Gelymar: clasificación de ingredientes en menor tiempo y a menor coste con tecnología NIR

La mayoría de las empresas alimentarias sigue recurriendo a análisis externos de laboratorio para el control de calidad de ingredientes y materias primas, pero este método es costoso en tiempo y dinero.

¿Cómo se puede optimizar este proceso con tecnología NIR?

Les contamos el caso de Gelymar, una empresa líder en Chile en soluciones textura les para la industria láctea, cárnica y de cuidado personal.

Gelymar provee, entre otros ingredientes, carragenina, un tipo de polisacárido natural obtenido de algas marinas que se utiliza como espesante y estabilizante en la industria alimentaria.

Hasta ahora, para clasificar los diferentes tipos de carrageninas en función de su grupo comercial, la compañía recurría siempre a pruebas de laboratorio para el análisis de viscosidad y fuerza de gel, y, en función de la ratio de estos parámetros fisicoquímicos, caracterizaba las muestras como IOTA, KAPPA o LAMBDA.

Esta clasificación permite, además de establecer el tipo de carragenina comercial, atribuirle una funcionalidad específica para su uso en aplicaciones concretas: industria cárnica, repostería, sector lácteo, etc…

El principal inconveniente de esta metodología tradicional es que se necesita mucho tiempo para obtener los resultados de laboratorio: desde 4-5 hasta 24 horas.

Para optimizar estos procesos, Gelymary Chemometric Brain han trabajado en la creación y validación de un modelo cualitativo que, en cuestión de segundos, es capaz de predecir y clasificar los distintos tipos de carrageninas que la compañía suministra a sus clientes. 

El modelo desarrollado cuenta con940 espectros y 358 lotes pertenecientes a 44 carrageninas distintas y establece 3 zonas de confianza. Al validar la clasificación establecida mediante Chemometric Brain con las correspondientes pruebas de laboratorio, latasa de éxito fue del 100%.

A partir de ahora, el modelo está a disposición de Gelymar para seguir midiendo y validando nuevas muestras con Chemometric Brain. De esta forma, a medio plazo, la compañía podrá utilizar solo el NIR para clasificar sus muestras y prescindir progresivamente de los análisis de laboratorio.

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