Så gör du den perfekta majonnäsen – med en dator
Vad är hemligheten bakom jämn kvalitet i din majonnäsproduktion? Hur gör du för att få den där svåra balansen mellan ingredienser, skjuvkraft och mixningstid helt perfekt varje gång? Här är svaret:
Till att börja med behöver du tillgång till vårt tilläggsverktyg, som är en programvara. Programvaran bygger på kunskapen som förvärvats under ett treårigt forskningsprojekt om produktionen av kalla emulsionsprodukter. För det andra behöver du en av våra mixrar för kalla emulsionsprodukter. Den är utformad för att ge största möjliga flexibilitet, stabil kvalitet och maximal användning av ingredienserna – till lägsta möjliga kostnad. Tillsammans ser verktyget och mixern till att du får din majonnäs helt perfekt.
Höftat för sista gången
Vad kan du använda det till?
- För att återskapa en befintlig produkt
Först analyserar vi kvaliteten på din produkt och väljer den optimala mixningsproceduren och de optimala processparametrarna för att återskapa textur, smak, munkänsla och utseende. Du kan sedan styra mixningsprocessen så att en jämn produktkvalitet alltid garanteras, oavsett volymen på produktionen. - För att utveckla nya produkter, snabbt och kostnadseffektivt
Baserat på parametrar som batchstorlek, mixningstid, ingredienstyp och mängd ingredienser gör tilläggsverktyget det möjligt att exakt förutsäga slutresultatet. Med en simuleringsmodell minskar behovet av verkliga provningar väsentligt och ledtiden till lanseringen av nya produkter förbättras.
Sugen på att testa?
Skicka oss bara ett prov på produkten du vill återskapa så analyserar vi det genom att mäta kvalitetsparametrar som textur och droppstorlek. Baserat på vår analys (och ditt val av ingredienser) använder vi sedan tilläggsverktyget för att fastställa den bästa mixningsmetoden och rätt processparametrar som är nödvändiga för att återskapa ditt prov.
Kontakta våra specialister på kalla emulsioner genom att fylla i formuläret nedan
Forskningsprojekt
Under hundratals tester analyserade våra livsmedelstekniker emulgeringsprocessen ned till molekylnivå, medan våra processingenjörer studerade flödesmönster och blandningsprestanda med hjälp av beräkningsströmningsdynamik (CFD). Resultaten av detta forskningsprojekt har publicerats i ett flertal fackgranskade artiklar:
- Håkansson A., Mortensen H.-H., Andersson R. Innings F. (2017). Experimental investigations of turbulent fragmenting stresses in a Rotor-Stator Mixer. Part 1. Estimation of turbulent stresses and comparison to breakup visualizations. Erkänd av Chemical Engineering Science.
- Håkansson, A., Mortensen, H.-H., Andersson, R., Innings, F. (2017). Experimental investigations of turbulent fragmenting stresses in a Rotor-Stator Mixer. Part 2. Probability distributions of instantaneous stresses. Erkänd av Chemical Engineering Science.
- Håkansson A., Innings F., (2017) The dissipation rate of turbulent kinetic energy and its relation to pumping power in inline rotor-stator mixers, Advances in Engineering, https://advanceseng.com/chemical-engineering/dissipation-rate-turbulent-kinetic-energy-pumping-power-inline-rotor-stator-mixers/.
- Håkansson A., Innings F., (2017). The dissipation rate of turbulent kinetic energy and its relation to pumping power in inline rotor-stator mixers. Chemical Engineering and Processing 115, s. 46–55
- Mortensen H–H., Innings F., Håkansson A., (2017). The effect of stator design on flowrate and velocity fields in a rotor-stator mixer – An experimental investigation; Chemical engineering research and design 121, s. 245–254
- Håkansson A., Arlov D., Carlsson F., and Innings F. (2016). Hydrodynamic Difference between Inline and Batch Operation of a Rotor-Stator Mixer Head - A CFD Approach. Can. J. Chem. Eng. 9999:1–11.
- Håkansson A., Chaudhryb Z., Innings F. (2016). Model emulsions to study the mechanism of industrial mayonnaise emulsification; Food and bioproducts processing 98, s. 189–195;
- Håkansson A., Askaner M,. Innings F. (2016). Extent and mechanism of coalescence in rotor-stator mixer food emulsion emulsification; Journal of Food Engineering 175, s. 127–135
Mer information hittar du i våra whitepaper ”Navigating the mayonnaise maze” och ”Optimize your mixing process and food quality by using CFD”