FLANDERS' FOOD RADAR

Trend watching, waardevolle informatie uit je kwaliteitsanalyses

Het zichtbaar maken van trends in de resultaten van je autocontrole- of kwaliteitsanalyses van je bedrijf is een steeds belangrijker wordende tool om het intern kwaliteitsmanagement systeem te optimaliseren en proactief te kunnen handelen. Het is een schat aan informatie. Toch wordt ze vaak onderbenut. Hierbij enkele voorbeeldcases uit een inventarisatieproject van het Instituut voor Landbouw, Visserij en Voeding Onderzoek (ILVO).

Trend watching van analyseresultaten fungeert als een waarschuwingssysteem en biedt hulp om tendensen te identificeren. Analyseresultaten worden hierdoor veel beter benut om bijvoorbeeld de evolutie en tendensen in kwaliteit te kunnen opvolgen, kwaliteit van verschillende producttypes te vergelijken, productielijnen en –sites op te volgen, alsook trends in incidenten en klachten te visualiseren en analyseren. Het kan ook vroegtijdig alarmeren voor eventuele aankomende kwaliteitsproblemen en levert finaal betere inzichten in de kwaliteitsaspecten van de productie.

Enerzijds wordt ‘trend observatie’ toegepast, waarbij een eenvoudige grafische voorstelling van datasets evoluties in kwaliteit zichtbaar maken. Anderzijds wordt ‘trend analyse’ toegepast waarbij mathematische verwerking toelaat om statistisch significante verschillen op te sporen.

ILVO was betrokken in de inventarisatie van trend watching van een dozijn agro-food bedrijven. Hierbij enkele voorbeelden waarbij trend watching van analyseresultaten bijdroeg tot een grondigere analyse van de problematiek .

In een leghennenbedrijf

In dit voorbeeld wordt het lichaamsgewicht van leghennen gebruikt als indicator voor de monitoring van diergezondheid. Afwijkingen in het lichaamsgewicht in functie van de henleeftijd is een betrouwbare indicatie voor mogelijke gezondheidsproblemen die door de veehouder op dat moment nog niet zullen opgemerkt worden (=early warning).

Figuur 1: Daling in lichaamsgewicht omstreeks productiedagen 50-55.

In een zuivelbedrijf

Een zuivelbedrijf monitorde de algemene microbiologische kwaliteit (totaal aantal aerobe kiemen) van de dagelijks inkomende gepasteuriseerde melk. Het maandelijks gemiddelde met de standaardafwijking van deze resultaten wordt grafisch uitgezet. Een verhoogde waarde voor zowel gemiddelde als standaardafwijking werd waargenomen voor april. Dit werd besproken met de leverancier en correctieve maatregelen werden ondernomen met betere resultaten als gevolg.

Figuur 2: Trendobservatie van totaal aeroob kiemgetal van dagelijks aangekochte gepasteuriseerde melk

Producent van halffabricaten voor voeding

Een producent van halffabricaten monitorde de thermofiele Gram-positieve bacteriën en coliformen van iedere batch die ze produceerden. Per maand wordt berekend hoeveel batches aan de specificaties voldeden. In april werden voor thermofiele Gram-positieve bacteriën sterker afwijkende waarden waargenomen, onder de vorm van een verlaagde ‘succesrate in %’. Onderzoek naar de contaminatiebron bracht de ongeschikte instelling van de CIP reiniging op een nieuwe pomp aan het licht.

 

Figuur 3: Procentuele uitzetting van de maandresultaten die voldoen aan de vastgelegde specificaties

Bij een sauzenproducent

Een sauzenproducent produceert een gamma van 14 sauzen op verschillende productielijnen in het bedrijf, en monitort voor iedere sausbatch het totaal aantal aerobe kiemen, melkzuurbacteriën, gisten en schimmels. Trends in contaminatiegraad en aantal batches met waarden boven de gestelde specificaties worden opgevolgd. Vergelijking van de productielijnen toonde een hogere contaminatiedruk voor 3 lijnen in het bedrijf. Daarnaast werd voor één type saus meer problemen waargenomen dan voor andere sauzen, ongeacht de productielijn. Dit resulteerde in de conclusie dat één van de ingrediënten in deze saus aan de oorzaak zou liggen.

Figuur 4: Aantal overschrijdingen van de specificaties op jaarbasis en per productielijn 

In een kaasbedrijf

Een kaasbedrijf doet een gecombineerde trend observatie zowel voor de omgeving als voor het eindproduct. Enerzijds worden schimmels wekelijks en maandelijks gemeten in de lucht, per zone en op het eindproduct om contaminatiebronnen te identificeren en de impact van correctieve maatregelen te meten. In de periode 2011 tot 2013 werden diverse correctieve maatregelen genomen, dit resulteerde in een parallelle daling van schimmels in de lucht en in het eindproduct. Ook de probleemzones werden met behulp van trend observatie duidelijker in kaart gebracht.

 

Figuur 5: Trend observatie van de schimmeldruk in de tijd en per afdeling 

Besluit:

De inventarisatie toonde duidelijk aan dat trend watching een toegevoegde waarde betekende voor de diverse agro-food bedrijven. Het wordt gebruikt als early warning, om contaminatieproblemen te identificeren en vergelijkingen te maken tussen product types, productielijnen, productievestigingen, incidenten, klachten, …. In alle bedrijven draagt trend watching bij tot een degelijkere analyse van de kwaliteitsproblemen en een verbetering van de kwaliteit en de veiligheid van de productie. Samenvattend gaf de inventarisatie aan dat trend watching van analyseresultaten heel wat extra informatie oplevert voor de bedrijven. 

Bedanking

Dit werk kwam tot stand in een samenwerking van verschillende partners. Graag bedanken we de deelnemende agrovoedingsbedrijven voor het aanleveren van de praktijkvoorbeelden. Speciale dank ook aan Kristof Mertens (Porphyrio), Jan Robrechts en Raf Peeters (Lavetan), Jef De Smedt (Micro-Smedt) en Saskia Desnyder (LIEMAQS bvba).

Nuttige links

Reacties