Сақтау жүйесін цифрландыру негізінде ет өнімдерінің сапасы мен қауіпсіздігін бағалаудың инновациялық тәсілдері

Азық-түлік өнімдерінің сапасы мен қауіпсіздігіне қойылатын талаптардың артуына байланысты инновациялық сақтау технологияларын енгізу қажет болып отыр. Бұл зерттеу өсімдік компоненттерімен байытылған ет өнімдерінің сапасы мен қауіпсіздігіне сақтау жағдайлары мен Dixell XWEB300 мониторинг жүйесінің әсерін бағалауға бағытталған. Зерттеудің негізгі мақсаты — сандық жүйелердің тотығу процестерін болдырмау, органолептикалық қасиеттерді сақтау және өнімдердің сақтау мерзімін ұзарту тиімділігін бағалау. Зерттеудің ғылыми маңыздылығы микробиологиялық қауіптерді азайту және ет өнімдерінің сапасын жақсарту үшін цифрлық технологияларды пайдаланудың жаңа тәсілдерін әзірлеуде. Практикалық маңыздылығы дәстүрлі әдістермен салыстырғанда сандық мониторинг жағдайларында микробиологиялық көрсеткіштердің жақсарғанын және органолептикалық қасиеттердің сақталуын көрсететін нәтижелермен расталады. Әдістеме стандартты және сандық сақтау жағдайларында температура мен ылғалдылықты бақылаумен қатар тиобарбитур қышқылының және асқын тотығу мәндерін өлшеу бойынша эксперименттерді қамтиды. Алынған нәтижелер цифрландырудың өнім сапасын жақсартуға және тұтынушылардың сенімін арттыруға мүмкіндігі бар екенін көрсетеді. Бұл нәтижелер азық-түлік өнеркәсібіндегі цифрлық сақтау жүйелерін одан әрі жетілдіруге негіз бола алады.

1. Liu D., Zeng X. A., Sun D. W. Recent developments and applications of hyperspectral imaging for quality evaluation of agricultural products: a review //Critical reviews in food science and nutrition. – 2015. – V. 55. – №. 12. – pp. 1744-1757.

2. Vignati S. et al. Hyperspectral Imaging for Fresh-Cut Fruit and Vegetable Quality Assessment: Basic Concepts and Applications //Applied Sciences. – 2023. – V. 13. – №. 17. – pp. 9740.

3. Wu D., Sun D. W. Advanced applications of hyperspectral imaging technology for food quality and safety analysis and assessment: A review—Part I: Fundamentals //Innovative Food Science & Emerging Technologies. – 2013. – V. 19. – pp. 1-14.

4. Barbara C. et al. Artificial intelligence-driven automation is how we achieve the next level of efficiency in meat processing //Animal Frontiers. – 2022. – Vol. 12. – No. 2. – pp. 56-63.

5. Kayikchi Yu., Ozbiltekin M., Kazankoglu Yu. Minimization of losses in the red meat supply chain using the ring and central slaughterhouse model //Journal of Corporate Information Management. - 2020. – vol. 33. – No. 4. – pp. 791-816.

6. Otmakhova Y. S., Asavasanti S. Possibilities of digital transformation in the food industry //World of Economics and Management. – 2020. – Vol. 2020. – No. 1. – pp. 116-127

7. ГОСТ 9959-2015. Мясо и мясные продукты. Общие условия проведения органолептической оценки. - 2016. - С. 19.

8. СТ РК ГОСТ 54354-2011. Мясо и мясные продукты. Общие требования и методы микробиологического анализа. – 2013. - С. 42.

9. ГОСТ 55480-2013. Мясо и мясные продукты. Метод определения кислотного числа. – 2013. - С. 8.

10. ГОСТ 34118-2017. Мясо и мясные продукты. Метод определения пере оксидного числа. – 2017. - С. 12.

11. ГОСТ 55810-2013. Мясо и мясные продукты. Метод определения тиобарбитурового числа. – 2017. - С. 8.

12. Технический регламент 021/2011 "О безопасности пищевых продуктов" [Электронный ресурс]: URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/H11T0000880.

13. Dale L. M. et al. Hyperspectral imaging applications in agriculture and agro-food product quality and safety control: A review //Applied Spectroscopy Reviews. – 2013. – V. 48. – №. 2. – pp. 142-159.

14. Amin R. A., Edris S. N. Grape seed extract as natural antioxidant and antibacterial in minced beef //PSM Biological Research. – 2017. – V. 2. – №. 2. – pp. 89-96.

15. Holohan B. C. et al. Principles, advances, and perspectives of anaerobic digestion of lipids //Environmental science & technology. – 2022. – V. 56. – №. 8. – pp. 4749-4775.