Prosess og produkt

2023 var et aktivt år for fagområdet Prosess og produkt, med hovedfokus på produkt- og kjøttkvalitet innenfor rammene av teknologi, digitalisering, dyrevelferd, bærekraft og helse. 

I januar var det oppstart av prosjektet Prosessert mat og tykktarmskreft (CRC-3p): Effekt av proteinkilde, prosessering og kostholdsmønster.

Fotograf : Animalia/ Caroline Roka

Forskningsprosjektet «Enduring Growth! Kvalitetsavvik i skinke!» kartla forekomsten av kvalitetsavvik i skinke i Norge og undersøkte flere potensielle risikofaktorer for utvikling, bl.a. genetiske faktorer, nedkjøling og stress før slakting. Prosjektet utviklet en veileder for identifisering og klassifisering av kvalitetsavvik, som brukes av industrien. Prosjektet ble ledet av Animalia, og sluttmøte ble avholdt i 2023 .

Oppfølgingsprosjekt

Basert på kunnskapen fra «Enduring Growth!» ble det bevilget penger til et forprosjekt: Bedre svin, mindre svinn: Nøkkelfaktorer for å redusere svinn og økonomisk tap knyttet til kvalitetsavvik i svinekjøtt. Dette prosjektet, i samarbeid med Nortura, Norsvin R&D og NMBU, skal bl.a. samle inn oppdatert kunnskap om PSE-lignende kvalitetsavvik (risikofaktorer) med fokus på å forberede/utvikle større prosjekter. 

Bearbeidet kjøtt og tykktarmskreft 

Prosjektet «Prosessert mat og tykktarmskreft: effekt av proteinkilde, prosessering og kostholdsmønster (CRC-3p)» fikk innvilget finansiering i 2023, med oppstart fra 2024. Dette prosjektet, ledet av NMBU, undersøker sammenhengen mellom kosthold og tykktarmskreft. Tykktarmskreft er Norges nest hyppigste kreftform og norske kvinner ligger på verdenstoppen i antall nye tilfeller. Hva dette skyldes vet man ikke, men kosthold kan spille en viktig rolle. Animalia er en av fire partnere i prosjektet som deltar fra kjøttbransjen. 

Digitalisering

Prosess og produkt deltok i 2023 innen flere prosjekter som jobber innen digitalisering og automatisering. Et av de er prosjektet DigiSpek, som gjennom digitalisering av spekepølseproduksjonen skal gjøre produksjonstiden mer forutsigbar, redusere variasjonen, øke utbyttet og forbedre sluttkvaliteten. Et annet er prosjektet SAUTO - Småfeklassifisering AUTomatisk og Objektivt som skal utvikle en løsning for automatisk og objektiv klassifisering av småfe basert på sensor- og informasjonsteknologi, ved avansert modellering og analysemetodikk basert på store datamengder. 

Se også: