Курсовая работа: Анализ технологии производства пива ОАО "Владпиво"

Таблица 2 - Удельный расход ингредиентов на 1 литр сусла

Для дальнейшего расчета нам понадобятся следующие величины [4]:

-  среднее значение my (математическое ожидание) – мера среднего значения случайной величины.

где N – количество наблюдений;

y – наблюдаемая величина.

Дисперсия S2 – мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонение от математического ожидания.

где N – количество наблюдений;

y – наблюдаемая величина;

my – среднее значение.

Средне квадратичное отклонение Sy – это показатель рассеивания значения случайной величины относительно ее математического ожидания.

где N – количество наблюдений;

y – наблюдаемая величина;

my – среднее значение.

Доверительный интервал Pr [5]– это интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он накрывает данный параметр с заданной вероятностью.

где  – коэффициент Стьюдента для доверительной вероятности;

α=0,95 и числа степеней свободы (N-1).

Результат расчета приведен в таблице 3.

Таблица 3 - Результаты расчета отклонений удельного расхода ингредиентов

Из таблицы видно, что нормативный показатель принадлежит доверительному интервалу изменения удельного расхода солода, молочной кислоты и цинка сернокислого, поэтому отклонения можно считать незначительным. Причем среднее значение удельного расхода солода превышает нормативный показатель, что должно благоприятно сказаться на качестве пива. Средние значения удельного расхода экстракта хмеля, калия хлористого, кальция сернокислого и ирландского мха значительно меньше нормированных, что говорит о существенном отклонении от технологического процесса. Тем не менее, пиво прошло сертификацию в РОСПОТРЕБНАДЗОРе, что означает соответствие пива основным показателям качества. Отклонение в технологии производства могло негативно сказаться на вкусовых качествах пива (насыщенность, полнота вкуса и аромат).

Заключение

В результате проделанной работы была изучена схема процессов производства пива на примере шести стадийной технологической схемы процесса пивоварения на ОАО "Владпиво". Все стадии были подробно рассмотрены в ходе работы со схемой и подробно изложены, кроме стадии производства солода. В связи с тем, что предприятию экономически выгоднее закупать готовый ячменный солод.

В процессе статистического анализа расхода ингредиентов сусла относительно нормативных показателей, были выявлены следующие отклонения. Нормативные значения удельного расходамолочной кислоты и цинка сернокислого принадлежат доверительному интервалу, но превышают средние значения. Эти отклонения можно считать не значительными. Нормативное значение удельного расхода солода принадлежит доверительному интервалу, а среднее значение превышает норму, что благоприятно скажется на качестве пива, так как солод является основным компонентом сусла. В свою очередь нормативные значения удельного расхода экстракта хмеля, калия хлористого, кальция сернокислого и ирландского мха не принадлежат доверительному интервалу, и средние значения значительно меньше нормативных показателей, что говорит о несоответствие с технологическим процессом. Отклонение в технологии производствамогло негативно сказаться на органолептических показателях пива (насыщенность, полнота вкуса и аромат). Так как пиво прошло сертификацию по физико-химическим показателям пива в РОСПОТРЕБНАДЗОРе, можно сказать, что отклонение от технологии производства сказывается на потребителе.

Список литературы

1.  Кунце, В. Технология солода и пива/ В. Кунце.– СПб.:Профессия,2003. – 912с.

2.  Главачек, Ф. Пивоварение / Ф.Главачек, А.Лхотский – М.: Пищевая промышленность, 1977. – 623 с.

3.  ГОСТ Р 51174-98 Пиво. Общие технические условия. – Введ. 01.07.1999. – М. : Изд-во стандартов, 1999. – 12 с.

4.  Кривошеев, В.П. Математическое моделирование химико-технологических процессов. Учебное пособие: В 2-х кн. Часть 1 / В.П. Кривошеев. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004.– 94 с.

5.  Статистика : учеб.для студ. сред. проф. учеб. заведений / [В.С. Мхитарян, Т.А. Дуброва, В.Г. Минашкин и др.] ; под ред. В.С. Мхитаряна. – 5-е изд., стер. – М. : Издательский центр "Академия"

6.  Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров – М. : ИНФРА–М, 1998. – 528 с.