It is postulated here that the step

It is postulated here that the steps where the product is exposed to uncontrolled ambient temperature, e.g., loading and unloading of the product, would be the most vulnerable to the changes in the average ambient temperature.
There are certain issues that arise when implementing such a system. One of them is that at certain time t the product would not always be in the same location in the SC. This makes the use of the historic data a bit more complicated since the historic data cannot be simply replaced from certain time t onward. Apparently the actual location of the product in the SC must be known in order to be able to use the historic data. The other issue is that the temperature at certain location obtained from real time monitoring and from historic data may not match. The above issues can be resolved with careful considerations.
The SLP can be implemented as deterministic or stochastic model while the QMRA should be implemented only as a stochastic model since it will provide a probability for illness upon consumption of the product. The deterministic model uses less number of operations and therefore is faster, however the utility of the stochastic model is higher.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มันเป็น postulated นี่ว่า ขั้นตอนในการที่ผลิตภัณฑ์จะถูกเปิดเผยทางอุณหภูมิ เช่น โหลด และการโหลดของผลิตภัณฑ์ จะสุดเสี่ยงต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิเฉลี่ยมีบางปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อนำระบบดังกล่าว หนึ่งในนั้นคือที่เวลา t บาง ผลิตภัณฑ์จะไม่เสมอเป็นในตำแหน่งเดียวกันใน SC. เช่นนี้ทำให้การใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์ซับซ้อนเป็นบิตเพิ่มเติมเนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ไม่เพียงแทนที่จากเวลาบางทีเป็นต้นไป เห็นได้ชัดว่าสถานจริงของผลิตภัณฑ์ SC ต้องทราบเพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ปัญหาอื่น ๆ คือ ที่อุณหภูมิในบางตำแหน่งที่ได้รับ จากการตรวจสอบเวลาจริง และ จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์อาจไม่ตรงกับ สามารถแก้ไขปัญหาข้างต้น มีข้อควรระวังพิจารณาสามารถจะดำเนินการ SLP ที่เป็นแบบสโทแคสติก หรือ deterministic ขณะ QMRA การดำเนินการเป็นแบบสโทแคสติกเท่านั้นเนื่องจากมันจะให้ความน่าเป็นการเจ็บป่วยตามปริมาณของผลิตภัณฑ์ แบบ deterministic ใช้น้อยกว่าจำนวนของการดำเนินงาน และดังนั้น คือเร็ว อย่างไรก็ตาม ของแบบสโทแคสติกสูงกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันคือการตั้งสมมติฐานที่นี่ที่ขั้นตอนที่ผลิตภัณฑ์ที่มีการสัมผัสกับที่ไม่สามารถควบคุมอุณหภูมิเช่นโหลดและขนของผลิตภัณฑ์ที่จะมีความเสี่ยงมากที่สุดต่อการเปลี่ยนแปลงในอุณหภูมิเฉลี่ย.
มีปัญหาบางอย่างที่เกิดขึ้นเมื่อการดำเนินการดังกล่าวเป็น ระบบ. หนึ่งในนั้นคือว่าในขณะที่บางผลิตภัณฑ์ทีจะไม่เคยอยู่ในสถานที่เดียวกันในเซาท์แคโรไลนา นี้จะทำให้การใช้งานของข้อมูลทางประวัติศาสตร์บิตซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ไม่สามารถเปลี่ยนได้เพียงจากเสื้อบางเวลาเป็นต้นไป เห็นได้ชัดว่าสถานที่จริงของผลิตภัณฑ์ในเอสซีจะต้องเป็นที่รู้จักกันในการที่จะสามารถที่จะใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ปัญหาอื่น ๆ คือการที่อุณหภูมิในสถานที่บางอย่างที่ได้จากการตรวจสอบเวลาจริงและจากข้อมูลในอดีตอาจไม่ตรงกับ ปัญหาดังกล่าวสามารถแก้ไขกับการพิจารณาอย่างระมัดระวัง.
หลับสามารถดำเนินการเป็นรูปแบบที่กำหนดหรือสุ่มขณะที่ QMRA ควรจะดำเนินการเป็นเพียงรูปแบบการสุ่มเพราะมันจะให้ความน่าจะเป็นสำหรับการเจ็บป่วยเมื่อการบริโภคของผลิตภัณฑ์ กำหนดรูปแบบการใช้จำนวนน้อยของการดำเนินงานและดังนั้นจึงเป็นได้เร็วขึ้น แต่ยูทิลิตี้ของรูปแบบการสุ่มสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันเป็นวิธีที่ขั้นตอนที่ผลิตภัณฑ์สัมผัสกับอุณหภูมิที่ควบคุมไม่ได้ เช่น การโหลดและขนถ่ายของสินค้า ก็จะเสี่ยงมากที่สุด เพื่อการเปลี่ยนแปลงในอุณหภูมิเฉลี่ย
มีบางปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อมีการใช้ระบบดังกล่าว . หนึ่งในนั้นก็คือ ในบางเวลา t ผลิตภัณฑ์จะไม่เสมอในสถานที่เดียวกันในม.นี้จะทำให้การใช้งานของประวัติศาสตร์ข้อมูลบิตซับซ้อนมากขึ้น เพราะข้อมูลทางประวัติศาสตร์ไม่สามารถเพียงแค่แทนที่จากระยะเวลาที่ไม่ได้ไป เห็นได้ชัดว่าสถานที่จริงของผลิตภัณฑ์ใน SC ต้องรู้จัก เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ปัญหาอื่น ๆ ที่อุณหภูมิในบางตำแหน่งที่ได้รับจากการตรวจสอบเวลาจริงและจากข้อมูลประวัติศาสตร์อาจไม่ตรงกันปัญหาดังกล่าวสามารถแก้ไขได้ด้วยการพิจารณา ระวัง
หลับสามารถใช้เป็นแบบ deterministic หรือ Stochastic ในขณะที่ qmra ควรใช้เฉพาะเป็นแบบสุ่มตั้งแต่มันจะช่วยให้ความน่าจะเป็นของการเจ็บป่วยต่อการบริโภคของผลิตภัณฑ์ รูปแบบการดำเนินงาน deterministic จํานวนน้อย จึงมีขึ้นอย่างไรก็ตาม ประโยชน์ของโมเดล stochastic สูง .