동일한 평균은 동일한 일관성이 아닙니다: 냉동-재료 로트 데이터 비교

일관성 주장을 평가하는 구매자는 자신의 로트 및 샘플 ID를 사용하여 대표 반복 측정을 요청하고, 로트 내 -및 로트 간- 패턴을 별도로 읽고, 분포를 서명된 사양 및 성분 적용과 비교해야 합니다. 하나의 분석 인증서는 정의된 하나의 로트 및 테스트 계획에 대한 증거입니다. 추세 차트가 아닙니다.

이러한 구별은 IQF 옥수수 단맛, 냉동 딸기 크기, 깨진-조각 비율, 드립 손실 또는 공식화된 과일 퓨레 엔드포인트에 실용적입니다. 혼합 식물은 한 측정에서는 적당한 변화를 흡수하고 다른 측정에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 통계를 요청하기 전에 어떤 특성이 완제품에 영향을 미치고 어떻게 측정되는지 확인하세요. 그런 다음 데이터를 비교할 수 있을 만큼 오랫동안 제품 형태, 방법, 단위 및 샘플링 기준을 안정적으로 유지하십시오.

GreenLand-식품은 확인된 제품 형태, 사양 및 로트 문서를 통해 냉동 재료를 공급합니다. 우리의냉동 옥수수 COA 가이드개별 로트 보고서를 읽는 데 도움이 되며,딸기 생산 기사기록과 추적성을 설명합니다. 이 페이지에서는 다음 구매 질문인 올바르게 식별된 일련의 결과가 일관성에 대해 말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것에 대해 다룹니다. 예시에 사용된 숫자는 단지 판독 방법을 설명하기 위해 고안된 것이며 GreenLand 성능 데이터는 아닙니다.

동일한 평균은 다른 분포를 숨길 수 있습니다

두 개의 가상 IQF 단옥수수 데이터세트가 각각 정의된 하나의 로트에서 독립적으로 선택된 4개의 팩으로 만들어지고 동일한 용해성-고체 방법으로 측정되었다고 상상해 보세요. 공급업체 A는 9, 10, 10, 11도 Brix를 보고합니다. 공급업체 B는 6, 9, 11, 14도 Brix를 보고합니다. 두 산술은 모두 10Brix와 동일하다는 것을 의미하지만 두 번째 세트는 훨씬 더 넓은 범위를 포괄합니다. 구매자의 예시 애플리케이션에서 각 팩이 목표 주위에 명시된 대역 내에 속해야 하는 경우 두 세트는 서로 다른 승인 결정으로 이어질 수 있습니다. 실제 구매자 제한이나 공급자 결과는 이러한 교육 값에 의해 암시되지 않습니다.

예시적인 데이터세트는 평균을 공유하지만 꼬리 부분에서는 크게 다릅니다.

평균은 다음과 같은 좁은 질문에 답합니다. 포함된 관찰의 중심은 어디에 있습니까? 상자가 얼마나 자주 너무 달거나 너무 밋밋한지, 얼마나 많은 조각이 크기 범위를 벗어나는지, 가끔 높은{0}}드립 팩이 베이커리 라인에 어떤 영향을 미칠 수 있는지는 알려주지 않습니다. 단일 평균은 극단적인 값으로 추출할 수도 있지만 중앙값과 전체 범위는 다른 이야기를 전달합니다. 구매 결정을 하나의 숫자로 줄이기 전에 개별 판독값, 적절한 스프레드 요약 및 샘플링 기준을 표시합니다.

계약된 사양이 먼저 옵니다. 해당 용어는 최소 로트 결과, 개별{1}}팩 허용 오차, 정의된 샘플에서 측정된 결함 비율 또는 참조에 대한 감각적 승인을 설정할 수 있습니다. 이것은 다른 규칙입니다. 계약서에 복합 로트 평균만 명시되어 있는 경우 모든 내부 가방이 해당 값을 충족한다는 보장으로 조용히 해석될 수 없습니다. 최종 사용 시{5}}일관되게 포장해야 하는 경우-실험실 및 생산팀과 함께 적절한 샘플링 및 결정 규칙을 작성하세요. 그만큼NIST 프로세스-기능 설명이는 능력을 평가할 때 변동과 사양 한계가 모두 중요하다는 점을 더 폭넓게 보여줍니다.

유통에도 음식-특정 해석이 필요합니다. 천연 과일 성분은 가공된 성분이 아닙니다. 작물 성숙도, 품종, 크기 분류, 절단 형태 및 포장에 따라 예상되는 변형이 발생할 수 있습니다. 제공된 등급과 응용 분야에서 허용하는 경우 광범위한 확산은 자동으로 공정 실패의 증거가 되지 않습니다. 구매자는 여전히 해당 스프레드를 미리 알아야 합니다. 스무디 생산자는 일반적인 딸기 Brix 변형을 중심으로 혼합할 수 있는 반면, 전체 베리가 눈에 보이는 소매 팩은 큰 색상이나 크기의 꼬리를 거부할 수 있습니다. 데이터의 가치는 측정된 패턴을 실제 사용 및 합의된 한계와 연결하는 데 있습니다.

관찰 결과가 대표적이지 않으면 매력적인 차트도 여전히 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 하나의 팔레트 앞쪽에서 선택된 4개 팩은 다른 위치의 상자에 대해서는 거의 의미가 없습니다. 하나의 균질화된 복합재에서 생성된 결과는 기기가 4번 실행된 경우에도 4개의 개별{2}}팩 판독값 세트가 아닙니다. 두 가지 평균을 비교하기 전에 행이 무엇을 나타내는지, 재료가 실험실에 어떻게 도달했는지 물어보세요.

보고서에는 표시된 각 지점 뒤의 관측치 수가 표시되어야 합니다. 한 팩을 기준으로 한 포인트와 10개의 상자를 기준으로 한 포인트는 기호의 크기가 동일하기 때문에 똑같이 확실해 보이지 않아야 합니다. 값이 개별 판독값인지, 팩의 평균인지, 아니면 복합인지 여부를 명시합니다. 구매자가 여러 공급업체를 비교하는 경우 동일한 정의와 비교 가능한 샘플링 노력을 유지하십시오. 그렇지 않으면 더 많은 테스트를 거친 공급업체는 단순히 평균을 낸 것이 아니라 변동이 관찰되었기 때문에 더 많은 이상값을 갖는 것처럼 보일 수 있습니다.

-로트 내 및 -로트 변형 간 분리

생산 로트는 추적 가능한 코드로 정의된 제조 또는 포장 수량입니다. 그 안에는 다양한 상자, 내부 가방 및 부분이 다를 수 있습니다. 로트 전체에 걸쳐 원자재, 수확 날짜, 가공 조정 또는 팩 구성도 변경될 수 있습니다. 이는 중첩된 변형 소스입니다. 생산 로트, 상자 또는 가방, 샘플링 위치, 준비된 부분 및 분석 복제물 등 데이터세트의 구조를 유지합니다. 계층 구조가 손실되면 스프레드시트를 통해 기술 반복 테스트가 독립적인 배송으로 나타날 수 있습니다.

실제 옥수수 제품 형태는 샘플링되는 단위를 식별하는 데 도움이 됩니다. 차트 값은 관련이 없는 예입니다.

옥수수의 경우, 구매자는 각 생산 로트에서 여러 상자를 샘플링하고, 일반적인 방법으로 각 상자에서 하나 이상의 부분을 준비하고, 모든 결과에 대해 실제 상자 코드를 유지할 수 있습니다. 상자와 부분의 수는 결정, 로트 크기, 예상 변동 및 테스트 비용에 따라 달라집니다. 이 예에서는 보편적인 계획이 따르지 않습니다. 그만큼GreenLand 옥수수-커널 페이지비교하기 전에 수정해야 할 상업적 형태와 속성을 설명합니다. 커널 이미지는 제공되는 형태의 증거이지 공급자의 과거 분포에 대한 통계적 샘플이 아닙니다.

샘플링 레벨은 모든 측정에 계속 연결되어 있어야 합니다.

분석적 반복은 실험실이 동일한 준비된 재료에 대해 판독을 반복할 수 있는지 여부에 대한 답을 제공합니다. 독립적으로 준비된 부분은 준비의 변화를 나타낼 수 있습니다. 다양한 상자의 팩은-로트 변형 내 일부를 나타냅니다. 다양한 생산 로트의 결과는 -로트 변경 간을 보여줍니다. 이러한 수준은 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 실험실에서 하나의 퓌레 컵에서 세 개의 소수점 수치를 보고하는 경우 이를 세 개의 개별 생산 로트로 처리하면 명백한 증거가 부풀려지고 주장된 추세가 실제보다 더 부드러워 보일 수 있습니다.

각 로트 내의 평균과 해당 로트의 샘플링된 단위의 분포를 모두 찾습니다. 공급업체는 로트 내 분포가 넓어지는 동안에도 안정적인 전체 평균을 유지할 수 있습니다. 이는 아마도 프로세스의 여러 부분에서 나온 재료가 덜 균일하기 때문일 것입니다. 또 다른 방법은 각 로트를 긴밀하게 그룹화하는 반면 로트는 매주 이동을 의미합니다. 구매자는 이러한 패턴을 다르게 경험합니다. 한 번에 하나의 상자에서 그리는 선은 상자-레벨 이동에 민감할 수 있습니다. 중앙 혼합 탱크는 여전히 신뢰할 수 있는 로트 평균이 필요하면서 일부를 매끄럽게 만들 수 있습니다.

NIST가 작업한 Shewhart-차트 토론모니터링 차트를 선택할 때 -로트 간-에서-로트 변형 내에서 명시적으로 구분합니다. 해당 통계 구조는 냉동-식품 구매에 적용됩니다. 질문과 일치하는 관찰 단위를 선택하세요. 일상적인 구매자 보고서가 더 간단한 추세를 제시하는 경우에도 적격 분석을 위해 원시 측정값을 사용할 수 있도록 유지하십시오. 요약은 단순히 세련된 선을 표시하는 것이 아니라 구매자에게 평균값을 알려주어야 합니다.

샘플링 계획에는 특이한 단위의 운명도 기록해야 합니다. 가방이 파손되었거나 상자가 눈에 띄게 손상된 경우 별도의 상태 조사가 필요할 수 있지만 평균을 손상시키므로 데이터 세트에서 사라져서는 안 됩니다. 반대로, 실제로 극단적인 성분 결과로 처리하기보다는 알려진 측정 실패를 식별해야 합니다. 제외, 반복 또는 교체 이유는 결론이 도출되기 전에 파일에 포함됩니다.

여러 성분이-동결된 혼합물의 경우 측정값이 전체 혼합물에 속하는지 또는 분리된 성분에 속하는지 명시합니다. 완두콩, 옥수수, 당근의 복합 색상 점수는 어떤 구성 요소가 변경되었는지 설명할 수 없습니다. 부분-중량 결과는 팩마다 혼합 비율이 다르지만 안정적일 수 있습니다. 따라서 로트 계층 구조에는 제품 정의와 해당되는 경우 구성 요소 ID가 포함되어야 합니다. 이는 편리한 결과를 많이 수집하고 나중에 구매 스토리를 검색하는 대신 완성된-음식 효과부터 시작하여 측정을 선택하는 또 다른 이유입니다.

시간이 지남에 따라 측정값을 비교 가능하게 유지

추세는 나중 포인트가 이전 포인트와 실질적으로 동일한 질문에 대답하는 경우에만 의미가 있습니다. 제품 형태, 품종 프로그램, 작물 연도, 크기 범위, 샘플 위치, 실험실, 준비 온도, 분석 방법 및 보고 단위가 결과를 변경할 수 있습니다. 각 지점마다 세부 사항을 기록하십시오. 방법 개정과 동시에 발생하는 갑작스러운 변화는 새로운 과일이나 옥수수 상태보다는 새로운 방법을 반영할 수 있습니다. 전체 베리와 가공{4}}등급 조각을 결합한 안정적인 추적은 시리즈 자체가 더 이상 하나의 제품이 아니기 때문에 상업적인 변화를 숨길 수 있습니다.

GreenLand 전체 IQF 딸기는 자체적으로 비교할 수 있는 데이터 시리즈가 필요한 형태를 보여줍니다.

냉동 딸기의 예가 이를 구체적으로 만듭니다. 전체, 반쪽, 주사위 및 퓌레는 측정 기준이 다르며 응용 프로그램과의 관련성이 다릅니다. 한 준비 하에서 해동된 전체 과일의 드립 결과를 다른 준비 하에서 해동된 잘게 썬 과일의 결과 옆에 표시해서는 안 되며 하나의 개선된 공급업체 추세로 설명해서는 안 됩니다. 그만큼GreenLand IQF 딸기 제품 페이지이러한 형식을 별개의 사양으로 취급합니다. 구매자의 데이터 세트는 자료가 동일한 광범위한 과일 카테고리에서 나온 경우에도 동일하게 수행되어야 합니다.

예시적인 상승 패턴은 시간 순서대로 알아보기가 더 쉽습니다.

시간 순서가 중요합니다. 공급업체는 다른 공급업체와 전체 평균이 동일한 10개의 로트를 보고할 수 있지만 첫 번째 공급업체는 해당 기간 동안 목표에 근접한 상태를 유지하고 두 번째 공급업체는 점진적으로 한계를 향해 이동합니다. 생산 날짜별로 결과를 표시하고 배송 날짜와 샘플 날짜를 계속 사용할 수 있도록 유지합니다. 차트에서 작물 전환, 변경된 공장 라인, 다른 화면 크기 또는 수정된 실험실 방법을 확인하십시오. 이는 어떤 이벤트로 인해 변화가 발생했는지 증명할 수는 없지만 기술팀에 조사할 위치를 알려줍니다. 그만큼ASQ 관리-차트 안내시간순-데이터와 기록에서 파생된 제한이 프로세스 동작을 연구하는 데 사용되는 이유를 설명합니다.

원래 결과와 조화된 요약을 유지합니다. 한 실험실에서는 습식 기준으로 수분을 보고하고 다른 실험실에서는 건식 기준으로 수분을 보고하는 경우 먼저 변환 및 방법 비교 가능성을 확인하십시오. 결함 범주가 재정의된 경우 단순히 이전 줄에 새 백분율을 추가하지 마십시오. 전환이 옹호될 수 있는 경우 이를 문서화하세요. 그렇지 않으면 별도의 시리즈를 시작하고 방법을 쌍을 이루는 샘플과 연결합니다. 조달 부서는 명백한 개선이 부분적으로 보고 변경인 경우를 알아야 합니다.

비교 가능성의 필요성은 허용된 샘플까지 확장됩니다. 보관된 참조는 냉동 보관 시 노화되거나 반복적인 개봉으로 인해 변경될 수 있습니다. 구매자가 색상이나 질감에 대한 실제 참조를 사용하는 경우 숫자 시리즈와 함께 역할과 버전을 유지하세요. 브리지 비교 없이 참고 자료를 업데이트하면 이후 판단의 해석이 변경됩니다. 숫자 데이터와 실제 샘플은 해당 ID와 취급 이력이 동일한 로트 및 사양 버전으로 추적될 때 가장 강력합니다.

백분율의 분모를 보고합니다. 질량을 기준으로 한 깨진-조각 결과는 깨진 조각 수와 직접적으로 호환되지 않으며, 검사된 킬로그램당 이물질 결과는-팩당 결과와 다릅니다. 한 실험실에서는 값을 전체 백분율로 반올림하고 다른 실험실에서는 소수점 이하 자릿수를 유지하는 경우 명백한 동점으로 인해 작은 차이가 숨겨질 수 있습니다. 정밀도는 스프레드시트 형식이 아닌 검증된 방법을 반영해야 합니다. 이러한 세부 사항을 트렌드에 첨부된 방법 키에 한 번 문서화하면 모든 구매 리뷰에서 해당 세부 사항을 재발견할 필요가 없습니다.

공정 능력 지수 이전의 시간 순서 읽기

관리도와 사양은 서로 다른 역할을 합니다. 사양 제한은 구매 요구 사항 또는 해당 규칙에 따라 결정되며 허용 가능한 제품을 정의합니다. 관리 한계는 안정적인 프로세스 기록을 통해 계산되며 해당 프로세스의 비정상적인 변경 사항을 식별하는 데 도움이 됩니다. 일부 제품이 엄격한 구매자 사양을 충족하지 못하는 동안 시리즈는 과거 제어 한계 내에 남아 있을 수 있습니다. 또한 즉각적인 사양 실패 없이 관리 한계를 넘을 수도 있습니다. 데이터 주위에 레이블이 지정되지 않은 하나의 띠를 그리는 대신 두 가지를 모두 명확하게 표시합니다.

사양 및 관리 한계는 서로 다른 결정을 내립니다.

표시된 개별 결과나 그룹화된 결과를 살펴보는 것부터 시작하세요. 센터가 안정적인가요? 스프레드가 넓어지나요? 작물, 라인 또는 포장일별로 클러스터가 있습니까? 방법이나 원재료 전환 후 급격한 변화가 있나요?-NIST의 안정성 지침공정 능력을 해석하려면 공정에 시간이 지남에 따라 일정한 평균과 분산이 필요하다고 말합니다. 역사가 희박하거나 변화하는 경우, 능력 수치는 증거가 뒷받침하지 않는 정확성이라는 인상을 줍니다.

마치 냉동 성분의 신뢰성을 입증하는 것처럼 몇몇 공급업체 COA의 Cpk를 계산하거나 광고하지 마십시오. 자격을 갖춘 통계학자 또는 기술 전문가는 적절한 하위 그룹을 선택하고, 측정-시스템 동작을 검사하고, 안정성 가정을 테스트하고, 분포 및 표본 설계를 설명해야 합니다. 구매자는 지수 없이도 실질적인 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 계약에 대한 최근 로트 결과를 검토하고, 변동 또는 과도한 스프레드를 식별하고, 목표한 후속 조치 계획에 동의합니다.{3}} 통계 도구는 제품 및 애플리케이션 컨텍스트를 대체하는 것이 아니라 해당 결정을 더욱 명확하게 해야 합니다.

백분율 또는 개수로 표시되는 특성의 경우 올바른 차트 및 처리는 단순한 연속 측정 라인과 다를 수 있습니다. 깨진-조각 비율, 이물질 개수 및 Brix는 하나의 분포 또는 샘플링 규칙을 공유하지 않습니다. 검출 한계에 가까운 결과에도 특별한 처리가 필요합니다. 기술적 검토를 위해 원시 사실과 정의된 승인 방법을 유지합니다. 하나의 소프트웨어 버튼을 사용할 수 있으므로 모든 냉동-식품 속성을 동일한 기능 계산에 강제로 적용하지 마십시오.

마지막으로, 관리 차트는 시간이 지남에 따라 프로세스를 관찰하는 반면, 로트 승인은 정의된 선적 또는 생산 로트에 대해 수행된다는 점을 기억하십시오. 그만큼캐나다 음식-품질 통계 가이드이러한 역할을 구별합니다. 유리한 과거 추세는 공급업체의 자격을 확인하고 모니터링하는 데 도움이 될 수 있지만 현재 로트에는 여전히 출시를 위해 지정된 증거가 필요합니다. 단일 현재 통과로는 조달팀이 다음 주문 전에 논의해야 하는 장기- 드리프트 문제가 지워지지 않습니다.

누락된 결과 및 자격 변경 사항 보존

누락된 데이터는 그 자체로 정보입니다. 실패했거나 경계선에 있는 모든 샘플을 다시 테스트했지만 구매자 보고서에 합격 값만 나타나는 경우 추세는 편향된 것입니다. 실험실이 폐쇄되어 테스트가 실행되지 않은 경우 측정되지 않음으로 표시하고 이유를 설명하십시오. 공백, 0 및 "검출 한계 미만"은 동일한 의미가 아닙니다. 중요한 경우 원본 보고서 문구와 방법 탐지 또는 정량화 한계를 유지하십시오. 원활한 차트를 만들기 위해 전월 가치와 공백을 메우지 마세요.

누락되거나 중도절단된 결과는 0으로 대체될 수 없습니다.

재테스트에는 정의된 규칙이 필요합니다. 원래 결과, 샘플 ID, 반복 이유, 준비 차이점 및 최종 결정은 계속 표시되어야 합니다. 두 번째 판독에서는 분석 오류를 조사할 수 있는 반면, 새 상자에서는 로트 이질성을 조사할 수 있습니다. 더 유리해 보이는 값을 선택하면 사실 이후에 증거 질문이 변경됩니다. 자격을 갖춘 QA와 실험실은 다음 청구 전에 불일치 결과를 처리하는 방법에 동의해야 합니다. 식품-안전성 양성 반응은 자체적으로 통제된 처리 프로세스가 필요하며 음성 재시험 후에 사라지는 일반적인 품질 추세로 취급될 수 없습니다.

공급업체 자격 변경에도 동일한 투명성이 필요합니다. 새로운 작물 원산지, 추가된 가공 장소, 수정된 등급, 더 큰 팩 또는 새로운 방법은 합법적인 새로운 기준을 만들 수 있습니다. 이전의 안정성이 변함없이 지속된다고 주장하기 전에 전환에 라벨을 붙이고 새로운 조건에서 충분한 대표 데이터를 수집하십시오. 구매자가 공식이나 라인을 변경하면 중요한 제품 특성도 변경될 수 있습니다. 기록을 위해 이전 시리즈를 유지하되, 어떤 새로운 사용 및 수용이 새로운 데이터 지원을 규정하는지 명시합니다.

유용한 데이터 요청은 적당하고 정확합니다. 최근의 몇몇 대표적인 생산 로트; 관련 샘플 및 상자 ID 실제 결과 및 단위; 사양 버전; 메소드 버전; 날짜; 반복 및 누락된-결과 플래그; 알려진 작물 또는 공정 전환. 녹색 대시보드뿐만 아니라 가능한 경우 원시 값도 요청하세요. 목적은 구매 결정에 관계없이 모든 내부 생산 기록을 요구하는 것이 아니라 청구를 감사 가능하게 만들고 관리 가능한 다음 조치를 식별하는 것입니다.

검열된 값을 충실하게 시각화합니다. "10 미만"이라고 표시된 실험실 보고서는 0, 5 또는 10을 의미하지 않습니다. 플롯에서 고유한 기호나 주석을 사용하고 보고된 임계값을 유지합니다. 분석법의 한계가 변경되면 제품 변경 없이 시리즈가 개선되는 것처럼 보일 수 있습니다. 특히 미생물학적 특성의 경우 자격을 갖춘 식품{5}}안전팀이 적용 가능한 방법 및 결정 계획에 따라 결과를 해석해야 합니다. 여기에 설명된 단순한 품질 추세를 사용하여 병원체 방출 규칙을 다시 그려서는 안 됩니다.

관찰된 패턴을 구매 행동으로 전환

서로 다른 패턴은 서로 다른 행동을 요구합니다. -로트 스프레드 내에서 확대되는 안정적인 평균은 로트당 더 많은 상자를 분류하거나 혼합하고 샘플링하는 것을 정당화할 수 있습니다. 작물 기간이 바뀌면 신청 시험과 새로운 승인 샘플이 필요할 수 있습니다. 몇몇 고립된 비정상 팩에는 상태 및 포장 조사가 필요할 수 있습니다. 현재 사양과 방법을 계속 적용할 수 있다면 대표적인 로트 전체에 걸쳐 일관되게 중앙에 집중되고 좁은 분포를 유지함으로써 보다 예측 가능한 주문 계획을 지원할 수 있습니다. 데이터는 모호한 "일관성 개선" 요청이 아니라 공급업체와 구매자가 테스트할 수 있는 질문으로 이어져야 합니다.

문서화된 패턴을 특정 구매 조치로 변환합니다.

의도한 애플리케이션에 대한 구매 결정을 작성합니다. IQF 옥수수의 경우, 부분 모양과 조리된 맛이 중요하기 때문에 구매자는 정의된 기간 내에 유지하기 위해 단맛과 커널 크기가 필요할 수 있습니다. 눈에 보이는 유제품에 사용되는 딸기 주사위의 경우 색상과 크기의 분포가 평균 브릭스의 작은 차이보다 더 중요할 수 있습니다. 과일 퓌레의 경우, 일반적인 준비 하의 분리 및 제조 방식이 전체-과일 모양보다 더 유용할 수 있습니다. 제안된 보다 엄격한 사양이 비용이나 작물 가용성에 영향을 미치는 경우-결정하기 전에 해당 변경 사항을 공정 조정 및 대체 등급과 비교하세요.

대체 소스를 온보딩할 때 안정적인 기준선을 사용하십시오. 새로운 소스의 형식, 방법 및 대표 로트 분포를 동일한 적용 시험에서 현재 승인된 성분과 비교하십시오. 신중하게 선택한 단일 승인 샘플을 기존 업체의 1년간 생산 기록과 비교하지 마십시오. 전환 규칙, 첫 번째 모니터링 로트 및 사양 변경을 승인할 수 있는 사람을 기록합니다. 결과적인 계약에서는 새로운 공급업체가 이미 오랜 실적을 갖고 있는 것처럼 가장하지 않고 도입 기간 동안 추가 모니터링을 지정할 수 있습니다.

GreenLand-식품에서는 제품 형태, 로트 식별, 샘플링 및 비교 검토에 필요한 문서에 대해 논의할 수 있습니다. 또한 구매자가 확인한 품질 목표, 포장, 수량, 목적지 및 용도에 대한 견적을 준비할 수도 있습니다. 가장 유용한 공급자 일관성 주장은 구매 팀이 생산 로트를 통한 개별 측정부터 반복할 수 있는 결정까지 추적할 수 있다는 것입니다. 동일한 평균은 해당 대화의 시작점일 뿐입니다.