A seleção dos atributos a serem avaliados em uma análise sensorial é fundamental no planejamento de painéis sensoriais. O processo de seleção visa reduzir a lista de atributos a serem apresentados aos julgadores, evitando assim fadiga aos membros do painel, porém mantendo atributos significativos na caracterização das amostras avaliadas. Este artigo apresenta um método para seleção de atributos em painéis sensoriais baseados em avaliações descritivas das amostras, tais como os métodos QDA (Quantitative Descriptive Analysis) e Spectrum. O método proposto utiliza Análise de Componentes Principais para identificação dos atributos mais relevantes e então aplica Análise Discriminante para classificação das amostras em formulações distintas. O método é aplicado em um estudo de caso em que cubos de carne com molho são caracterizados em painel sensorial utilizando o método QDA. O método proposto reduz significativamente o número de atributos a serem avaliados e conduz à satisfatória acurácia de classificação das amostras em formulações.

The selection of attributes from a group of candidates to be assessed through sensory analysis is an important step when planning sensory panels. When selecting attributes, it is desirable to reduce the list of those to be presented to panelists in order to avoid fatigue, however keeping the attributes that are relevant to the sensory characterization of samples. This paper presents a multivariate method for attribute selection in descriptive sensory panels, such as those used in the QDA (Quantitative Descriptive Analysis) and Spectrum protocols. The proposed method is implemented using Principal Component Analysis and Descriptive Analysis, and it is evaluated in a case study where beef cubes in stew, used as combat ration by the American Army, are characterized in sensory panels through the Spectrum method. The method significantly reduced the number of attributes to be considered in sensory panels, while yielding satisfactory accuracy in the classification of samples.

Este trabalho foi realizado com o objetivo de identificar as demandas dos clientes de uma empresa produtora de touros de corte no Rio Grande do Sul por meio de uma metodologia adaptada da ferramenta desdobramento da função qualidade. A adaptação consistiu no fato de que as matrizes são tratadas de forma unificada entre o produto e os serviços, devido à percepção do elevado nível de inter-relacionamento entre esses componentes no negócio. Os resultados evidenciaram que os clientes priorizam as características relacionadas ao produto, especialmente o valor genético dos touros. Os itens de serviços também se destacaram, podendo configurar-se como uma oportunidade de diferenciação entre as empresas fornecedoras. O perfil dos clientes influenciou a ordem de priorização, uma vez que os produtores sem assistência técnica priorizaram as características de desempenho às genéticas, ao contrário dos assistidos e dos consultores técnicos. No tamanho da propriedade, só houve alterações na ordem de priorização no nível terciário das demandas. A adaptação da metodologia para a análise conjunta interferiu no resultado, principalmente na priorização dos serviços. O estudo contribuiu com a formatação de um modelo de uso do desdobramento da função qualidade na produção de touros, auxiliando na identificação da qualidade demandada e no seu nível de priorização para a população e empresa pesquisada, podendo ser utilizado em outros estudos para o produto touro.

The objective of this study is to identify demands of customers of a sire-producing company in Rio Grande do Sul, Brazil, by using a methodology adapted from quality function deployment tool. The adaptation consisted on the fact that matrices are treated in an unified manner among product and services due to the high perception of inter-relationship among these business components. The results evidenced that clients priorize traits related to the product, especially genetic value of the bulls. Service items were also highlighted, and they may be presented as an opportunity of differentiation among suppliers. Customer profile influenced priority order inasmuch as farmers with no technical services prioritized performance traits over genetic traits, opposing to those who were assisted and to technical consultants. Concerning to farm size, there were changes only in the tertiary level of the priority order of the demands. The adaptation of the methodology for joint analysis interfered in the results, especially in service prioritization. This study contributed to formatting a model for using quality function deployment in sire production, helping to identify quality demands and its priority levels for the population and researched company, and it may be used in further studies on the product beef sires.