Ante la escasez de estándares durante el periodo de prueba de los equipos de espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) en la industria farmacéutica y las limitaciones en el tamaño de las muestras para modelado, este estudio propone una estrategia de evaluación dual basada en el principio de selección de materiales “4S” y un modelo de evaluación multicriterio: “repetibilidad dinámica de absorbancia + potencial de modelado con muestras pequeñas”. Se seleccionaron 3 espectrómetros NIR con diferentes principios de dispersión (FT-A de transformada de Fourier, tipo red E e I) para evaluar la precisión de absorbancia usando manitol, ácido esteárico y polietileno como materiales no estándar. Paralelamente, se construyó un modelo PLS con muestra pequeña usando validación cruzada leave-one-out (LOOCV) para cuantificar el contenido de humedad en cápsulas GuiZhi FuLing. Los resultados mostraron diferencias significativas en el desempeño de los dispositivos: el dispositivo A mostró la mejor precisión de absorbancia y modelado (RMSECV=0.1923, R²_CV=0.9469) y una puntuación MCDA integrada (92.93) notablemente superior. Esto refleja la ventaja del hardware con alta relación señal-ruido; el dispositivo E tuvo una repetibilidad de absorbancia significativamente peor y una estabilidad de hardware deficiente que limita el potencial del modelo; el dispositivo I evidenció defectos significativos en el sistema de control térmico durante las pruebas con muestras termossensibles (ácido esteárico), causando fallos en la medición. Esta estrategia evita el uso costoso de estándares y puede identificar con precisión riesgos de hardware en condiciones de muestras pequeñas, proporcionando una referencia económica, eficiente y metrológicamente confiable para la selección y evaluación de riesgos del equipo en la industria farmacéutica.

Espectroscopía de infrarrojo cercano; evaluación y selección de equipos; repetibilidad de absorbancia; método de mínimos cuadrados parciales; validación cruzada leave-one-out