|
| Nama Merek: | Renze |
| Nomor Model: | Grade food |
| MOQ: | 1000 kilogram |
| Harga: | USD$ 2.5-4/kilograms |
| Parameter | Asam Sorbic (E200) | Kalium Sorbat (E202) |
|---|---|---|
| Rumus Kimia | C₆H₈O₂ | C₆H₇KO₂ |
| Penampilan | Serbuk/granul kristal putih | Granular/serbuk putih |
| Uji (Kemurnian) | ≥ 99.0% | ≥ 98.0% (basis kering) |
| Kelarutan (20°C) | Agak larut dalam air (0,16 g/100 mL), lebih baik dalam etanol | Sangat larut dalam air (58,2 g/100 mL) |
| pH (Larutan 1%) | ~4.0 | ~7.0–8.5 (alkali) |
| Titik Leleh | 132–135°C | 270°C (terurai) |
| Kadar Air | ≤ 0.5% | ≤ 1.0% |
| Logam Berat (sebagai Pb) | ≤ 10 ppm | ≤ 10 ppm |
| Arsenik (As) | ≤ 3 ppm | ≤ 3 ppm |
| Batas Mikrobiologi | Jumlah lempeng total ≤ 1000 CFU/g, Ragi/Jamur ≤ 100 CFU/g | |
| Kondisi Penyimpanan | Tempat sejuk dan kering (<25°C), jauh dari sinar matahari dan kelembaban | |
| Umur Simpan | 24 bulan (penyimpanan yang tepat) | |
| Dosis yang Direkomendasikan | Minuman: 0.03–0.1% | Jelly: 0.05–0.2% (sesuaikan per pH dan peraturan) |
| Sertifikasi | Sesuai dengan FDA, EFSA, ISO, HALAL, KOSHER |
Jus buah & konsentrat – Mencegah pertumbuhan ragi dan jamur.
Minuman ringan berkarbonasi – Memperpanjang umur simpan tanpa mengubah rasa.
Anggur & sari buah – Mengontrol fermentasi dan kerusakan.
Air berperisa & minuman olahraga – Menjaga kesegaran.
Jelly & Kembang Gula
Jelly buah & permen karet – Menghambat jamur pada produk dengan kadar gula dan kelembaban tinggi.
Gel & puding makanan penutup – Memastikan stabilitas selama penyimpanan.
Selai & marmalade – Menunda kontaminasi jamur.
Produk Susu
Yogurt & keju – Mencegah jamur dan ragi permukaan.
Makanan penutup berbasis susu (misalnya, custard, mousse) – Meningkatkan pengawetan.
Roti & Makanan Ringan
Kue & kue kering (dengan kelembaban tinggi) – Memperpanjang kesegaran.
Saus & Bumbu
Saus salad & mayones – Melindungi terhadap pertumbuhan mikroba.
Saus tomat & saus cocol – Menjaga kualitas dalam formulasi asam.
Daging Olahan & Makanan Laut
Daging deli kemasan – Pengawet sekunder dalam kombinasi dengan yang lain.
Surimi & produk ikan – Menunda kerusakan pada barang yang didinginkan.
1. Optimasi Formulasi Cerdas
T: Bagaimana AI dapat membantu menentukan dosis asam sorbat yang optimal untuk resep jelly tropis baru saya?
J: Model pembelajaran mesin dapat menganalisis pH, aktivitas air, dan risiko mikroba resep Anda untuk memprediksi dosis efektif minimal (misalnya, 0,07% vs 0,1%), mengurangi biaya sekaligus memastikan keamanan.
2. Analitik Umur Simpan Prediktif
T: Bisakah kita memperkirakan pertumbuhan jamur dalam minuman sebelum produksi?
J: Ya! Alat bertenaga AI seperti ShelfLife.AI mensimulasikan kondisi penyimpanan (suhu/kelembaban) untuk memprediksi garis waktu kerusakan, memungkinkan penyesuaian pengawet yang proaktif.
3. Otomatisasi Kepatuhan Peraturan
T: *Bagaimana cara menangani batas global yang bervariasi untuk E200/E202 dalam produk ekspor?*
J: Database terintegrasi blockchain (misalnya, FoodChainID) secara otomatis menandai pelanggaran dosis berdasarkan pasar (misalnya, UE maks 0,2% dalam jelly vs ASEAN 0,3%), merampingkan kepatuhan.
4. Penyelarasan Tren Konsumen
T: Haruskah kita beralih ke alternatif "label bersih" di tengah reaksi keras terhadap pengawet?
J: Analisis sentimen AI (misalnya, Spate.ai) menunjukkan 68% pencarian "label bersih" masih menerima E200/E202—posisi sebagai "berasal dari alam" (dari beri mountain ash) untuk keseimbangan.
5. Penetapan Harga Rantai Pasokan Dinamis
T: Mengapa harga kalium sorbat berfluktuasi setiap bulan?
J: Alat AI seperti Tridge melacak biaya bahan baku asam sorbat global (asam malat/petrokimia) dan memprediksi kekurangan, menyarankan waktu pembelian massal.
6. Pemantauan Resistensi Mikroba
T: Bisakah penggunaan E202 yang berlebihan membiakkan galur ragi yang resisten?
J: Platform bioinformatika (misalnya, AI BioMérieux) memantau genom mikroba global untuk mendeteksi pola resistensi, memandu strategi pengawet rotasi.
7. Pengurangan Limbah melalui Sinergi Pengawet
T: Bisakah AI menyarankan kombinasi pengawet untuk mengurangi limbah?
J: Ya—jaringan saraf memodelkan efek sinergis (misalnya, E200 + asam sitrat dalam minuman pH 3,5 mengurangi sorbat yang dibutuhkan sebesar 30%, menurunkan biaya).
8. Pemecahan Masalah yang Didorong Chatbot
T: Mengapa jelly saya mengembangkan jamur meskipun menambahkan 0,1% E200?
J: Chatbot AI akan memeriksa pH Anda (jika >6,5, efektivitas menurun) dan homogenitas pencampuran secara instan, menyarankan perbaikan proses.
9. Batasan Gizi yang Dipersonalisasi
T: Bagaimana cara mengakomodasi tren keto/rendah gula dalam dosis pengawet?
J: AI memformulasikan jelly bebas gula dengan kadar E200 yang disesuaikan (lebih tinggi diperlukan karena pengurangan tekanan osmotik) sambil memenuhi klaim label.
10. Intelijen Kompetitif
T: Pengawet apa yang sedang tren dalam permen karet vegan?
J: Visi komputer memindai label pesaing (misalnya, Trendara.ai), mengungkapkan 72% menggunakan E202 + ekstrak rosemary—AI menyarankan untuk mencocokkan ini dengan analisis biaya-manfaat.
