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农产品质量代码可以为保质期提供更好的指标

目前已有许多方法可用或已测试过,用于为零售商上架的消费者提供可靠的产品质量指标。每种方法都有独特且“经过验证”的预测方法,但由于供应链中影响质量和保质期的因素太多,因此似乎不可能提供一种包罗万象的方法。

为了实现这一目标,  DeltaTrak 一直与南佛罗里达大学合作,寻找一种独特的质量预测方法,该方法考虑到:农产品采摘的时间、 温度数据和预冷隧道 持续时间、运输到配送中心的运输时间和温度,以及到零售商货架的最后一“英里”运输。

通过研究袋装蔬菜、新鲜切好的蔬菜和浆果,该团队开发了一种算法和查找表 (LUT),将其输入分析中,可以生成一组有限的质量代码,可以高度确定地预测零售商货架上产品的实际质量和保质期。

该模型和 LUT 已根据其他表格(如美国农业部 (USDA) 的表格,用于保质期预测)进行了验证,准确率达到 +99%。下一步是将这种温度模拟算法纳入 DeltaTrak 的温度和条件数据记录器中 ,该记录器可跟踪从“农场到零售商”的农产品状况,以确保消费者了解他们所吃食品的真实质量。

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