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Practical Application of Multivariate Statistical Analysis for Evaluation of Sensory and Process Data from Full-Scale Production

MBAA TQ vol. 40, no. 3, 2003, pp. 193-198  |  VIEW ARTICLE

Olav Vind Larsen (1), Ian Williams (1), Anne Cathrine Lillelund (1), Sten Aastrup (1), and Derek V. Byrne (2). 1. Alfred Jørgensen Laboratory Ltd., Copenhagen, Denmark. 2. SenseData Guidance International Ltd., Cork, Ireland.

Abstract
Experience shows that improvements in flavor stability are often a result of several minor process adjustments, and it can be difficult to measure the influence of these individual changes upon the finished product. A powerful tool to overcome this problem is to use multivariate statistical analysis to analyze data for the purpose of establishing the basis for making qualified decisions regarding changes in process, raw material specifications, or both. This paper presents a data collection setup allowing for collection of data from sensory panels, laboratory data, and data from full-scale production in such a way that the data can be analyzed with a multivariate analysis software package (Unscrambler®; CAMO, Oslo, Norway). Data were collected from routine beer production and trials, and the data have been analyzed to establish relationships between sensory data, analytical data, and process data, allowing for decisions regarding process changes to be made.
Keywords: flavor stability, multivariate analysis, multivariate partial least squares regression

 

Síntesis
Se ha visto una y otra vez que las mejoras en la estabilidad sensorial es frecuentemente el resultado de diferentes pequeños ajustes en el proceso; por lo general es difícil medir la influencia de cada uno de los cambios individuales sobre el producto final. El análisis estadístico multivariado es una herramienta poderosa para analizar datos con el propósito de establecer la base para tomar decisiones cualificadas con respecto a cambios en el proceso y/o en las especificaciones de las materias primas. En este artículo se presenta una manera de tabular datos tomados de grupos de análisis sensoriales, del laboratorio o de la planta de una manera en que se pueda analizar con un software de análisis multivariado (Unscrambler®; CAMO, Oslo, Noruega). Se recolectaron datos de corridas de prueba y de rutina y estos fueron analizados para establecer las relaciones entre datos sensoriales, datos analíticos y datos del proceso, permitiendo tomar decisiones bien fundamentadas con respecto a cambios del proceso.
Palabras claves: estabilidad del sabor, análisis multivariado, regresión multivariado de mínimos cuadrados parciales

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