Интеллектуальная экспертная автоматизированная система контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья | The automated expert system for raw meat microbiological spoilage risks monitoring

russe. Одной из основных причин микробиологической порчи мясного сырья (МС) является несоблюдение установленного температурного режима его хранения в звеньях холодовой цепи. Может произойти незапланированное изменение температуры, вследствие неисправности оборудования и электрических сетей или из-за действия человеческого фактора. Рассмотрены возможности автоматизации контроля температуры как условия изменения микробиологического статуса МС и технологии прогнозирования рисков микробиологической порчи МС в процессе хранения. Проведен анализ автоматизируемых параметров (температуры и времени) с учетом различной начальной обсемененности МС. Показано, что прогнозная эмпирическая математическая модель позволяет достоверно выявлять риски микробиологической порчи МС, в т.ч. недопустимые риски в критических контрольных точках (ККТ). Автоматизация контроля в целом осуществляется благодаря автоматизации отдельных операций, в т.ч. процесса изображения кинетической кривой роста популяции микроорганизмов, обработки полученной цифровой и наглядной информации, математических расчетов, анализа соответствия измерений в ККТ базам данных и установленным критическим пределам. Предложена структура компьютерной программы обработки экспериментальных данных и методология построения прогнозных эмпирических моделей бактериального обсеменения с целью управления процессами микробиологической порчи. Прогнозные модели являются альтернативой многочисленным и дорогостоящим микробиологическим исследованиям. Эффективность от внедрения автоматизированной интеллектуальной экспертной системы обусловлена минимизацией ошибок, а также преимуществами во времени и затратах при обеспечении безопасности МС при хранении.

anglais. One of the main reasons for the microbiological spoilage of meat is non-compliance with the established temperature conditions in the links of the cold chain, as well as unplanned temperature variability cased by equipment malfunctions or electrical networks failure, as well as with the human factor. This paper discusses the possibilities of automation to control and predict the microbiological spoilage risk for raw meat during storage using the temperature as the main parameter for changing microbiological status of raw meat. The analysis of the automated parameters has been performed. Among them: temperature and respecting time to different initial contamination of raw meat. The role of predictive mathematical model has been shown in the implementation and evaluation of the data got from monitoring meat storage conditions and in the identifying unacceptable risks and critical control points (CCP). Automation control is carried by automating operations as part of the kinetic curve image for microorganism population growth, processing the digital and visual information, mathematical calculations and consistency analysis of the CCP measurements to established critical limits. A computer program (basic principles and structure) has been implemented for processing experimental data and constructing predicted empirical models of bacterial contamination in order to manage the processes of microbiological spoilage. To determine the start of raw meat spoilage, predictive models are an alternative to the numerous and costly microbiological researches. The effectiveness of computer system implementation is the errors reduction, as well as the benefits in time and cost in securing raw meat during storage.