键质量参数，从而减少批次间的不一致性。
一种用于优质酸奶品种的创新定制化近红外校准模型
每一个近红外校准模型都是从样本中获取的原始近红外数据与目标化学成分或属性之间的数学相关性。用于创建校准模型的样本应能代表未来待测的未知样本，涵盖所有潜在的变异领域，包括成分范围、来源、季节性差异等。
收集正确的样本往往是创建近红外校准模型中最困难的一步。获得初步校准模型至少需要一定数量的样本（大多数产品约为 50 个），但根据产品类型的不同，更稳健的校准模型可能需要数百甚至数千个样本。此外，并非所有样本都应在参数质量上达到“理想”状态——引入不合格或质量较差的样本对于建立更稳健的最终校准模型非常有价值。
最近，一家大型乳制品生产商——此前已实施在线 SpectraStar™ XT 近红外技术 来分析乳粉质量——联系了 KPM Analytics，寻求开发一种测量酸奶中蛋白质、脂肪和总糖含量的新应用。生产过程中的快速准确分析有助于确保生产条件适宜，从而提高产品质量并减少浪费。及早发现原材料或生产问题，能让生产经理有时间解决问题，或及时终止成本高昂且耗时的劣质产品生产。
由于每家酸奶制造商都有其专有的配料、配方和工艺，该客户需要针对特定酸奶品种的定制化解决方案，并希望将其推广到全国各地的多个生产基地。在这一过程中，我们在开发特殊应用校准模型方面积累的数十年经验，对于解决该客户的挑战至关重要。
KPM Analytics 的应用专家团队与该乳企的质量控制经理进行了直接合作。由于双方此前已在乳粉应用方面有过合作，他们迅速准备好了用于收集数据的仪器，并制定了与团队共享校准数据的协议。
SpectraStar XT-R 系统的首次实验聚焦于低温酸奶，约 70 个样本的初步校准显示出极高的准确性和重复性，与参考实验室的表现非常接近。随后在客户现场进行的 50 个样本的验证进一步确认了其性能，客户对结果的重复性和准确性表示满意。
