Recebido em 7/2/13; aceito em 29/4/13; publicado na web em 1/7/13 IMPLEMENTATION OF A ROBUST METHOD FOR QUALITY INSPECTION CONTROL OF ARTISANAL MINAS CHEESE. A MULTIVARIATE METROLOGICAL APPROACH. This study developed and validated a method for moisture determination in artisanal Minas cheese, using near-infrared spectroscopy and partial-least-squares. The model robustness was assured by broad sample diversity, real conditions of routine analysis, variable selection, outlier detection and analytical validation. The model was built from 28.5-55.5% w/w, with a root-mean-square-error-of-prediction of 1.6%. After its adoption, the method stability was confirmed over a period of two years through the development of a control chart. Besides this specific method, the present study sought to provide an example multivariate metrological methodology with potential for application in several areas, including new aspects, such as more stringent evaluation of the linearity of multivariate methods.
O objetivo do presente trabalho foi realizar uma análise histórica do perfil de conformidade de 2.580 amostras de queijos industriais sob fiscalização no estado de Minas Gerais, em relação aos parâmetros físico-químicos regulamentados Umidade, Matéria Gorda no Extrato Seco, Atividade da Enzima Fosfatase Alcalina Residual e Nitrato, no período de sete anos. Os parâmetros com maior prevalência de não conformidades foram Matéria Gorda no Extrato Seco e Atividade da Enzima Fosfatase Alcalina, alavancados pelas contribuições dos queijos Minas Frescal e Muçarela, respectivamente. Estabilidade no perfil de não conformidades foi evidenciada no período considerado. Concluiu-se que o investimento em ações voltadas para aqueles parâmetros identificados como críticos seria uma importante tática para promoção de uma mudança no patamar de qualidade e conformidade de queijos no estado. Ainda, observou-se que a aplicação de ferramentas estatísticas sobre as séries históricas de análises fiscais permite um melhor entendimento e monitoramento do sistema, com direcionamento das ações de melhoria, visando à promoção da segurança dos alimentos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.