Workshop Sensory FARETE 2017- Bologna

WORKSHOP: Tutti i gusti sono gusti? Vero e falso-

 6 Settembre ore 14:00 - FARETE 2017 - BOLOGNA

 

 

Sensory

 

Prevedere le aspettative dei consumatori e assicurare la qualità di un prodotto alimentare è ciò che fa la differenza!

Nel settore agro-alimentare, questo obiettivo viene raggiunto anche mediante le informazioni contenute nell' analisi sensoriali. 

La realizzazione di un test sensoriale che permetta una corretta valutazione di un prodotto richiede un approccio scientifico e molteplici risorse e competenze, in grado di fornire supporto a tutte le fasi del progetto (pianificazione, esecuzione, elaborazione, interpretazione). E’ per questo motivo che ChemStamp srl è entrata a far parte della rete SENSORY ANALYSIS (SAN), alla quale partecipano società con lunga esperienza nell’ambito dei test sensoriali e dell’interpretazione dei dati. Saremo così in grado di offrire ai nostri clienti non solo l'elaborazione e l'interpretazione dei dati che provengono dalle indagini sensoriali, ma anche il supporto per coprire tutto il processo di realizzazione di un’analisi sensoriale.

 

Giovedì 6 settembre alle ore 14.00, nell’ambito di FARETE, si terrà il workshop dal titolo “Tutti i gusti son gusti? Vero e falso“, durante il quale verrà presentata la rete SENSORY ANALYSIS e, grazie agli interventi degli esperti, sarà illustrato il percorso che porta alla realizzazione di un test sensoriale, dalla pianificazione, all’esecuzione, alla raccolta dati per finire con l’elaborazione e l’interpretazione degli stessi.

Di seguito la scaletta degli interventi

  • Mauro Lenzi (e-Soft): presentazione della rete Sensory Analysis Network
  • Stefano Predieri (Dipartimento scienze bio-agroalimentari CNR): un approccio scientifico dinamico al test sensoriale 
  • Pier Alberto Guidotti (Analysis): la piattaforma per la raccolta dei dati
  • Mauro Lenzi (e-Soft): strumenti di integrazione e Business Intelligence per l’analisi dei dati
  • Caterina Durante (Chemstamp, spin-off UNIMORE): smart data analysis per l’interpretazione dei dati

Per informazioni e iscrizioni potete scrivere a Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. E' necessario abilitare JavaScript per vederlo. o accedere alla pagina del workshop sul sito ufficiale di FARETE.

Analisi multivariata & NIR & aflatossine nel latte

Ecco un interessante lavoro dove è stata valutata la fattibilità di sviluppare un metodo analitico rapido ed efficiente per la determinazione di AFM1 nel latte

 

Title: Use of Multivariate Analysis and Near Infrared Spectroscopy for the determination of Aflatoxin M1 contamination in bovine milk 

Autori: M. Li Vigni, C. Durante, J.M. Amigo, N. Cavallini, M. Cocchi, N. Rizzi 

 

Topic: agro-alimentare / food

Presentation: poster / Premio miglior poster presentato al 7° Simposio Italiano di Spettroscopia NIR, Ottobre 2016

 

Poster AM1 milk p

 

Summary 

Food contamination by mycotoxins has important effects on the population when news of requisitions of contaminated foodstuff are reported. These molecules (probable carcinogens) represent a direct treat to health and safety due to the ubiquity of food contamination, which can be found in vegetables for direct use as food, distributed through the processes of transformation and, through animal feeding, can arrive to milk and related products. European guidelines provide very stringent minimum values (for aflatoxin M1 in milk the limit is 50 ppt): the analytical techniques must ensure high sensitivity to the molecule, obtained at the expense of aspects such as the speed of sample preparation and analysis (chromatography), only partially tackled by immunological methods such as ELISA. In this work, a feasibility study for the development of an immediate and efficient analytical method for the determination of Aflatoxin M1 in milk is proposed. The target is to obtain a fast and simple screening method of the positivity of samples to be easily implemented at every level of milk supply chain for quick and well-timed internal controls. A total of eighty milk samples were considered, presenting different values of contamination approximated to four classes: true negatives (the toxin is absent), below the limit (20-50 ppt, slightly above the limit (50-80 ppt) and showing severe contamination (up to 300 ppt). NIRS is a technique which is already in use for product properties determination and quality control, therefore it has been evaluated as a preliminary method to classify the sample according to the level of contamination. The implementation of a fast screening system able to detect if a sample falls in one of the four aforementioned groups can become a valuable asset in order to reduce the amount of samples to be sent to further confirmation analysis. 

Riassunto 

La contaminazione alimentare da micotossine ha effetti importanti sull’opinione pubblica, come emerge in occasione di notizie relative a sequestri di prodotti contaminate. Queste molecole (potenziali cancerogeni) rappresentano una minaccia diretta alla salute e sicurezza per via della loro presenza ubiquitaria come contaminanti alimentari, siano essi prodotti vegetali ad uso diretto o semilavorati e, attraverso i mangimi, possono contaminare il latte e suoi derivati. La legislazione europea prevede un limite stringente per l’Aflatossina M1 nel latte (50 ppt): i metodi analitici quindi devono garantire elevata sensibilità, ottenuta al prezzo della velocità e semplicità di analisi (cromatografia), problematica parzialmente affrontata dai metodi immunologici (ELISA). In questo lavoro è valutata la fattibilità di un metodo analitico rapido ed efficente per la determinazione di AFM1 nel latte. L’obiettivo è ottenere un metodo rapido e semplice di screening da implementare ad ogni livello della filiera di produzione del latte, per realizzare un controllo interno capillare. Un totale di ottanta campioni di latte sono 

stati considerati, secondo quattro range di contaminazione: negativi (tossina assente), sotto il limite (20-50 ppt), sopra il limite (50-80 ppt), altamente contaminati (fino a 300 ppt). NIRS è già impiegata in questo contesto per la determinazione di proprietà del prodotto e controllo della qualità, pertanto è stata impiegata come metodo preliminare per la classificazione dei campioni secondo il livello di contaminazione. L’implementazione di un metodo rapido di screening in grado di definire se un campione cade in uno dei quattro gruppi sopracitati può rappresentare un importante vantaggio per ridurre il numero di campioni da sottoporre ad ulteriori accertamenti della contaminazione. 

Un mondo di BIG DATA


aereo carta

If "Number rules the universe" as Pythagoras asserted, Number is merely our delegate to the throne, for we rule Number.
Quoted in H. Eves Mathematical Circles Revisited (Boston 1971).

 

Il termine Big Data compare ormai con notevole frequenza in moltissime situazioni della vita di tutti i giorni con le quali siamo costrette a confrontarci, sia come individui, sia come aziende.

A volte troviamo scritto BIG DATA, ANALYTICS, BUSINESS INTELLIGENCE O DATA ANALYSIS… il nome che viene usato non importa più di tanto. Quello che importa infatti è che, ai nostri giorni, possiamo raccogliere ed analizzare i dati in un modo totalmente nuovo rispetto a pochi decenni fa. L’era del Big Data ha iniziato a trasformare la maggior parte delle aree della ricerca, della produzione e della vendita e della maggior parte della nostra vita, portandoci un volume di dati sempre crescente.

Sta a noi trovare soluzioni efficaci per evitare di farci travolgere da questa valanga di misurazioni e trasformarle in conoscenza e valore aggiunto.

Quali sono le caratteristiche principali dei BIG DATA?

Quando si parla di Big Data non si fa riferimento solo alle crescenti dimensioni dei set di dati che possiamo ottenere, acquisire e analizzare, ma anche alla velocità con cui un dato è creato, trasferito, utilizzato e alla diversità dei tipi di dati ottenuti e delle strutture che possiamo analizzare.

Dimensione, Velocità e Struttura: ecco le tre caratteristiche principali dei BIG DATA

Dimensione. Prima cosa a cui pensiamo. La quantità di dati che tutto il mondo sta generando nel tempo che impiegherete nel leggere questa pagine è pari, se non superiore, a tutti i dati generati dall’inizio della storia umana sino alle soglie degli anni 2000. Oltre il 90% dei dati in tutto il mondo è stato creato nel corso degli ultimi due anni.

Velocità. La velocità con cui si generano nuovi dati e la velocità con la quale i dati sono trasferiti è fenomenale. Quanti messaggi di posta elettronica sono inviati, quanti likes su Facebook, o tweet o video caricati su youtube in questo istante? Senza considerare tutte le ricerche web (circa 3,5 miliardi al giorno solo per Google), tutte le transazioni effettuate con carta di credito, tutti i dati di localizzazione GPS, etc… In altri settori, come potrebbe essere un processo industriale, è facile che lungo l’intera linea di produzione siano dislocate centinaia di sensori che forniscono a frequenze anche molto elevate misurazioni indispensabili per valutare se tutto sta procedendo nella norma e, in caso contrario, la velocità di comunicazione è fondamentale per intervenire in modo corretto.

Struttura. Sino a qualche anno fa, per estrarre l’informazione utile a rispondere alle nostre esigenze abbiamo prevalentemente considerato dati strutturati, ovvero dati organizzati in tabelle, tralasciando spesso tutti quelli non strutturati (file di testo, fotografie, video, ecc.) Oggi, abbiamo la possibilità di utilizzare e analizzare una grande varietà di dati, quantitativi e qualitativi (numeri, segnali, testi scritti, parole dette e anche il tono di voce utilizzato!)

Big Data: dove trovarli (e perché)

Le applicazioni dei Big Data sono infinite! Ogni settore della Ricerca & Sviluppo, della produzione del marketing ha degli esempi di applicazione, come di seguito riportato in una lista non esaustiva delle principali tematiche di cui possono essere trovate testimonianze in rete:

- Utilizzo dei Big Data per conoscere meglio e monitorare i propri clienti mettendo insieme i dati che provengono dalle loro operazioni dirette ma anche da quelle indirette (social media)

- Ottimizzazione di un ciclo produttivo, monitorando le materie prime impiegate, la loro provenienza, i diversi step del processo, la qualità del prodotto finito, i percorsi di consegna con l’obiettivo di prevedere tutti i potenziali guasti, difetti, scarti di produzione.

- Settore sanitario per trovare nuove cure, per ottimizzare i diversi trattamenti e persino per provare a prevedere alcune malattie prima ancora che appaiano i diversi sintomi.

- Analizzare e migliorare le prestazioni dei singoli individui (sport, casa o lavoro). I dati provenienti da diversi sensori e/o dispositivi (indossabili) sono combinati insieme e analizzati per ottenere informazioni che tradizionalmente è impossibile ottenere.

- Security. Per prevenire attacchi informatici, per rilevare frodi con carta di credito, attività criminali e terroristiche.

-Efficienza termica e risparmio energetico, per ottimizzare i consumi del riscaldamento o l'illuminazione, il flusso del traffico in città, o l’erogazione di energia in un paese.

Chi ha paura dei Big Data?

Imbattersi in Big Data nell’era dell’Industry 4.0 non è assolutamente un’impresa:

….i big data sono ovunque…

La versa sfida, invece, è nell’analizzarli in modo da ottenere il massimo dell’informazione, senza trascurare nessun dato, e nel riportare l’informazione in modo immediato ed efficiente.

Altrimenti, immagazzinare digitalmente e rapidamente Big Data sarà solamente un’altra maniera, forse più sofisticata e meno ingombrante, di archiviare faldoni di carta contenenti dati non sfruttati appieno per comprendere, acquisire conoscenza e risolvere problemi.

E offrire questi strumenti è il compito del Data Scientist, e del team di ChemSTAMP.

Mandaci un’email ( Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. E' necessario abilitare JavaScript per vederlo. ) per ogni commento/considerazione ed informazione. Saremo lieti di risponderti in tempi brevissimi!

BIG DATA e nuove frontiere per l'innovazione tecnologica e produttiva

E' stato pubblicato di recente sul sito sulPanaro.net un editoriale molto interessante sulle tematiche inerenti a BIG DATA ed alle nuove frontiere per l'innovazione tecnologica e produttiva.

ChemSTAMP srl si colloca in questa realtà con l'obiettivo di applicare metodi innovativi di analisi dati finalizzati alla definizione di strategie di sviluppo innovative e rispondenti alle esigenze di ogni settore produttivo che si trovi a dover fronteggiare grandi quantità di dati da elaborare per garantire la qualità del proprio processo e prodotto

Potete trovare il testo completo al seguente link

http://www.sulpanaro.net/2016/09/big-data-ipotesi-realta/

Ovviamente, ogni commento e richiesta è ben accetto: non esitate a contattarci se pensate che questo approccio possa essere d'interesse per la vostra realtà produttiva.

Bandi della Regione Emilia-Romagna

La Regione Emilia-Romagna, nell'ambito del Programma Operativo Regionale Fondo Europeo Sviluppo Regionale, ha attivato una serie di bandi ed azioni con l'obiettivo di collocare stabilmente la regione nell'eccellenza europea per crescita socio-economica, capacità d'innovazione, qualità e sostenibilità dello sviluppo.

Tali bandi sono consultabili all'indirizzo web:

http://www.regione.emilia-romagna.it/fesr/opportunita/bandi

In particolare, consapevoli dell'importanza per il tessuto industriale della nostra regione di queste realtà di cui ChemSTAMP srl stessa è parte, vogliamo porre l'attenzione sui due bandi mirati:

Chi fosse interessato a partecipare, può contattarci per un brainstorming finalizzato a valutare come impreziosire la propria idea imprenditoriale o migliorare realtà produttive già esistenti, grazie al supporto delle metodologie d'innovazione e di valorizzazione che ChemSTAMP srl offre.

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