ಪುಟ_ತಲೆ_ಬಿಜಿ

ಸುದ್ದಿ

ಅರ್ಜಿ ಪ್ರಕರಣ: ಬ್ರೆಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆ

1. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ನೋವಿನ ಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಕಂಪನಿಯ ಅವಲೋಕನ:
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಹಾರ ಕಂಪನಿಯು ದೊಡ್ಡ ಬೇಯಿಸಿದ ಆಹಾರ ತಯಾರಕರಾಗಿದ್ದು, ಹೋಳಾದ ಟೋಸ್ಟ್, ಸ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಚ್ ಬ್ರೆಡ್, ಬ್ಯಾಗೆಟ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ದಿನಕ್ಕೆ 500,000 ಚೀಲಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ದೇಶಾದ್ಯಂತ ಸೂಪರ್‌ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚೈನ್ ಕ್ಯಾಟರಿಂಗ್ ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಗಮನ ಹೆಚ್ಚಾದ ಕಾರಣ ಕಂಪನಿಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದೆ:

ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ದೂರುಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿವೆ: ಬ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ತಂತಿ, ಬ್ಲೇಡ್ ಅವಶೇಷಗಳು, ಸ್ಟೇಪಲ್ಸ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಬೆರೆಸಲಾಗುತ್ತಿದ್ದು, ಇದು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಖ್ಯಾತಿಗೆ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದೆ ಎಂದು ಗ್ರಾಹಕರು ಪದೇ ಪದೇ ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
‌ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಮಿಶ್ರಣ, ರಚನೆ, ಬೇಕಿಂಗ್, ಸ್ಲೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಬಹು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವು ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳ ಸವೆತ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದೋಷಗಳಿಂದ ಬರಬಹುದು.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ: ಕೃತಕ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಲೋಹ ಶೋಧಕಗಳು ಫೆರೋಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಲೋಹಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಂ, ತಾಮ್ರದಂತಹ ನಾನ್-ಫೆರಸ್ ಲೋಹಗಳು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೂಲ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು:
ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರವಾದ ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿ (ಕಬ್ಬಿಣ, ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಂ, ತಾಮ್ರ ಮತ್ತು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ ≤0.3 ಮಿಮೀ).
ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ತಪಾಸಣೆ ವೇಗವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ (≥6000 ಪ್ಯಾಕ್‌ಗಳು/ಗಂಟೆ) ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ISO 22000 ಮತ್ತು HACCP ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.

‌2. ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನ ನಿಯೋಜನೆ‌
ಸಲಕರಣೆಗಳ ಆಯ್ಕೆ: ಈ ಕೆಳಗಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ‌ಫ್ಯಾಂಚಿ ಟೆಕ್ ಬ್ರಾಂಡ್ ಆಹಾರ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ:

ಪತ್ತೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಇದು ಲೋಹ, ಗಾಜು, ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್, ಜಲ್ಲಿಕಲ್ಲು ಇತ್ಯಾದಿ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಲೋಹದ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ 0.2 ಮಿಮೀ (ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್) ತಲುಪುತ್ತದೆ.
ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ: ಡ್ಯುಯಲ್-ಎನರ್ಜಿ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವೇಗ: ಗಂಟೆಗೆ 6000 ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
‌ಹೊರಗಿಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ನ್ಯೂಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಜೆಟ್ ತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ <0.1 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು, ಇದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ದರವು >99.9% ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪಾಯದ ಬಿಂದು ಸ್ಥಾನ:
ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ವೀಕಾರ ಲಿಂಕ್: ಹಿಟ್ಟು, ಸಕ್ಕರೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಲೋಹದ ಕಲ್ಮಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಸಾರಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್).
‌ಮಿಶ್ರಣ ಮತ್ತು ಕೊಂಡಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು: ಮಿಕ್ಸರ್ ಬ್ಲೇಡ್‌ಗಳು ಸವೆದು ಲೋಹದ ಅವಶೇಷಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಲೋಹದ ಅವಶೇಷಗಳು ಅಚ್ಚಿನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.
‌ಸ್ಲೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಲಿಂಕ್‌ಗಳು: ಸ್ಲೈಸರ್‌ನ ಬ್ಲೇಡ್ ಮುರಿದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಲೈನ್‌ನ ಲೋಹದ ಭಾಗಗಳು ಉದುರಿಹೋಗುತ್ತವೆ.
ಸಲಕರಣೆಗಳ ಅಳವಡಿಕೆ:
ಅಚ್ಚೊತ್ತಿದ ಆದರೆ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡದ ಬ್ರೆಡ್ ಹೋಳುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು (ಚಿತ್ರ 1) ಮೊದಲು (ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಳ ನಂತರ) ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
ಉಪಕರಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಲಯವನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ದ್ಯುತಿವಿದ್ಯುತ್ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು:
ತಪ್ಪಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬ್ರೆಡ್ ಸಾಂದ್ರತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ (ಮೃದುವಾದ ಬ್ರೆಡ್ vs. ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಬ್ಯಾಗೆಟ್) ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಶಕ್ತಿಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ಗಾತ್ರದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಲೋಹ ≥0.3mm, ಗಾಜು ≥1.0mm).
3. ಅನುಷ್ಠಾನದ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ:

ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ದರ: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, 0.4mm ಸ್ಟೇನ್‌ಲೆಸ್ ಸ್ಟೀಲ್ ತಂತಿ ಮತ್ತು 1.2mm ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಂ ಚಿಪ್ ಶಿಲಾಖಂಡರಾಶಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ 12 ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆ ಪತ್ತೆ ದರ 0 ಆಗಿತ್ತು.
‌ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ದರ: AI ಕಲಿಕೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ, ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿದ್ದ ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ದರವು 5% ರಿಂದ 0.3% ಕ್ಕೆ ಇಳಿದಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬ್ರೆಡ್ ಗುಳ್ಳೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ಕರೆ ಹರಳುಗಳನ್ನು ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುಗಳೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ).
ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:

ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯ:
ಕೃತಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ 8 ಜನರನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದು, ವಾರ್ಷಿಕ ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 600,000 ಯುವಾನ್ ಉಳಿತಾಯವಾಗಿದೆ.
ಸಂಭಾವ್ಯ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ (ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಒಂದೇ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯ ನಷ್ಟವು 2 ಮಿಲಿಯನ್ ಯುವಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರುತ್ತದೆ).
‌ದಕ್ಷತಾ ಸುಧಾರಣೆ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗದ ಒಟ್ಟಾರೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು 15% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಪಾಸಣೆ ವೇಗವು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಯಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ಕಾಯುವಿಕೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.
ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಸುಧಾರಣೆ:
ಗ್ರಾಹಕರ ದೂರು ದರವು 92% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸರಪಳಿ ಅಡುಗೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ "ಝೀರೋ ಫಾರಿನ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್" ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರಮಾಣವು 20% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.
ತಪಾಸಣೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಕ ದೈನಂದಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು BRCGS (ಜಾಗತಿಕ ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾನದಂಡ) ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಿ.

4. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿವರಗಳು
ಜನರ ತರಬೇತಿ:
ಆಪರೇಟರ್ ಉಪಕರಣದ ನಿಯತಾಂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಚಿತ್ರ 2 ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತು ಚಿತ್ರಣ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ದೋಷ ಕೋಡ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂಡವು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಹೊರಸೂಸುವ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಸಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್:
AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ಚಿತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲೋಹದ ಶಿಲಾಖಂಡರಾಶಿಗಳಿಂದ ಎಳ್ಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು).
ಸಲಕರಣೆಗಳ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರ್ಖಾನೆಯ MES ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.

5. ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಮೌಲ್ಯ
ಫ್ಯಾಂಚಿ ಟೆಕ್ ಫುಡ್ ಫಾರಿನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಹಾರ ಕಂಪನಿಯು ಲೋಹದ ವಿದೇಶಿ ವಸ್ತುವಿನ ಗುಪ್ತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು "ನಂತರದ ಪರಿಹಾರ" ದಿಂದ "ಪೂರ್ವ-ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ" ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿತು, ಇದು ಬೇಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನವೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಮಾನದಂಡವಾಯಿತು. ಪೂರ್ಣ-ಸರಪಳಿ ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತೆ ಖಾತರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಈ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಇತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಆಹಾರಗಳಿಗೆ (ಫ್ರೋಜನ್ ಹಿಟ್ಟು, ಒಣಗಿದ ಹಣ್ಣಿನ ಬ್ರೆಡ್‌ನಂತಹ) ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.


ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಮಾರ್ಚ್-07-2025