Mức trung bình giống nhau không giống nhau về tính nhất quán: So sánh dữ liệu lô thành phần đông lạnh{0}}

Người mua đánh giá tuyên bố về tính nhất quán phải yêu cầu người đại diện đo lường lặp lại với thông tin nhận dạng lô và mẫu của họ, đọc riêng các mẫu trong-lô và giữa- lô, đồng thời so sánh phân phối với thông số kỹ thuật đã ký và ứng dụng của thành phần. Một chứng chỉ phân tích là bằng chứng về một lô hàng và kế hoạch thử nghiệm được xác định; nó không phải là một biểu đồ xu hướng.

Sự khác biệt này rất thiết thực đối với độ ngọt của ngô IQF, kích thước dâu tây đông lạnh, tỷ lệ- miếng bị hỏng, độ mất nước hoặc điểm cuối xay nhuyễn của trái cây theo công thức. Một nhà máy pha trộn có thể hấp thụ sự thay đổi nhỏ ở một thước đo và gặp khó khăn với nó ở thước đo khác. Trước khi yêu cầu số liệu thống kê, hãy xác định đặc tính nào ảnh hưởng đến thành phẩm và cách đo lường nó. Sau đó giữ ổn định hình thức sản phẩm, phương pháp, đơn vị và cơ sở lấy mẫu đủ lâu để dữ liệu được so sánh.

GreenLand-food cung cấp nguyên liệu đông lạnh theo mẫu sản phẩm, thông số kỹ thuật và tài liệu lô hàng đã được xác nhận. Của chúng tôihướng dẫn COA ngô đông lạnhgiúp đọc báo cáo lô riêng lẻ vàbài viết sản xuất dâu tâygiải thích hồ sơ và truy xuất nguồn gốc. Trang này giải quyết câu hỏi mua hàng tiếp theo: một loạt kết quả được xác định chính xác có thể và không thể nói gì về tính nhất quán. Các con số trong ví dụ chỉ được tạo ra để giải thích phương pháp đọc chứ không phải dữ liệu hiệu suất của GreenLand.

Cùng một mức trung bình có thể ẩn một phân phối khác

Hãy tưởng tượng hai tập dữ liệu ngô ngọt IQF giả định, mỗi tập dữ liệu được tạo từ bốn gói được chọn độc lập từ một lô xác định và được đo bằng cùng một phương pháp-chất rắn hòa tan. Nhà cung cấp A báo cáo 9, 10, 10 và 11 độ Brix. Nhà cung cấp B báo cáo 6, 9, 11 và 14 độ Brix. Cả hai đều có nghĩa số học bằng 10 độ Brix, nhưng bộ thứ hai có phạm vi rộng hơn nhiều. Nếu ứng dụng minh họa của người mua yêu cầu mỗi gói nằm trong một phạm vi nhất định xung quanh mục tiêu thì hai nhóm có thể dẫn đến các quyết định chấp nhận khác nhau. Không có giới hạn thực tế nào về người mua hoặc kết quả của nhà cung cấp được ngụ ý bởi các giá trị giảng dạy này.

Các bộ dữ liệu minh họa có chung một giá trị trung bình nhưng khác nhau rất nhiều ở phần đuôi của chúng.

Mức trung bình trả lời một câu hỏi hẹp: đâu là trung tâm của các quan sát được đưa vào? Nó không cho biết tần suất một thùng carton sẽ quá ngọt hay quá nhạt, có bao nhiêu miếng nằm ngoài phạm vi kích thước hoặc việc thỉnh thoảng một gói nhỏ giọt-cao có thể ảnh hưởng đến dây chuyền sản xuất bánh mì như thế nào. Một mức trung bình duy nhất cũng có thể được kéo theo một giá trị cực trị, trong khi mức trung bình và toàn dải lại kể một câu chuyện khác. Hiển thị các bài đọc riêng lẻ, một bản tóm tắt phù hợp về mức chênh lệch và cơ sở lấy mẫu trước khi giảm quyết định mua hàng xuống một con số.

Các đặc điểm kỹ thuật hợp đồng đến đầu tiên. Các điều khoản của nó có thể đặt ra kết quả lô tối thiểu,-dung sai gói riêng lẻ, tỷ lệ phần trăm khuyết tật được đo trên một mẫu xác định hoặc phê duyệt cảm quan đối với tham chiếu. Đây là những quy tắc khác nhau. Nếu hợp đồng chỉ quy định giá trị lô tổng hợp thì không thể hiểu ngầm là đảm bảo rằng mọi túi bên trong đều đáp ứng giá trị đó. Nếu lần sử dụng cuối cùng cần tính nhất quán giữa các gói-với-đóng gói, hãy viết quy tắc lấy mẫu và quyết định thích hợp với phòng thí nghiệm và nhóm sản xuất. cácgiải thích về khả năng-quy trình NISTđưa ra quan điểm rộng hơn rằng cả giới hạn biến thể và thông số kỹ thuật đều quan trọng khi đánh giá năng lực.

Hoạt động phân phối cũng cần có cách diễn giải-cụ thể về thực phẩm. Thành phần trái cây tự nhiên không phải là thành phần được gia công. Độ chín của cây trồng, giống, phân loại kích cỡ, hình thức cắt và đóng gói có thể tạo ra sự thay đổi dự kiến. Sự phổ biến rộng rãi không tự động là bằng chứng về sự thất bại của quy trình nếu cấp độ và ứng dụng được cung cấp cho phép điều đó. Người mua vẫn cần biết trước mức chênh lệch đó. Một nhà sản xuất sinh tố có thể pha trộn các biến thể Brix dâu tây thông thường, trong khi một gói bán lẻ với toàn bộ quả mọng có thể nhìn thấy được có thể từ chối phần đuôi có màu sắc hoặc kích thước lớn. Giá trị của dữ liệu nằm ở việc kết nối mẫu đo được với mức sử dụng thực tế và giới hạn đã thỏa thuận.

Một biểu đồ hấp dẫn vẫn có thể gây hiểu nhầm nếu các quan sát không mang tính đại diện. Bốn gói hàng được chọn từ mặt trước của một pallet nói lên rất ít về thùng carton ở các vị trí khác. Kết quả được tạo từ một tổ hợp đồng nhất không phải là tập hợp bốn chỉ số gói-riêng lẻ ngay cả khi công cụ được chạy bốn lần. Trước khi so sánh hai phương tiện, hãy hỏi các hàng thể hiện điều gì và vật liệu đến được phòng thí nghiệm như thế nào.

Báo cáo sẽ hiển thị số lượng quan sát đằng sau mỗi điểm được vẽ. Điểm dựa trên một gói và điểm dựa trên mười thùng trông không chắc chắn như nhau vì biểu tượng của chúng có cùng kích thước. Nêu rõ giá trị là số đọc riêng lẻ, giá trị trung bình của gói hay tổng hợp. Nếu người mua so sánh một số nhà cung cấp, hãy giữ nguyên định nghĩa và nỗ lực lấy mẫu tương đương. Mặt khác, một nhà cung cấp có nhiều thử nghiệm hơn có thể có nhiều ngoại lệ hơn đơn giản vì sự thay đổi của nó đã được quan sát thay vì tính trung bình.

Tách biệt trong-lô và giữa-biến thể lô

Lô sản xuất là số lượng sản xuất hoặc đóng gói được xác định có mã truy nguyên. Bên trong nó, các thùng carton, túi bên trong và các phần khác nhau có thể khác nhau. Trên các lô, nguyên liệu thô, ngày thu hoạch, điều chỉnh quy trình hoặc cấu hình bao bì cũng có thể thay đổi. Đây là những nguồn biến thể lồng nhau. Giữ cấu trúc trong tập dữ liệu: lô sản xuất, thùng carton hoặc túi, vị trí lấy mẫu, phần đã chuẩn bị và bản sao phân tích. Nếu hệ thống phân cấp bị mất, bảng tính có thể khiến các cuộc kiểm tra kỹ thuật lặp lại có vẻ giống như các lô hàng độc lập.

Mẫu sản phẩm ngô thật giúp nhận biết đơn vị lấy mẫu; các giá trị biểu đồ là những ví dụ không liên quan.

Đối với ví dụ về ngô, người mua có thể lấy mẫu một số thùng carton trong mỗi lô sản xuất, chuẩn bị một hoặc nhiều phần từ mỗi thùng theo phương pháp chung và giữ lại mã thùng carton thực tế cho mỗi kết quả. Số lượng hộp và khẩu phần phụ thuộc vào quyết định, cỡ lô, sự thay đổi dự kiến ​​và chi phí thử nghiệm; không có kế hoạch phổ quát nào theo sau ví dụ này. cáctrang hạt nhân-ngô GreenLandmô tả các hình thức và thuộc tính thương mại cần được sửa chữa trước khi so sánh như vậy. Hình ảnh hạt nhân là bằng chứng về hình thức được cung cấp chứ không phải là mẫu thống kê về lịch sử phân phối của nhà cung cấp.

Mức lấy mẫu phải được gắn liền với mọi phép đo.

Bản sao phân tích trả lời liệu phòng thí nghiệm có thể lặp lại kết quả đọc trên cùng một vật liệu đã chuẩn bị hay không. Các phần được chuẩn bị riêng biệt có thể tiết lộ sự khác biệt trong cách chuẩn bị. Các gói từ các thùng carton khác nhau sẽ tiết lộ một số-biến thể trong lô. Kết quả từ các lô sản xuất khác nhau cho thấy-sự thay đổi của lô. Các cấp độ này không thể thay thế cho nhau. Nếu phòng thí nghiệm báo cáo ba số đọc thập phân từ một cốc xay nhuyễn, việc coi chúng như ba lô sản xuất riêng biệt sẽ làm tăng bằng chứng rõ ràng và có thể làm cho xu hướng được tuyên bố trông mượt mà hơn thực tế.

Hãy tìm cả mức trung bình trong mỗi lô và mức chênh lệch của các đơn vị được lấy mẫu của lô đó. Nhà cung cấp có thể duy trì mức trung bình tổng thể ổn định trong khi-sự chênh lệch trong phạm vi lô của họ mở rộng, có lẽ do nguyên liệu từ các phần khác nhau của quy trình kém đồng nhất hơn. Một cách khác có thể giữ từng lô được nhóm chặt chẽ trong khi lô có nghĩa là thay đổi từ tuần này sang tuần khác. Người mua trải nghiệm những mẫu này một cách khác nhau. Một đường vẽ từ một thùng carton tại một thời điểm có thể nhạy cảm với sự thay đổi cấp độ thùng carton-; một bể trộn trung tâm có thể làm mịn một số trong số chúng trong khi vẫn cần một phương tiện lô hàng đáng tin cậy.

Cuộc thảo luận về biểu đồ Shewhart{0}}của NISTphân biệt rõ ràng trong phạm vi-lô với biến thể lô-sang{2}}lô khi chọn biểu đồ giám sát. Cấu trúc thống kê đó áp dụng cho việc mua thực phẩm-đông lạnh: chọn đơn vị quan sát phù hợp với câu hỏi. Luôn có sẵn các phép đo thô để phân tích chất lượng ngay cả khi báo cáo thông thường của người mua thể hiện xu hướng đơn giản hơn. Bản tóm tắt phải cho người mua biết mức trung bình là bao nhiêu, chứ không chỉ hiển thị một đường nét trau chuốt.

Kế hoạch lấy mẫu cũng phải ghi lại số phận của các đơn vị bất thường. Một chiếc túi bị vỡ hoặc thùng carton bị hư hỏng rõ ràng có thể yêu cầu điều tra tình trạng riêng biệt, nhưng nó không nên biến mất khỏi tập dữ liệu vì nó làm hỏng giá trị trung bình. Ngược lại, sai sót đo lường đã biết cần được xác định thay vì xử lý như một kết quả thực sự cực kỳ nghiêm trọng. Lý do loại trừ, lặp lại hoặc thay thế đều có trong hồ sơ trước khi đưa ra kết luận.

Đối với hỗn hợp đông lạnh nhiều thành phần, hãy nêu rõ phép đo thuộc về toàn bộ hỗn hợp hay thành phần riêng biệt. Điểm màu tổng hợp của đậu Hà Lan, ngô và cà rốt không thể giải thích thành phần nào đã thay đổi. Kết quả trọng lượng-phần có thể ổn định trong khi tỷ lệ pha trộn khác nhau giữa các gói. Do đó, hệ thống phân cấp lô phải bao gồm định nghĩa sản phẩm và nhận dạng thành phần nếu có liên quan. Đây là một lý do khác để bắt đầu với hiệu ứng thực phẩm đã hoàn thành và sau đó chọn phép đo thay vì thu thập nhiều kết quả thuận tiện và sau đó tìm kiếm câu chuyện mua hàng.

Giữ các phép đo có thể so sánh được theo thời gian

Một xu hướng chỉ có ý nghĩa khi các điểm sau trả lời về cơ bản cùng một câu hỏi như các điểm trước đó. Hình thức sản phẩm, chương trình giống, năm trồng trọt, phạm vi kích cỡ, vị trí lấy mẫu, phòng thí nghiệm, nhiệt độ chuẩn bị, phương pháp phân tích và đơn vị báo cáo có thể thay đổi kết quả. Ghi lại những chi tiết đó với từng điểm. Một sự thay đổi đột ngột trùng với thời điểm sửa đổi phương pháp có thể phản ánh một phương pháp mới hơn là tình trạng trái cây hoặc ngô mới. Một dấu vết ổn định kết hợp cả quả mọng và các mảnh cấp-chế biến có thể che giấu sự thay đổi thương mại vì bản thân chuỗi sản phẩm không còn là một sản phẩm nữa.

Dâu tây nguyên quả IQF của GreenLand minh họa một dạng cần có chuỗi dữ liệu so sánh riêng.

Ví dụ về dâu tây đông lạnh làm nên điều này. Nguyên con, một nửa, xúc xắc và nhuyễn có cơ sở đo lường khác nhau và mức độ liên quan khác nhau đối với một ứng dụng. Không nên vẽ kết quả nhỏ giọt từ trái cây nguyên quả được rã đông theo một cách chế biến bên cạnh kết quả từ trái cây cắt hạt lựu được rã đông theo cách khác và được mô tả là một xu hướng cải thiện của nhà cung cấp. cácTrang sản phẩm dâu tây GreenLand IQFcoi những hình thức đó là những thông số kỹ thuật riêng biệt. Tập dữ liệu của người mua cũng phải làm như vậy, ngay cả khi nguyên liệu đến từ cùng một loại trái cây.

Mô hình hướng lên minh họa dễ nhận biết hơn theo thứ tự thời gian.

Trật tự thời gian rất quan trọng. Một nhà cung cấp có thể báo cáo mười lô có cùng giá trị trung bình tổng thể như một nhà cung cấp khác, tuy nhiên lô đầu tiên vẫn gần đạt mục tiêu trong suốt thời gian trong khi lô thứ hai tiến dần đến giới hạn. Vẽ biểu đồ kết quả theo ngày sản xuất và giữ sẵn ngày giao hàng cũng như ngày lấy mẫu. Lưu ý quá trình chuyển đổi cây trồng, dây chuyền sản xuất thay đổi, kích thước màn hình khác nhau hoặc phương pháp phòng thí nghiệm được sửa đổi trên biểu đồ. Điều này không chứng minh sự kiện nào đã gây ra sự thay đổi nhưng nó cho nhóm kỹ thuật biết nơi cần điều tra. cácHướng dẫn biểu đồ kiểm soát ASQ-mô tả lý do tại sao dữ liệu theo thứ tự thời gian và các giới hạn bắt nguồn từ lịch sử được sử dụng để nghiên cứu hành vi của quy trình.

Giữ nguyên kết quả ban đầu cũng như bản tóm tắt hài hòa. Nếu một phòng thí nghiệm báo cáo độ ẩm trên cơ sở ướt và phòng thí nghiệm khác báo cáo trên cơ sở khô, trước tiên hãy xác nhận sự chuyển đổi và so sánh phương pháp. Nếu một danh mục lỗi được xác định lại, đừng chỉ thêm tỷ lệ phần trăm mới vào dòng cũ. Trường hợp chuyển đổi có thể bảo vệ được, hãy ghi lại nó; nếu không thì bắt đầu một loạt riêng biệt và kết nối các phương pháp với các mẫu được ghép nối. Bộ phận mua sắm nên biết khi nào sự cải thiện rõ ràng một phần là do thay đổi về báo cáo.

Nhu cầu so sánh mở rộng đến các mẫu được chấp nhận. Tài liệu tham khảo được giữ lại có thể bị lão hóa trong kho đông lạnh hoặc bị thay đổi khi mở nhiều lần. Nếu người mua sử dụng tham chiếu vật lý về màu sắc hoặc kết cấu, hãy giữ vai trò và phiên bản của nó cùng với chuỗi số. Cập nhật tài liệu tham khảo mà không có so sánh cầu nối sẽ thay đổi cách giải thích các phán đoán sau này. Dữ liệu số và mẫu vật lý mạnh nhất khi danh tính và lịch sử xử lý của chúng vẫn có thể truy nguyên được theo cùng một lô và phiên bản thông số kỹ thuật.

Báo cáo mẫu số cho tỷ lệ phần trăm. Kết quả-mảnh vỡ dựa trên khối lượng không thể thay thế trực tiếp với số lượng mảnh vỡ và kết quả-vật chất lạ trên mỗi kilôgam được kiểm tra khác với kết quả trên mỗi gói. Nếu một phòng thí nghiệm làm tròn các giá trị đến phần trăm nguyên và một phòng thí nghiệm khác giữ các số thập phân thì các mối liên hệ rõ ràng có thể che giấu những khác biệt nhỏ. Độ chính xác phải phản ánh phương pháp đã được xác thực thay vì định dạng bảng tính. Ghi lại những chi tiết này một lần trong một khóa phương pháp gắn liền với xu hướng, để mỗi lần đánh giá mua hàng không cần phải khám phá lại chúng.

Đọc trình tự thời gian trước chỉ số khả năng

Biểu đồ kiểm soát và thông số kỹ thuật có những công việc khác nhau. Giới hạn đặc điểm kỹ thuật xuất phát từ yêu cầu mua hàng hoặc quy tắc hiện hành và xác định sản phẩm có thể chấp nhận được. Giới hạn kiểm soát được tính toán từ lịch sử quy trình ổn định và giúp xác định những thay đổi bất thường trong quy trình đó. Một loạt sản phẩm có thể vẫn nằm trong giới hạn kiểm soát lịch sử của nó trong khi một số sản phẩm không đáp ứng được yêu cầu kỹ thuật chặt chẽ của người mua; nó cũng có thể vượt qua giới hạn kiểm soát mà không gặp lỗi kỹ thuật ngay lập tức. Trình bày cả hai một cách rõ ràng thay vì vẽ một dải không nhãn xung quanh dữ liệu.

Thông số kỹ thuật và giới hạn kiểm soát phục vụ các quyết định khác nhau.

Bắt đầu bằng cách xem xét các kết quả riêng lẻ hoặc nhóm được vẽ. Trung tâm có ổn định không? Sự lây lan có mở rộng không? Có các cụm theo cây trồng, dòng hoặc ngày đóng gói không? Có những thay đổi đột ngột nào sau khi chuyển đổi phương pháp hoặc nguyên liệu thô không?Hướng dẫn ổn định của NISTcho biết một quy trình cần có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian trước khi có thể diễn giải khả năng. Nếu lịch sử thưa thớt hoặc thay đổi, con số khả năng sẽ tạo ra ấn tượng về độ chính xác mà bằng chứng không hỗ trợ.

Không tính toán hoặc quảng cáo Cpk từ một số COA của nhà cung cấp như thể nó chứng tỏ độ tin cậy của nguyên liệu đông lạnh. Một nhà thống kê hoặc chuyên gia kỹ thuật có trình độ nên chọn các nhóm con thích hợp, kiểm tra hành vi-của hệ thống đo lường, kiểm tra các giả định về độ ổn định cũng như tính đến việc phân phối và thiết kế mẫu. Người mua vẫn có thể đưa ra quyết định thực tế mà không cần chỉ số: xem xét kết quả lô gần đây so với hợp đồng, xác định những thay đổi hoặc chênh lệch quá mức và đồng ý với một-kế hoạch tiếp theo có mục tiêu. Một công cụ thống kê sẽ làm sắc nét quyết định đó chứ không phải thay thế bối cảnh sản phẩm và ứng dụng.

Đối với các đặc tính là tỷ lệ phần trăm hoặc số lượng, biểu đồ và cách xử lý chính xác có thể khác với một đường đo liên tục đơn giản. Tỷ lệ phần trăm mảnh bị hỏng, số lượng tạp chất lạ và Brix không có chung một quy tắc phân phối hoặc lấy mẫu. Kết quả gần giới hạn phát hiện cũng cần được xử lý đặc biệt. Giữ sẵn các dữ kiện thô và phương pháp chấp nhận đã xác định để xem xét kỹ thuật; không buộc mọi thuộc tính thực phẩm đông lạnh-phải tính toán công suất giống nhau chỉ vì có sẵn một nút phần mềm.

Cuối cùng, hãy nhớ rằng biểu đồ kiểm soát theo dõi một quá trình theo thời gian, trong khi việc chấp nhận lô hàng tác động lên một lô hàng hoặc lô sản xuất xác định. cáchướng dẫn thống kê chất lượng-thực phẩm Canadaphân biệt các vai trò này. Xu hướng lịch sử thuận lợi có thể giúp xác định và giám sát nhà cung cấp, nhưng lô hàng hiện tại vẫn cần bằng chứng cụ thể để công bố. Một lần thông qua hiện tại không xóa được sự thay đổi dài hạn-có liên quan mà hoạt động mua sắm cần thảo luận trước đơn đặt hàng tiếp theo.

Giữ nguyên các kết quả còn thiếu và thay đổi về trình độ chuyên môn

Dữ liệu bị thiếu chính là thông tin. Nếu mọi mẫu không đạt hoặc gần ranh giới đều được kiểm tra lại nhưng chỉ có các giá trị đạt xuất hiện trên báo cáo của người mua thì xu hướng đó bị sai lệch. Nếu một xét nghiệm không được thực hiện vì phòng thí nghiệm đã đóng cửa, hãy đánh dấu xét nghiệm đó là chưa đo được và giải thích lý do. Khoảng trống, số 0 và "dưới giới hạn phát hiện" không có nghĩa giống nhau. Giữ nguyên từ ngữ báo cáo ban đầu và giới hạn phát hiện hoặc định lượng của phương pháp ở những nơi quan trọng. Không lấp đầy khoảng trống với giá trị của tháng trước để tạo biểu đồ trơn tru.

Một kết quả bị thiếu hoặc bị kiểm duyệt không thể được thay thế bằng 0.

Kiểm tra lại yêu cầu một quy tắc xác định. Kết quả ban đầu, nhận dạng mẫu, lý do lặp lại, sự khác biệt trong quá trình chuẩn bị và quyết định cuối cùng sẽ vẫn được hiển thị. Lần đọc thứ hai có thể điều tra lỗi phân tích, trong khi thùng carton mới có thể điều tra tính không đồng nhất của lô hàng; việc chọn bất kỳ giá trị nào có vẻ thuận lợi hơn sẽ thay đổi câu hỏi bằng chứng sau thực tế. QA đủ tiêu chuẩn và phòng thí nghiệm phải thống nhất cách xử lý các kết quả không nhất quán trước khi đưa ra yêu cầu tiếp theo. Các kết quả tích cực-về an toàn thực phẩm đòi hỏi phải có quy trình xử lý được kiểm soát riêng và không thể coi đó là xu hướng chất lượng thông thường sẽ biến mất sau lần kiểm tra lại tiêu cực.

Những thay đổi về trình độ chuyên môn của nhà cung cấp xứng đáng có được sự minh bạch tương tự. Nguồn gốc cây trồng mới, địa điểm chế biến bổ sung, cấp độ sửa đổi, đóng gói lớn hơn hoặc phương pháp mới có thể tạo ra đường cơ sở mới hợp pháp. Dán nhãn cho quá trình chuyển đổi và thu thập đủ dữ liệu đại diện theo điều kiện mới trước khi tuyên bố rằng độ ổn định cũ vẫn tiếp tục không thay đổi. Nếu người mua thay đổi công thức hoặc dòng sản phẩm thì đặc tính quan trọng của sản phẩm cũng có thể thay đổi. Giữ lại chuỗi cũ cho lịch sử, nhưng nêu rõ việc sử dụng và chấp nhận mới nào sẽ hỗ trợ dữ liệu mới.

Yêu cầu dữ liệu hữu ích cần khiêm tốn và chính xác: một số lô sản xuất đại diện gần đây; nhận dạng mẫu và thùng carton có liên quan; kết quả thực tế và đơn vị; phiên bản đặc điểm kỹ thuật; phiên bản phương pháp; ngày tháng; lặp lại và thiếu-cờ kết quả; và bất kỳ quá trình chuyển đổi cây trồng hoặc quy trình nào đã biết. Yêu cầu các giá trị thô nếu có thể, không chỉ bảng thông tin màu xanh lá cây. Mục đích là làm cho yêu cầu có thể được kiểm tra và xác định hành động tiếp theo có thể quản lý được, không yêu cầu mọi hồ sơ sản xuất nội bộ mà không quan tâm đến quyết định mua hàng.

Trực quan hóa các giá trị bị kiểm duyệt một cách trung thực. Báo cáo trong phòng thí nghiệm ghi "dưới 10" không có nghĩa là không, năm hoặc mười. Trên biểu đồ, hãy sử dụng ký hiệu hoặc chú thích riêng biệt và duy trì ngưỡng được báo cáo. Nếu giới hạn của phương pháp thay đổi, dãy này có thể được cải thiện mà không có bất kỳ thay đổi nào về sản phẩm. Đối với các thuộc tính vi sinh nói riêng, nhóm an toàn thực phẩm-có trình độ phải diễn giải kết quả theo phương pháp áp dụng và kế hoạch quyết định; xu hướng chất lượng đơn giản được minh họa ở đây không được sử dụng để vẽ lại quy tắc phát tán mầm bệnh.

Biến mô hình được quan sát thành hành động mua hàng

Các mẫu khác nhau kêu gọi các hành động khác nhau. Giá trị trung bình ổn định với việc mở rộng phạm vi-các lô có thể phù hợp cho việc kiểm tra việc phân loại hoặc trộn và lấy mẫu nhiều hộp hơn trên mỗi lô. Sự thay đổi giữa các thời vụ có thể yêu cầu thử nghiệm ứng dụng và mẫu mới được phê duyệt. Một số gói bất thường bị cô lập có thể cần điều tra tình trạng và đóng gói. Việc phân bổ hẹp, tập trung nhất quán trên các lô đại diện có thể hỗ trợ kế hoạch đặt hàng dễ dự đoán hơn, miễn là thông số kỹ thuật và phương pháp hiện tại vẫn được áp dụng. Dữ liệu phải dẫn đến câu hỏi mà nhà cung cấp và người mua có thể kiểm tra chứ không phải là yêu cầu "cải thiện tính nhất quán" mơ hồ.

Chuyển một mẫu tài liệu thành một hành động mua hàng cụ thể.

Viết quyết định mua hàng dựa trên ứng dụng dự định. Đối với ngô IQF, người mua có thể cần độ ngọt và kích thước hạt trong khoảng thời gian xác định vì hình thức khẩu phần và hương vị chín rất quan trọng. Đối với viên dâu tây được sử dụng trong sản phẩm sữa có thể nhìn thấy được, sự chênh lệch về màu sắc và kích thước có thể quan trọng hơn những khác biệt nhỏ về độ Brix trung bình. Đối với trái cây xay nhuyễn, hoạt động phân tách và công thức theo cách chế biến thông thường có thể hữu ích hơn so với hình thức nguyên quả-. Nếu thông số kỹ thuật chặt chẽ hơn được đề xuất có liên quan đến chi phí hoặc khả năng cung cấp bị cắt bớt-, hãy so sánh thay đổi đó với các điều chỉnh quy trình và cấp độ thay thế trước khi quyết định.

Khi sử dụng nguồn thay thế, hãy sử dụng đường cơ sở ổn định. So sánh hình thức, phương pháp và phân bổ lô đại diện của nguồn mới với thành phần hiện được chấp nhận trong cùng một thử nghiệm ứng dụng. Đừng so sánh một mẫu phê duyệt được lựa chọn cẩn thận với lịch sử sản xuất một năm của đơn vị đương nhiệm. Ghi lại quy tắc chuyển đổi, các lô được giám sát đầu tiên và ai có thể phê duyệt thay đổi thông số kỹ thuật. Thỏa thuận kết quả có thể yêu cầu giám sát bổ sung trong giai đoạn giới thiệu mà không giả vờ như nhà cung cấp mới đã có thành tích lâu dài.

Tại GreenLand{0}}food, chúng ta có thể thảo luận về hình thức sản phẩm, nhận dạng lô, lấy mẫu và các tài liệu cần thiết để đánh giá so sánh. Chúng tôi cũng có thể chuẩn bị báo giá dựa trên các mục tiêu chất lượng, cách đóng gói, số lượng, điểm đến và ứng dụng đã được xác nhận của người mua. Tuyên bố hữu ích nhất về tính nhất quán của nhà cung cấp là tuyên bố mà nhóm mua hàng có thể theo dõi từ các phép đo riêng lẻ thông qua các lô sản xuất cho đến quyết định mà nhóm có thể lặp lại. Mức trung bình bằng nhau chỉ là điểm khởi đầu cho cuộc trò chuyện đó.