* La versione poster di questo annuncio è terminata.
Livello: principiante
【Presentatore】
Natsuki Iwamasa, Dipartimento di ricerca e sviluppo, Unitech Foods Co., Ltd.
[Co-presenter]
Yuka Higuchi, dipartimento di ricerca e sviluppo, Unitech Foods Co., Ltd.
Momoko Asano, Dipartimento di ricerca e sviluppo, Unitech Foods Co., Ltd.
[Riepilogo dell'annuncio]
Come tendenza negli ultimi anni, i giapponesi si stanno allontanando dal riso e la domanda di pane come alimento principale alternativo è in aumento. Stiamo sviluppando un miglioratore di pasta allo scopo di migliorare la consistenza del pane, ma condividere la consistenza del pane con gli altri e avere lo stesso riconoscimento provoca deviazioni tra gli individui anche con lo stesso termine di consistenza. È stato molto difficile perché sarebbe finito. Pertanto, si è pensato che se le caratteristiche potessero essere mappate bidimensionalmente dalla valutazione della tessitura dalla valutazione sensoriale, tutti avrebbero potuto avere visivamente lo stesso riconoscimento.
In questo studio, abbiamo utilizzato il pane di facile valutazione sensoriale e il pane al melone, che ne è un'applicazione, come modello, e abbiamo selezionato e definito termini di consistenza mediante analisi statistica e valutazione sensoriale, e abbiamo stabilito un sistema di valutazione sensoriale. Questo ha permesso di valutare le caratteristiche del pane, che aveva espressioni diverse a seconda della persona, su una scala comune. Inoltre, siamo stati in grado di creare mappature delle texture per i primi cinque tipi di prodotti commerciali e visualizzare le loro caratteristiche fisiche.
[Panoramica del relatore]
Disponiamo di idrocolloidi come la pectina, materiali alimentari naturali e materiali funzionali da produttori di materiali d'oltremare e conduciamo ricerca e sviluppo presso Unitech Foods Co., Ltd., che fornisce ai produttori di alimenti nazionali il know-how sull'utilizzo. Mentre lavora per migliorare l'efficienza del controllo di qualità e l'accuratezza dello sviluppo del prodotto, utilizza l'analisi statistica di JMP.
