В ответ на дефицит стандартных веществ и ограниченный объем выборки для построения моделей в период испытаний оборудования ближнего инфракрасного спектроскопа (NIRS) в фармацевтической промышленности, данное исследование предлагает двойную оценочную стратегию, основанную на принципах отбора материалов „4S“ и многокритериальной комплексной модели оценки „динамическая повторяемость абсорбции + потенциал построения моделей на малых выборках“. Выбрано 3 прибора с разными принципами спектроскопии (Фурье-преобразование тип А, дифракционная решетка тип E и I) для оценки точности абсорбции с использованием трёх нестандартных веществ — мальтитола, стеариновой кислоты и полиэтилена. Одновременно построена модель малой выборки PLS с использованием метода перекрестной проверки leave-one-out (LOOCV) для количественного определения влажности в капсулах Гуйчжи Фулин. Результаты показали значительные различия в работе трёх приборов: прибор А демонстрирует лучшую точность абсорбции и построения модели (RMSECV=0.1923, R²_CV=0.9469), а общий балл MCDA (92.93) значительно выше. Это отражает преимущество аппаратного обеспечения с высоким отношением сигнал/шум; прибор E уступает в повторяемости абсорбции и обладает низкой аппаратной стабильностью, что ограничивает потенциал моделей; прибор I выявил существенные дефекты системы термоконтроля при тестировании теплочувствительных образцов (стеариновая кислота), что привело к сбоям измерений. Данная стратегия не требует дорогостоящих стандартных веществ и позволяет точно выявлять аппаратные риски при малом объеме данных, предоставляя экономичный, эффективный и метрологически надежный инструмент для выбора оборудования и оценки рисков в фармацевтической промышленности.

Ближний инфракрасный спектроскоп; оценка и выбор оборудования; повторяемость абсорбции; метод частичных наименьших квадратов; перекрестная проверка leave-one-out