Challengetesten zijn vaak een flinke investering. Niet zelden trekken bedrijven de wenkbrauwen op bij het prijskaartje van zo’n studie. “Waarom moet dit zo lang duren? Waarom zoveel meetmomenten? Waarom zijn er meerdere stammen nodig? En moet dat echt allemaal zo gedetailleerd worden vastgelegd?” In dit artikel delen we het belang van een degelijke challengetest en hoe je kosten kunt besparen door een slimme combinatie van testen, voorspellende modellen en productgroepering.
Een slecht uitgevoerde challengetest is niet alleen weggegooid geld – het kan leiden tot misleidende conclusies, foutieve houdbaarheid en in het ergste geval: voedselinfecties, terugroepacties en schade aan jouw merk.
De reden dat een degelijke challengetest zoveel tijd en zorg vergt, is dat voedselveiligheid in de praktijk zelden zwart-wit is. De Europese richtlijnen, zoals die in het EU Technical Guidance Document on Shelf-life Studies for Listeria monocytogenes, leggen terecht de nadruk op een realistische, onderbouwde en reproduceerbare aanpak. Omdat voedselketens complex zijn en pathogenen zich zelden voorspelbaar gedragen, moet zo’n test de echte wereld zo dicht mogelijk benaderen.
Dat betekent bijvoorbeeld dat het testproduct identiek moet zijn aan het commerciële eindproduct. Zelfs kleine verschillen in pH, wateractiviteit of verpakking kunnen een groot effect hebben op de groei van micro-organismen. Een test uitvoeren onder “ideale” laboratoriumomstandigheden lijkt handig, maar zegt niets over wat er gebeurt in een distributieketen met temperatuurfluctuaties of kleine afwijkingen in de praktijk.
Ook het aantal meetpunten is erg belangrijk. Als je alleen kijkt op dag 0 en dag 10, kun je makkelijk cruciale groeifases missen. De groei van bijvoorbeeld Listeria monocytogenes kan traag starten, maar versnellen zodra competitieve flora afneemt. Zonder tussenliggende analyses zie je dat niet gebeuren. En zonder die gegevens kun je de maximale groeisnelheid of lag-fase niet berekenen – net die parameters die essentieel zijn voor risicobeoordeling of modellering.
Een ander belangrijk aspect is de keuze van de stammen waarmee geïnoculeerd wordt. Eén labostam gebruiken is niet representatief. Verschillende stammen – en zeker wildtypen die afkomstig zijn uit soortgelijke producten of productieomgevingen – gedragen zich verschillend. Enkel door een mix te gebruiken krijg je een betrouwbaar beeld van het worst-case scenario. Bovendien moeten die stammen vaak worden geprepareerd, aangepast en gemengd, wat op zich al tijd en expertise vereist.
Hetzelfde geldt voor de natuurlijke flora van het product. In veel challengetesten wordt het product eerst gepasteuriseerd of gefilterd, om “proper” te kunnen starten. Maar net die flora speelt vaak een rol in de onderdrukking of net stimulering van pathogene groei. Door de flora uit te schakelen, creëer je een artificiële situatie. Daarom moet soms zelfs een test mét én zonder flora worden uitgevoerd – afhankelijk van het producttype.
Daarnaast vraagt de regelgeving ook om te testen onder omstandigheden die niet enkel ideaal zijn, maar ook reëel en zelfs ongunstig. Denk aan bewaring bij 7°C in plaats van enkel bij 4°C, of het simuleren van temperatuurschommelingen. Die worst-case scenario’s zijn niet bedoeld om paniek te zaaien, maar om voorbereid te zijn op realistische situaties in de keten. Consumenten bewaren immers zelden exact zoals op het etiket staat.
Tot slot moet elke stap in de test uitvoerig worden vastgelegd: welk protocol werd gevolgd, welke stammen zijn gebruikt, hoe en wanneer werd bemonsterd, welke criteria zijn vooraf bepaald om te beslissen of groei “acceptabel” is. Zonder die documentatie is een test onbruikbaar tijdens audits of inspecties en niet verdedigbaar bij incidenten of vragen van controle-instanties.
Toch wel – kostenbewust werken en voedselveiligheid hoeven elkaar niet uit te sluiten, op voorwaarde dat je de juiste aanpak hanteert. De sleutel ligt in een doordachte combinatie van challengetesten en voorspellende modellen én in het slim groeperen van producten. Theoretische modellen, zoals ComBase of FSSP kunnen op voorhand veel inzicht geven in het groeipotentieel van pathogenen in jouw producten. Ze zijn nuttig om in te schatten welke productcategorieën een verhoogd risico lopen en welke eerder robuust zijn. Modellen zijn geen vervanging van testen, maar kunnen gerichte keuzes ondersteunen, zoals welk product je moet testen en onder welke omstandigheden. Lees hier verder over de hybride aanpak waarbij modellen en challengetesten worden gecombineerd. Daarnaast kun je productgroepen samenstellen op basis van gedeelde kenmerken: pH, wateractiviteit, samenstelling, bewaartemperatuur en verpakking. Mits goed onderbouwd, kun je dan een representatief ‘worst-case’ product kiezen dat de hele groep dekt. Let daarbij op de volgende punten:
Een goed doordachte productgroep, gecombineerd met een solide worst-case challengetest en ondersteund door modellen, zorgt ervoor dat je niet elk product afzonderlijk hoeft te testen. Zo vermijd je dubbele kosten, zonder in te boeten op veiligheid of juridische onderbouwing.
Een grondige challengetest is terecht een investering, maar het is ook een krachtig instrument om risico’s in kaart te brengen, houdbaarheid correct te bepalen en discussies met inspectiediensten of auditors te vermijden. Wie de complexiteit van zo’n test erkent én slim inzet, kan op termijn efficiënter werken. Combineer modellen met praktijkstudies, bouw onderbouwde productgroepen op en documenteer je keuzes transparant. Zo bespaar je niet alleen geld, maar verhoog je tegelijk de geloofwaardigheid van je voedselveiligheidsbeleid.
Onze experts denken graag met je mee en helpen je snel op weg.
Een consument beoordeelt een product niet pas op het moment van proeven. Vaak is de eerste indruk al gevormd voordat de verpakking wordt geopend. Claims, merknaam, uitstraling en eerdere ervaringen bepalen voor een belangrijk deel wat consumenten van een product verwachten.
Normec Foodcare Online zet een volgende stap in de vernieuwing van het digitale platform voor kwaliteitsmanagement, compliance en voedselveiligheid. De eerste vernieuwde modules zijn beschikbaar en de migratie van klanten naar de nieuwe omgeving is gestart. Tegelijkertijd wordt verder gebouwd aan een platform dat sneller kan inspelen op klantbehoeften en technologische ontwikkelingen. Wil je weten wat het vernieuwde platform en de migratie voor jouw organisatie betekenen?
Normec Quality Assurance Belgium heeft de Vakjuryprijs gewonnen in de categorie Verpakkingsmachines tijdens de Packaging & Label Awards 2026. De award werd toegekend aan de AI Label Compliance Tool, een innovatieve oplossing die bedrijven ondersteunt bij het sneller, efficiënter en nauwkeuriger controleren van etiketten en ingrediëntendeclaraties.
PFAS, een verzamelnaam voor duizenden chemische stoffen die bekendstaan als 'forever chemicals', worden wereldwijd aangetroffen in bodem, oppervlaktewater, grondwater en voedselproductieketens. De nieuwe PFAS-kaart van Greenpeace maakt zichtbaar dat deze stoffen ook via drinkwater een route richting mens en voedselproductie kunnen vormen.
Consumenten zoeken gezondere, eiwitrijke en duurzamere producten, maar blijven vooral kiezen op smaak en beleving. Dat maakt herformuleren complex. Suiker beïnvloedt bijvoorbeeld meer dan alleen zoetheid; ook structuur, mondgevoel en body kunnen veranderen. Extra eiwit kan voedingskundig interessant zijn, maar soms leiden tot een drogere textuur of een afwijkende nasmaak. Bij vetreductie, clean label en andere receptuuraanpassingen speelt een vergelijkbaar risico.
Een Salmonella-uitbraak die in verband wordt gebracht met eieren van een Belgisch pluimveebedrijf heeft inmiddels minstens 300 mensen ziek gemaakt. De situatie laat opnieuw zien hoe belangrijk structurele monitoring en tijdig laboratoriumonderzoek zijn binnen de eierketen.
LUIK – Normec Sensory breidt haar aanwezigheid in België verder uit met de opening van een nieuw sensorisch testcentrum in Luik. Met deze uitbreiding beschikt Normec Sensory nu over een eigen testinfrastructuur in zowel Vlaanderen als Wallonië. Hierdoor kunnen organisaties rekenen op diepgaande consumenteninzichten uit heel België, ondersteund door lokale expertise en een breed netwerk van respondenten.
