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Inline-Analyse von frischem und gefrorenem Fleisch

Optimiert die Qualität und den Rohstoffeinsatz
Inline-Analyse von frischem und gefrorenem Fleisch

Für die Inline-Analyse von Fleisch hat Tomra die Gerätebaureihen Q-Vision und QV-P im Programm. Im Interview mit dei stellt Ihnen Lars Povlsen, Sales Manager bei Tomra Food, beide Baureihen vor. Außerdem erläutert er, wie beide Analysegerätebaureihen den Produktionsprozess und den Ressourceneinsatz optimieren können.

Vor wenigen Monaten hat Tomra Food auf der Iffa das Analysegerät Q-Vision vorgestellt. Herr Povlsen, was kann dieses Gerät?

Lars Povlsen: Es dient zur Inline-Analyse von frischem oder gefrorenem Schweine-, Rind- oder Geflügelfleisch. Dabei lässt sich, je nach eingesetzter Lösung, der Fettgehalt und auf Wunsch zusätzlich auch der Kollagen-, Protein- und Wassergehalt bestimmen. Q-Vision ist auf mittlere und größere Produktionsumfänge ausgelegt und analysiert den Fett-, Kollagen-, Protein- und Wasseranteil.

Welchen Nutzen bietet Q-Vision dem Anwender?

Povlsen: Die Analysegeräte ermöglichen eine Ressourcenoptimierung entlang der gesamten Prozesskette. Denn durch eine qualitative und quantitative Analyse des Rohstoffs Fleisch lassen sich Einkauf und Produktion optimieren und am Ende höhere Margen erzielen.

Wie funktionieren diese Q-Vision-Analysegeräte?

Povlsen: Zur Anwendung kommt die Interaktanz-Spektroskopie-Technologie. Dabei wird Licht mit einer speziellen Wellenlänge in das Analysegut gesendet und anschließend spektrometrisch untersucht. Der Unterschied zwischen eingestrahltem und aufgefangenem Licht ermöglicht hochpräzise Aussagen über die Zusammensetzung von frischem und gefrorenem Fleisch. Wichtiger Vorteil: Q-Vision ist für eine kontinuierliche Echtzeitanalyse ausgelegt. Dazu wird das zu analysierende Produkt auf einem Band durch das Analysegerät geführt. Ist das Band mit einer Wägezelle ausgestattet, können die Gewichtsdaten mit den analytischen Daten, die Q-Vision erzeugt, kombiniert werden.

Warum ist es so wichtig, den Fettanteil von Fleisch zu kennen?

Povlsen: Zum einen fungiert Fett als Geschmacksträger. Q-Vision ermöglicht im Sinne einer Geschmacksoptimierung eine zuverlässige Einstellung des Fettanteils gemäß der Rezepturvorgaben. Das ist auch während des laufenden Prozesses möglich. Zum anderen werden viele Fleischprodukte in der Herstellung von vornherein zu mager angelegt, um einerseits den vorgeschriebenen Fettwert nicht zu überschreiten. Und weil andererseits eine Auffettung jederzeit möglich ist. Nachteil dieser Vorgehensweise: Es wird zu viel teures Magerfleisch verwendet und damit vergeudet.

Tomra Food arbeitet seit Kurzem mit dem französischen Softwareanbieter Versa zusammen. Warum kam es zu dieser Zusammenarbeit?

Povlsen: Versa entwickelt standardisierte Softwarelösungen für ganz unterschiedliche Branchen, darunter auch die Lebensmittelindustrie, in der das Unternehmen über weitreichende Erfahrungen verfügt. Das war für uns ein wichtiger Grund für die Zusammenarbeit.

Wozu dient die Versa-Software?

Povlsen: Mit ihr lassen sich unsere Anlagen in firmeninterne Netzwerke einbinden und können dann Produktionsdaten mit Datenbanken austauschen. Auf diese Weise sind wir in der Lage, unseren Kunden weitreichende Vernetzungsmöglichkeiten anzubieten – beginnend mit der Anbindung an ein ERP-System über die generelle Produktionsüberwachung bis hin zur Rezepturkontrolle und der Datenerfassung.

Wie kann das konkret aussehen?

Povlsen: Am Beispiel einer Linie zur Hackfleischproduktion lässt sich dies gut erklären: Das Endprodukt soll stets von gleichbleibender Qualität sein. Dazu ist es notwendig, die vorgegebene Rezeptur einzuhalten, die u. a. einen genau festgelegten Fettanteil aufweist. Gleichzeitig sollen die eingesetzten Rohstoffe optimal genutzt werden. Mit unserem Rezeptur-Modul und der Versa-Software lässt sich der Prozess teilweise oder komplett kontrollieren. Das vereinfacht dem Bediener der Anlage die Arbeit und verhindert den Einsatz falscher Rohstoffe. Über das System erhält der Anwender beispielsweise die Vorgabe, welche Rohstoffe in welcher Qualität dem Wolf als nächstes zugeführt werden müssen. Sollte ein Rohstoff mit einem Fettgehalt zum Einsatz kommen, der nicht der vorgegebenen Spezifikation entspricht, kommt es in Echtzeit zu einer Neukalkulation und Korrektur der Rezeptur. So wird sichergestellt, dass am Ende der Fettwert jeder Charge der vorgegebenen Rezeptur entspricht.

Es kommt also zu einer Vereinheitlichung der Qualität der Endprodukte?

Povlsen: Richtig. Hinzu kommt eine Kontrolle der Rohstoffqualität und damit auch der jeweiligen Lieferanten. Und last but not least kann der Anwender auch den Rohstoffeinsatz optimieren.

Lassen Sie uns zum Schluss noch über den QV-P-Detektor sprechen. Wozu benötigt man dieses Analysegerät?

Povlsen: Vorrangiges Ziel der Hühnermast sind hohe Ausbeuten bei Brust und Schenkeln. Die intensive Mast kann zu einer krankhaften Veränderung der Brustmuskulatur der Tiere führen – auch Muskelmyopathie oder Wooden Breast genannt. Sie machen Hähnchenbrust- und Hähncheninnenfilets hart und zäh. Mit dem Inline-Detektor QV-P lassen sich Filets mit diesem Qualitätsmangel im Produktstrom identifizieren und letztendlich ausschleusen.

Welcher Nutzen resultiert daraus für Verarbeiter von Hähnchenbrust- und Hähncheninnenfilets?

Povlsen: Sie können mithilfe des QV-P-Detektors und einer Spezialsoftware Hähnchenbrust- und Hähncheninnenfilets je nach Ausbildung der Wooden Breast präzise in unterschiedliche Güteklassen einteilen. Früher geschah dies manuell per Daumendruck. Das heißt: Der Verarbeiter musste jedes Filet in die Hand nehmen und testen. Heute erledigt diese Aufgabe der QV-P-Detektor, der übrigens auch auf einer optischen Analyse des Geflügelfleisches basiert.

Und was passiert mit den Analysedaten?

Povlsen: Die werden im System erfasst und lassen sich jederzeit in Form von übersichtlichen Reports abrufen. So sorgt der QV-P-Detektor für eine lückenlose Dokumentation und Rückverfolgbarkeit. Die detaillierte Datenerfassung ermöglicht auch einen Vergleich der einzelnen Mäster sowie deren Aufzuchtparameter. Die Daten können also auch dafür genutzt werden, die Muskelmyopathie frühzeitig zu erkennen und entgegenzuwirken.

www.prozesstechnik-online.de

Suchwort: dei1019tomra


Zahlen und Fakten:   Tomra Food

Tomra Food entwickelt und produziert sensorgestützte Sortiermaschinen und integrierte Nacherntelösungen für die Lebensmittelindustrie. Die Anlagen basieren auf leistungsstarken Sortier-, Klassifizierungs-, Schäl- und Analysetechnologien. Mehr als 8000 Einheiten sind weltweit bei Erzeugern, Verpackern und Verarbeitern von Obst, Trockenobst, Nüssen, Gemüse, Kartoffelprodukten, Getreide, Fleisch und Meeresfrüchten installiert. Das norwegische Unternehmen unterhält Kompetenzzentren, regionale Büros und Produktionsstandorte in den USA, Europa, Südamerika, Asien, Afrika und Australasien. Tomra Food ist Mitglied der Tomra-Gruppe, die 1972 gegründet wurde. Heute beschäftigt die Gruppe 4000 Mitarbeiter und erwirtschaftete 2018 einen Gesamtumsatz von ca. 8,6 Mrd. NOK (ca. 857 Mio. Euro). Die Gruppe ist in die beiden Hauptgeschäftsbereiche Sammelsysteme (Leergutrücknahme und Materialrückgewinnung) und Sortierlösungen (Recycling, Bergbau und Lebensmittel)unterteilt.


„Q-Vision ist auf mittlere und größere Produktionsumfänge ausgelegt und analysiert inline den Fett-, Kollagen-, Protein- und Wasseranteil.“

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