Analizadores NIR de sobremesa

Desde la producción de alimentos procesados hasta el procesamiento de tabaco, muchas materias primas se venden a los fabricantes sobre la base de un precio por parámetro mercantilizado. Por ejemplo, la harina puede venderse a panaderías comerciales a un precio basado en el contenido esperado de proteínas y cenizas, o la harina de soja puede venderse a los procesadores de alimentos para mascotas en función de la humedad, las proteínas y el aceite.

El análisis de los ingredientes entrantes es solo una faceta del proceso de control de calidad. Medir las muestras del producto terminado para determinar los parámetros de composición importantes antes del envasado proporciona otro nivel de garantía para satisfacer las expectativas de los consumidores y mejorar la vida útil.

Invertir en una tecnología en línea o de laboratorio para medir estos parámetros de calidad comunes pero importantes puede ayudar a los fabricantes a evitar pagar de más a los agricultores y proveedores, y a garantizar la consistencia del producto final, proporcionando un rápido retorno de la inversión que se sigue amortizando una y otra vez. Los sistemas de análisis de infrarrojo cercano (NIR), como los analizadores de las series SpectraStar™ y QuikCheck™ de KPM Analytics, son herramientas comprobadas que ayudan a los expertos en control de calidad de una amplia variedad de industrias a medir las muestras de forma rápida y sencilla para determinar la humedad y los resultados de composición vitales.

Nuestros analizadores NIR de sobremesa están diseñados para su uso en laboratorio o en línea y emplean varias tecnologías sólidas para medir la humedad, las proteínas y las grasas y aceites, junto con varios parámetros más desafiantes, como fibras, azúcar, almidón, peso del revestimiento y otros. Estos analizadores incluyen calibraciones de productos que se han desarrollado a partir de décadas de análisis de muestras y que cuentan con la confianza de miles de laboratorios e instalaciones de producción de calidad para eliminar la subjetividad y tomar decisiones basadas en datos.

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