Poprawna odpowiedź to 87,5 kg, co wynika z zastosowania właściwej proporcji mięsa wieprzowego klasy II do produkcji kiełbasy rzeszowskiej. Zgodnie z tabelą, na 100 kg gotowego wyrobu wymagane jest 35 kg mięsa wieprzowego. Aby obliczyć potrzebną ilość mięsa do 250 kg kiełbasy, stosujemy proporcję: (35 kg / 100 kg) * 250 kg = 87,5 kg. To podejście jest zgodne z branżowymi standardami produkcyjnymi, które wskazują na precyzyjne obliczenia potrzebnych surowców. Wiedza na temat odpowiednich proporcji jest kluczowa w przemyśle spożywczym, ponieważ wpływa na jakość finalnego produktu oraz jego kosztorys. Przykładowo, w produkcji innych wyrobów mięsnych, takich jak kiełbasy czy wędliny, także stosujemy analizy porównawcze, aby zapewnić optymalne wykorzystanie surowców oraz zminimalizować straty. Takie praktyki są fundamentalne dla efektywności procesu produkcyjnego oraz zapewnienia wysokiej jakości produktów.
W przypadku nieprawidłowych odpowiedzi, takich jak 112,5 kg, 80,0 kg i 121,0 kg, występują typowe nieporozumienia związane z obliczeniem potrzebnej ilości mięsa wieprzowego. Wiele osób może zidentyfikować te błędne odpowiedzi poprzez błędne interpretowanie proporcji wymaganych surowców do gotowego wyrobu. Na przykład, odpowiedź 112,5 kg sugeruje, że użytkownik mógł niewłaściwie pomnożyć ilość mięsa przez zbyt wysoką wartość lub błędnie założyć, że na 250 kg kiełbasy potrzeba znacznie więcej surowca. Odpowiedź 80,0 kg może wynikać z pomyłki w obliczeniach, gdzie użytkownik mógł przyjąć nieodpowiednią proporcję, co jest częstym błędem w praktycznych zastosowaniach. Ostatecznie, 121,0 kg to nadmiar, który pokazuje nieprawidłowe podejście do analizy potrzebnych składników. Kluczowe jest zrozumienie, że każdy wyrób mięsny wymaga precyzyjnych obliczeń, które są oparte na dokładnych danych i standardach branżowych. Niepoprawne odpowiedzi często wynikają z nieznajomości lub zrozumienia tabel danych, co jest kluczowe dla zapewnienia prawidłowej produkcji i wysokiej jakości końcowego produktu. Warto zatem zwrócić uwagę na naukę prawidłowego stosowania danych w praktyce, aby unikać podobnych błędów w przyszłości.
