A párizsi-fogyasztási és -vásárlási szokások felmérése

A húsipar egyik legjellegzetesebb terméke a párizsi vagy parizer, amely nagyon megosztja a fogyasztókat, a gyerekek többnyire szeretik, azonban leginkább a felnőtt emberek igyekeznek elkerülni ezt a húskészítményt az összetétel, valamint a gyártástechnológia mivolta miatt. Kíváncsi voltam arra, hogy napjainkban hogyan alakul ezen termék fogyasztási és vásárlási szokásai. Az eredmények azt sugallják, hogy a kitöltők kb. 58%-a fogyaszt párizsit. Többen azért nem fogyasztanak párizsit, mert rossz minőségű, alacsony hústartalmú, egészségtelen terméknek tartják. A válaszadók a párizsi belső tulajdonságait (íz, első benyomás, típus) tartják a legfontosabb szempontnak. Azonban a kérdőív eredményeinek kiértékelése során érzékelhető volt, hogy a fogyasztók zöme nem ismerik a párizsihoz kapcsolódó jogszabályokat, valamint a párizsi gyártástechnológiáját. Példaként említhető az, hogy a párizsi-fogyasztók nagyjából 80%-a nincs tisztában azzal, hogy a parizernek min. 51% hústartalommal kell bírnia, sokan ennél magasabb hústartalmat várnának el. Emellett bizonyos esetekben érezhető a sok negatív vélemény és a média negatív hatása a termékre nézve („mert rajta van a WHO rákkeltő listáján”). One of the most typical products of the Hungarian meat industry is the Bologna sausage, which shares consumers very much, children mostly love, but most adults are trying to avoid this meat product because of its composition and manufacturing technology. I was curious about how the consumption and purchase habits of this product are changing nowadays. The results suggest that approximately 58% of the respondents consume Bologna sausage. Many people do not eat this because they consider its poor quality, small meat content, unhealthy product. The respondents consider the properties of Bologna sausage (taste, first impression, type) to be the most important aspect. However, during the evaluation of the survey results, it was felt that most consumers are unfamiliar legislation relating to Bologna sausage and manufacturing technology of Bologna sausage. As an example, around 80% of consumers of Bologna sausage do not know that it should have a meat content of min. 51%, many would expect a higher meat content than this. In some cases, it can feel a lot of negative opinions and the negative impact of the media on the product (“because it’s on the carcinogen list of WHO”)

Investigation of Multivariate Statistical Process Control in R Enviroment

At the first stage of our work, the theoretical knowledge needed to use the multivariate statistical process control (MSPC) was explored. Last year, we clarified the sometimes confused concepts, equations, and formulas [1]. At the se­cond stage, R project simulation studies and some food industrial practical model investigations are carried out for con­firming the MSPC advantages compared with the univariate ones. Furthermore, we analyse, using principal component analysis (PCA), what could cause the outlying values. Moreover, we will demonstrate how to use the MYT-decomposition

Investigation of multivariate statistical process control in R environment

At the first stage of our work, the theoretical knowledge needed to use the multivariate statistical process control (MSPC) was explored. Last year, we clarified the sometimes confused concepts, equations, and formulas [1]. At the second stage, R project simulation studies and some food industrial practical model investigations are carried out for confirming the MSPC advantages compared with the univariate ones. Furthermore, we analyse, using principal component analysis (PCA), what could cause the outlying values. Moreover, we will demonstrate how to use the MYTdecomposition

Többváltozós folyamatszabályozás vizsgálata R környezetben

At the first stage of our work, the theoretical knowledge needed to use the multivariate statistical process control (MSPC) was explored. Last year, we clarified the sometimes confused concepts, equations and formulas (Mihalkó-Rajkó, 2016). At the second stage, R project simulation studies and some food industrial practical model investigations are carried out for confirming the MSPC advantages compared with the univariate ones. Furthermore, we analyze, using principal component analysis (PCA), what could cause the outlying values, moreover we will demonstrate how to use the MYT-decomposition.Munkánk első fázisában a többváltozós statisztikai folyamatszabályozás (MSPC) használatához szükséges elméleti ismereteket néztük át. Előző évben az alkalmazható összefüggések alakjait és szerepüket tisztáztuk (Mihalkó-Rajkó, 2016). A második fázisban R project-ben megvalósított szimulációs vizsgálatokkal és különböző gyakorlati alkalmazási illusztrációkkal igazoljuk az MSPC előnyeit az egyváltozós statisztikai folyamatszabályozással (USPC-vel) szemben. Emellett főkomponéns-elemzéssel kielemezzük azt, hogy mi okozhatja a jel tartományon kívülre kerülését, illetve bemutatjuk az MYT-felbontás alkalmazását.&nbsp

Többváltozós folyamatszabályozás vizsgálata R környezetben = Investigation of multivariate statistical process control in R environment

At the first stage of our work, the theoretical knowledge needed to use the multivariate statistical process control (MSPC) was explored. Last year, we clarified the sometimes confused concepts, equations and formulas (Mihalkó and Rajkó, 2016). At the second stage, R project simulation studies and some food industrial practical model investigations are carried out for confirming the MSPC advantages compared with the univariate ones. Furthermore, we analyze, using principal component analysis (PCA), what could cause the outlying values, moreover we will demonstrate how to use the MYT-decomposition

Többváltozós folyamatszabályozás vizsgálata R környezetben

Absztrakt: Munkánk első fázisában a többváltozós statisztikai folyamatszabályozás (MSPC) használatához szükséges elméleti ismereteket néztük át. Előző évben az alkalmazható összefüggések alakjait és szerepüket tisztáztuk (Mihalkó-Rajkó, 2016). A második fázisban R project-ben megvalósított szimulációs vizsgálatokkal és különböző gyakorlati alkalmazási illusztrációkkal igazoljuk az MSPC előnyeit az egyváltozós statisztikai folyamatszabályozással (USPC-vel) szemben. Emellett főkomponéns-elemzéssel kielemezzük azt, hogy mi okozhatja a jel tartományon kívülre kerülését, illetve bemutatjuk az MYT-felbontás alkalmazását. Abstract: At the first stage of our work, the theoretical knowledge needed to use the multivariate statistical process control (MSPC) was explored. Last year, we clarified the sometimes confused concepts, equations and formulas (Mihalkó-Rajkó, 2016). At the second stage, R project simulation studies and some food industrial practical model investigations are carried out for confirming the MSPC advantages compared with the univariate ones. Furthermore, we analyze, using principal component analysis (PCA), what could cause the outlying values, moreover we will demonstrate how to use the MYT-decomposition

Effect of different commercial enzymes on the clotting of milk and certain properties of curd

More researches published data about the milk curd properties, evaluated the importance in the cheese making, but an analysis of importance of these properties in practical applications is usually lacking. We investigate the milk curd behaviour using different enzyme preparations at the cutting of curd. We focused on the well measurable properties as clotting time, viscosity of curd, texture properties an whey separation rate of cur at cutting time. Approximately five minutes difference was determined between the clotting times. Investigated the curd properties we found significant differences between the hardness on samples clotted with CHY MAX® M 1000 and NATUREN® Premium 145 enzymes. Other properties did not show significant differences, but in some case differences were remarkable. Discovered differences e.g. approx. 5% whey separation rate difference and the different trends of adhesive force and adhesiveness confirm that such studies should be carried out. Summarized effect of different enzymes can alter the cheese making technology in the practice, significantly. Considering every aspect, in our investigation the CHY MAX® M 1000 enzyme seemed the best