Các nguồn lỗi điển hình trong bất kỳ quy trình cân nào bao gồm: Thiếu dung sai cân, sử dụng thiết bị không phù hợp, tràn mẫu, thay đổi nhiệt độ, gió lùa không khí, lỗi tài liệu và không đủ kỹ năng của nhà khoa học. Vì quy trình tạo công thức liên quan đến nhiều bước cân, các lỗi kết hợp có thể trở nên đáng kể.
Tính nhất quán của sản phẩm
Mỗi công thức đều được phát triển để đáp ứng các tiêu chí nhất định, cho dù đó là hương vị, màu sắc hay liều lượng thuốc. Nếu không có tính nhất quán trong công thức, sản phẩm sẽ không đáp ứng được mong đợi, dẫn đến khách hàng không hài lòng, thậm chí có thể gây rủi ro cho sức khỏe và / hoặc an toàn. Do đó, điều cần thiết là phải đảm bảo rằng trọng lượng của mỗi thành phần công thức đáp ứng dung sai quy trình được xác định trong SOP công thức. Cân được sử dụng phải có khả năng đáp ứng các yêu cầu về độ chính xác của quy trình mong muốn và phải có các biện pháp đảm bảo chất lượng thích hợp để đảm bảo điều này.
Độ phức tạp của công thức
Các công thức mỹ phẩm thường bao gồm 50-100 thành phần khác nhau, đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và sự tập trung từ nhà phân tích. Quá liều chỉ một thành phần yêu cầu tính toán lại và điều chỉnh các thành phần hoặc toàn bộ công thức phải được bắt đầu lại từ đầu. Nguy cơ xảy ra lỗi có thể giảm đáng kể nếu quy trình công thức bao gồm các bước để nhà khoa học xác nhận:
- Vật liệu tiếp theo được thêm vào là vật liệu phù hợp
- Số lượng cần thiết của vật liệu tiếp theo
- Dung sai cho số lượng được thêm vào
Cân chính xác các thành phần quan trọng
Đối với số lượng nhỏ các thành phần quan trọng hoặc đắt tiền, có thể cần sử dụng cân thứ hai có khả năng đọc cao hơn và độ chính xác cao hơn, đặc biệt là khi có sự khác biệt lớn giữa lượng thành phần riêng lẻ và tổng khối lượng mục tiêu. Có hai cân chiếm nhiều không gian phòng thí nghiệm hơn, tạo thêm các bước trong quy trình làm việc, làm tăng sự không chắc chắn của quy trình và đòi hỏi đầu tư cao hơn.
Tài liệu
Để đảm bảo truy xuất nguồn gốc, tài liệu công thức thường bao gồm ID công thức, ID chất, khối lượng mục tiêu, dung sai và liều lượng thực tế, cũng như thông tin cơ bản như ngày, giờ và ID người dùng. Bất kỳ tính toán lại và điều chỉnh nào cũng phải được ghi lại. Việc ghi lại thủ công tất cả các thông tin này có nguy cơ rất lớn do lỗi của con người. Nếu có bất kỳ sai sót nào trong công thức, có thể không tìm được nguồn gốc của lỗi nếu dữ liệu đã được ghi không chính xác.