Contribution to the implementation of the HACCP system within the orange nectar workshop
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu tez, Tehlike Analizi ve Kritik Kontrol Noktalarının uygulanmasına odaklanmaktadır. (HACCP) sisteminin portakal nektarı üretimine entegrasyonunu vurgulayarak programları ve 12 adımlı HACCP metodolojisine bağlılık. Amaç, bir gıda güvenliği Portakal nektarı üretimi için ön koşul programlarını içeren özel HACCP sistemi genel gıda güvenliği ve Codex Alimentarius Komisyonu'nun 12 adımının izlenmesi. Beklenen sonuçlar arasında kritik noktalar üzerinde gelişmiş kontrol, iyileştirilmiş ürün güvenliği yer almaktadır,kontaminasyon risklerinin azaltılması, yönetmeliklere uyum ve artan tüketici Güven. Bu araştırma, HACCP'in meyve sektöründe uygulanması için pratik bilgiler sunmaktadır. içecek endüstrisinde, özellikle de portakal nektarı üretiminde. Belirli bir sektörle sınırlı olsa da zaman dilimi, coğrafi konum ve endüstri bağlamı göz önünde bulundurularak, çalışma portakal nektarı güvenliği ve kalitesinin artırılması için kapsamlı bir çerçeve.
Author
Laıla El Archı
How to Cite
Laıla El Archı (Yüksek Lisans Tezi). Contribution to the implementation of the HACCP system within the orange nectar workshop, 2024, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
