Die versteckten Kosten der laborbasierten Qualitätskontrolle in der Lebensmittel- und Futtermittelherstellung

Woher die versteckten Kosten kommen

In der Lebensmittel- und Futtermittelindustrie lassen sich die direkten Kosten eines Qualitätskontrolllabors leicht aus dem Budget ablesen: Geräte, Reagenzien, Verbrauchsmaterial und Analytikerzeit. Die indirekten Kosten werden an anderer Stelle bezahlt — mit Produkt, das hergestellt wurde, während ein Ergebnis noch ausstand, mit dem Sicherheitszuschlag in einer Rezeptur, damit auch ein verspätetes Ergebnis noch bestanden wird, und mit Entscheidungen auf der Grundlage einer Probe, die die Charge nicht repräsentierte. Die Literatur zur Prozessanalytischen Technologie (PAT) wurde für Arzneimittel geschrieben, doch ihr zentrales Argument gilt für jeden Prozess: während der Verarbeitung messen, nicht erst danach [1][2].

„Qualität lässt sich nicht in Produkte hineinprüfen; sie sollte eingebaut sein oder durch Design entstehen.“ — FDA-PAT-Leitfaden [1]

Ergebnislatenz: Messen, wenn es zu spät ist

Der Leitfaden der US-amerikanischen FDA definiert PAT als Steuerung der Herstellung durch zeitnahe, während der Verarbeitung durchgeführte Messungen kritischer Qualitätsattribute und unterscheidet At-line-, On-line- und In-line-Messung danach, ob die Probe aus dem Prozessstrom entnommen, aus ihm abgezweigt oder in ihm belassen wird [1]. Die erwarteten Vorteile sind die versteckten Kosten des Labormodells mit umgekehrtem Vorzeichen: kürzere Zykluszeiten, weniger Ausschuss, weniger Abfall und Nacharbeit, bessere Nutzung von Energie und Material [1]. ICH Q8(R2) ergänzt, dass eine Echtzeitfreigabeprüfung auf Basis von Prozessdaten die Endproduktprüfung ersetzen kann, nicht jedoch die GMP-Chargenprüfung [2].

Ein Laborergebnis kommt wegen der Chemie der Referenzmethoden spät. Rohprotein nach Kjeldahl (ISO 5983-1) erfordert einen Aufschluss in Schwefelsäure mit Kaliumsulfat und Kupferkatalysator bei 420 °C, danach die Wasserdampfdestillation des Ammoniaks in Borsäure und eine Titration [3][4]. Rohfett (ISO 6492) wird durch Lösungsmittelextraktion bestimmt, und Futtermittel mit Milchprodukten, Gluten, Hefe, Soja- oder Kartoffelproteinen oder hitzebehandelten Komponenten benötigen vor der Extraktion einen Hydrolyseschritt [5]. Jeder Schritt verbraucht Reagenzien, die gekauft, gehandhabt und entsorgt werden müssen, und verlängert die Zeit zwischen Probenahme und Ergebnis. Der Ringversuch zur Methode mit Kupferkatalysator ergab relative Wiederholstandardabweichungen innerhalb eines Labors von 0,40 % bis 2,38 % für Rohprotein [4]: Das ist die Präzision, die mit der Verzögerung erkauft wird, und die Untergrenze für jede schnellere Methode, die gegen sie kalibriert wird.

Probenahmefehler: die Kosten, die niemand budgetiert

Ein Labor analysiert einige Gramm; die Entscheidung gilt für Tonnen. Die von Pierre Gy entwickelte Theorie der Probenahme behandelt die Auswahl der Prüfportion als eigenständige Fehlerquelle, mit Regeln dafür, wie und wie viel beprobt werden soll, und warnt, dass es keine konstante Probenahmeverzerrung gibt, die sich einfach wegkalibrieren ließe [6]. Petersen, Minkkinen und Esbensen formulieren die Folge unmissverständlich: Der Gesamtprobenahmefehler dominiert analytische Ergebnisse und ist oft mehr als 100-mal größer als der gesamte Analysenfehler [7]. Esbensen und Paasch-Mortensen wenden dieselbe Theorie auf Reaktoren, Behälter und Prozessströme an und bezeichnen die repräsentative Probenahme als das fehlende Glied der PAT [8]. Für eine Stichprobe von einem Förderband, aus einem Silo oder einem Tankwagen bedeutet das praktisch: Eine präzise Analyse einer schlecht ausgewählten Probe ist präzise in Bezug auf das Falsche, und die Kosten zeigen sich in Annahme-, Ablehnungs- oder Korrekturentscheidungen auf Grundlage einer Zahl, die die Charge nicht beschrieb.

Giveaway und Überformulierung: Bezahlen für die Sicherheitsmarge

Wenn ein Ergebnis Stunden nach der Herstellung des Produkts vorliegt, lässt sich nur dann sicher sein, dass eine Charge besteht, wenn man deutlich innerhalb des Grenzwerts zielt. Hunter und Kartha haben die Statistik für Abfülllinien ausgearbeitet: Ein Prozesszielwert wird in einem gewissen Abstand zur Spezifikationsgrenze auf der sicheren Seite festgelegt, und je weiter er entfernt liegt, desto weniger Einheiten werden zurückgewiesen; gegenläufige Giveaway-Kosten begrenzen jedoch, wie weit sich der Zielwert gewinnbringend verschieben lässt, wobei das Optimum von der Prozessvariabilität abhängt [9]. Verringert man die Variabilität oder misst man sie früher, kann der Zielwert näher an die Grenze rücken.

Dieselbe Logik gilt für die Zusammensetzung: Ein Futter, das auf ein Proteinminimum, ein Mehl, das auf ein Feuchtemaximum, oder ein Milchpulver, das auf eine Fettspezifikation formuliert wird, wird mit einer Marge an Protein, Trocknungsenergie oder Fett „abgefüllt“, genau wie eine Dose mit einer Marge an Produkt gefüllt wird. Das regulatorische Beispiel ist das EU-System der Durchschnittsfüllung: Richtlinie 76/211/EEC verlangt, dass der tatsächliche Inhalt einer Charge im Mittel nicht geringer ist als die Nennfüllmenge und dass der Anteil der Packungen mit einer Minusabweichung über der zulässigen Toleranz so klein ist, dass die Prüfungen nach Anhang II bestanden werden [10]. Ein Hersteller, der die Verteilung der Charge nicht rechtzeitig sieht, erkauft sich die Konformität durch Überfüllung.

Was die Prozessanalytik ändert und was nicht

Die Nahinfrarotspektroskopie ist die übliche Wahl für die On- und Inline-Messung der Zusammensetzung von Lebensmitteln, weil sie keine Probenvorbereitung erfordert, in die Produktionslinie eingebaut werden kann, mehrere Bestandteile gleichzeitig misst und kontinuierlich statt in Probenahmeintervallen überwacht [11]. Porep, Kammerer und Carle beschreiben herkömmliche Methoden als arbeitsintensiv, zeitaufwendig und teuer und NIR als Alternative mit niedrigen Betriebskosten, warnen aber, dass viele Studien, die eine On-line-Anwendung beanspruchen, in Wirklichkeit Laborarbeiten waren [12]. Für Mischfutter entwickelten Pérez-Marín et al. Kalibrierungen an ungemahlenen Proben, die sie für die Qualitätskontrolle im Futtermittelwerk als hinreichend zuverlässig einstuften, mit R² 0,97 und SECV 5,5 g/kg für Rohprotein [13].

Nichts davon schafft das Labor ab: Eine NIR-Kalibrierung wird aus den Referenzmethoden aufgebaut und gegen sie validiert, sodass die Kjeldahl- und Extraktionsergebnisse der Anker bleiben [3][5][13]. Was sich ändert, ist, wo die Kosten bezahlt werden:

• Dort messen, wo die Entscheidung fällt. Ein At-line-Analysator beantwortet eine Frage der Chargenfreigabe, ein Inline-Analysator eine Regelungsfrage [1]; wählen Sie den Messort nach der Entscheidung, nicht nach dem Gerät.
• Die Probenschnittstelle als Teil der Methode behandeln. Eine Inline-Sonde sieht ein kleines Volumen eines bewegten Stroms; die Theorie der Probenahme gilt für sie ebenso wie für eine Schaufel, daher sollten Sondenposition und Mittelungszeit gegen repräsentative Referenzproben validiert werden [7][8].
• Den Zielwert erst neu festlegen, wenn die Varianz bekannt ist. Einen Rezepturzielwert in Richtung seiner Grenze zu verschieben, rechtfertigt die gemessene Prozessverteilung [9], nicht das Vorhandensein eines schnelleren Geräts.

Wie USTECH dabei vorgeht

Die Analysatoren von USTECH decken diese Messorte ab: der Prozess-FT-NIR-Analysator ProLine2550 für die Inline-Messung in Mischern, Reaktoren und Rohrleitungen mit Flüssigkeiten, Suspensionen und einfachen Feststoffströmen; die robusten Inline-NIR-Analysatoren ProLine17EC und ProLine17ECS für Feststoffströme; und der At-line-NIR-Analysator MasterLine17EC für Getreide, Futtermittelkomponenten und Grundfutter. Kalibrierungen werden in caliX gegen die Referenzmethoden entwickelt, und ProChem verbindet die Analysatoren mit PLC/SCADA, sodass ein Ergebnis in die Sollwertregelung einfließen kann. Welche dieser Kosten ein Werk tatsächlich trägt und wie viel ein Inline- oder At-line-Schritt davon zurückgewinnt, wird in einer Machbarkeitsstudie mit Ihren eigenen Proben und Referenzanalysen ermittelt.