食品質(zhì)量管理的工具與方法.ppt

第二章 食品質(zhì)量管理的工具與方法,第一節(jié) 食品質(zhì)量數(shù)據(jù),（統(tǒng)計分析方法和控制圖）,生產(chǎn)過程,質(zhì)量數(shù)據(jù),分析整理,信息,質(zhì)量控制,抽樣,一、質(zhì)量數(shù)據(jù)的性質(zhì) 1.計量值數(shù)據(jù) 可以連續(xù)取值 可測出小數(shù)點以下數(shù)值 可用量具計測 如：長度、面積、體積、重量、密度、糖度、酸度、硬度、溫度、時間、營養(yǎng)成分含量、灌裝量等,2.計數(shù)值數(shù)據(jù) 只能間斷取值 得不到小數(shù)點以下的數(shù)值 不能用量具進行計測 如： 產(chǎn)品件數(shù)、不合格品數(shù)、產(chǎn)品表面的缺陷數(shù) 一般為正整數(shù), 計件值數(shù)據(jù) 數(shù)產(chǎn)品的件數(shù)而得到的數(shù)值 如： 產(chǎn)品件數(shù) 不合格品率（p） 不合格品數(shù)（np） 質(zhì)量檢測的項目數(shù), 計點值數(shù)據(jù) 數(shù)缺陷數(shù)而得到的數(shù)值 如： 不合格數(shù)、大腸桿菌數(shù)、細(xì)菌總數(shù) 產(chǎn)品表面的缺陷數(shù) 單位時間內(nèi)機器發(fā)生故障的次數(shù) 棉布上的疵點數(shù) 玻璃上的氣泡數(shù) 鑄件上的砂眼數(shù),二、總體與樣本的特征值 總體與參數(shù) 1.總體 研究對象的全體 可以是有限的，也可以是無限的 如： 10000瓶飲料,2.個體 也叫樣本單位或樣品 構(gòu)成總體或樣本的基本單位 如： 1包奶粉、1個月餅等,3.參數(shù) 如： 總體平均值 總體標(biāo)準(zhǔn)差 樣本平均值 樣本標(biāo)準(zhǔn)差, 樣本與統(tǒng)計量 1.樣本 也叫子樣、樣組 從總體中抽取出來的一個或多個供檢驗的單位產(chǎn)品。 范例： 從3000包奶粉中抽取10包奶粉作為樣本進行檢驗,樣本量： 也稱樣本大小 樣本中所含的個體數(shù)目 范例： 從3000包奶粉中抽取10包奶粉作為樣本進行檢驗 其樣本量n10,抽樣： 從總體中抽取部分個體作為樣本的過程 通常采取“隨機抽樣”的方法 提問：什么是隨機抽樣？,2.統(tǒng)計量 表示樣本的中心位置的統(tǒng)計量 樣本平均值, 樣本中位數(shù) 指把收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)按大小順序重新排列，排在正中間的那個數(shù)。 當(dāng)樣本量n為奇數(shù)時，正中間的數(shù)只有一個； 當(dāng)n為偶數(shù)時，正中位置有兩個數(shù)，此時中位數(shù)為正中兩個數(shù)的算術(shù)平均值。, 表示樣本數(shù)據(jù)分散程度的統(tǒng)計量 樣本極差 一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差 范例： 15 5 10 20 45 30 35 40 25, 標(biāo)準(zhǔn)方差, 樣本標(biāo)準(zhǔn)差,三、產(chǎn)品質(zhì)量的波動 任何一個生產(chǎn)過程，總存在著質(zhì)量波動。 質(zhì)量波動是客觀存在的，是絕對的。,范例： 沒有兩個相同的人、樹葉，對于產(chǎn)品也是一樣的，沒有兩件完全相同的產(chǎn)品。,范例： 經(jīng)驗告訴我們，按照同樣的工藝、遵照同樣的作業(yè)指導(dǎo)書、采用同樣的原材料、在同一臺設(shè)備上、由同一個操作者生產(chǎn)出來的一批產(chǎn)品 其質(zhì)量特性不可能完全一樣，總是存在差異，即存在變異或波動。,影響過程（工序）質(zhì)量主要有六個因素：,5M1E,Man 操作者 Machine 設(shè)備 Material 原材料 Method 操作方法 Measure 測量 Environment 環(huán)境,1.正常波動 由隨機因素（偶然因素）引起 質(zhì)量管理中允許的波動 此時的工序處于穩(wěn)定狀態(tài)或受控狀態(tài) 范例：機器的固有振動、液體灌裝機的正常磨損 工人操作的微小不均勻性 原材料中的微量雜質(zhì)或性能上微小差異 儀器儀表的精度誤差 檢測誤差,偶然因素 是固有的 始終存在，是不可避免的 對質(zhì)量的影響較小 難以測量，消除它們成本大，技術(shù)上也難以達(dá)到。 范例： 溫度或電壓等生產(chǎn)條件的微小變化,2.異常波動 由系統(tǒng)因素（異常因素）引起 質(zhì)量管理中不允許的波動 此時的工序處于不穩(wěn)定狀態(tài)或非受控狀態(tài)。對這樣的工序必須嚴(yán)加控制。 范例：配方錯誤 設(shè)備故障或過度磨損 操作工人違反操作規(guī)程 原材料質(zhì)量不合格 計量儀器故障,異常因素 非過程固有 有時存在，有時不存在 對質(zhì)量波動影響大 （常常超出了規(guī)格范圍或存在超過規(guī)格范圍的危險） 易于判斷其產(chǎn)生原因并除去 （在經(jīng)濟上是必須消除的）,表2-1 正常波動與異常波動,四、產(chǎn)品質(zhì)量的分布規(guī)律 食品工業(yè)中搜集到的數(shù)據(jù)（針對計量值數(shù)據(jù)） 大多為正態(tài)分布,正態(tài)分布有一個結(jié)論對質(zhì)量管理很有用： 無論均值和標(biāo)準(zhǔn)差取何值 產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在3之間的概率為99.73,第二節(jié) 食品質(zhì)量控制的傳統(tǒng)方法 QC七工具或品管七大手法 包括： 因果圖、排列圖、散布圖、直方圖、調(diào)查表、分層法和控制圖 可以解決質(zhì)量管理中的大部分問題,一、因果圖（Cause and Effect Diagram） 因果圖的概念和作用 又稱魚骨圖（fishbone diagram）、魚刺圖、樹枝圖 用于分析質(zhì)量特性（結(jié)果）與可能影響質(zhì)量特性的因素（所有可能原因）,目的：解決 日期： 年 月 日 作者：,質(zhì)量問題,原因類別,第一層原因,原因類別,第一層原因,第一層原因,第一層原因,第一層原因,第一層原因,原因類別,原因類別,第二層原因,第二層原因,原因,結(jié)果,裱花蛋糕微生物超標(biāo),原料,果醬微生物超標(biāo),色素微生物超標(biāo),奶油微生物超標(biāo),包裝材料微生物超標(biāo),機器,打奶油機消毒不好,未按時消毒,氯濃度低,操作者,衛(wèi)生意識差,培訓(xùn)不夠,人員衛(wèi)生差,手未消毒,工作服不潔,環(huán)境,蛋糕貯存環(huán)境差,未按時消毒,溫度高,空調(diào)制冷能力差,裱花溫度差,消毒不好,溫度高,臭氧發(fā)生器故障,空調(diào)制冷能力差,測量,檢驗錯誤,抽樣方法錯誤,沒有校正,測氯卡失敗,量具不準(zhǔn),圖2-2 裱花蛋糕微生物超標(biāo)的因果圖, 因果圖的制作步驟 對某糕點生產(chǎn)企業(yè)存在的裱花蛋糕微生物超標(biāo)的質(zhì)量問題進行因果圖分析, 確定需要分析的質(zhì)量特性 即針對什么問題尋找因果關(guān)系 例如：產(chǎn)品質(zhì)量、質(zhì)量成本、產(chǎn)量、工作質(zhì)量等問題,裱花蛋糕微生物超標(biāo), 召集同該質(zhì)量問題有關(guān)的人員參加的會議，充分發(fā)揚民主，各抒己見，集思廣益，把每個人的分析意見都記錄在圖上。, 畫一條帶箭頭的主干線，箭頭指向右端，將質(zhì)量問題寫在圖的右邊，確定造成質(zhì)量問題類別。,裱花蛋糕微生物超標(biāo), 一般按5M1E的6大因素分類,裱花蛋糕微生物超標(biāo),原料,機器,操作者,環(huán)境,測量, 然后圍繞各原因類別展開，按第一層原因、第二層原因、第三層原因及相互因果關(guān)系，用長短不等的箭頭畫在圖上，逐級分析展開到能采取措施為止。, 討論分析主要原因，把主要的、關(guān)鍵的原因分別用粗線或其他顏色的線標(biāo)記出來，或者加上方框進行現(xiàn)場驗證。,裱花蛋糕微生物超標(biāo),原料,果醬微生物超標(biāo),色素微生物超標(biāo),奶油微生物超標(biāo),包裝材料微生物超標(biāo),機器,打奶油機消毒不好,未按時消毒,氯濃度低,操作者,衛(wèi)生意識差,培訓(xùn)不夠,人員衛(wèi)生差,手未消毒,工作服不潔,環(huán)境,蛋糕貯存環(huán)境差,未按時消毒,溫度高,空調(diào)制冷能力差,裱花溫度差,消毒不好,溫度高,臭氧發(fā)生器故障,空調(diào)制冷能力差,測量,檢驗錯誤,抽樣方法錯誤,沒有校正,測氯卡失敗,量具不準(zhǔn), 記錄必要的有關(guān)事項，如參加討論的人員、繪制日期、繪制者等。 對主要原因制訂對策表（5W1H），落實改進措施。,課堂練習(xí) 以學(xué)校飯?zhí)蔑嬍承l(wèi)生質(zhì)量差為問題，進行因果圖分析。,分析患近視的原因,二、排列圖（Pareto Diagram） 排列圖的概念 又稱帕累托圖 全稱主次因素排列圖 將質(zhì)量改進項目從最重要到次要進行排列,50,100,150,100,50,0,0,A,B,C,D,E,F（其他）,帕累托曲線,頻數(shù),項目,排列圖是由一個橫坐標(biāo)、兩個縱坐標(biāo)、幾個按高低順序排列的矩形和一條累計百分比折線組成。,累計百分比（）,此圖是一個直角坐標(biāo)圖，它的左縱坐標(biāo)為頻數(shù)，即某質(zhì)量問題出現(xiàn)次數(shù)，用絕對數(shù)表示；右縱坐標(biāo)為頻率，常用百分?jǐn)?shù)來表示。 橫坐標(biāo)表示影響質(zhì)量的各種因素，按頻數(shù)的高低從左到右依次畫出長柱排列圖，然后將各因素頻率逐項相加并用曲線表示。 累計頻率在80%以內(nèi)的為A類因素，即是亟待解決的質(zhì)量問題。,排列圖作用： 通過區(qū)分最重要的和其他次要的項目，就可以用最少的努力獲得最大的改進。 “找出主要原因”, 排列圖的制作案例 表2-1是某食品廠2005年6月2日至6月7日菠蘿罐頭不合格項調(diào)查表 表2-1 菠蘿罐頭不合格項調(diào)查表,步驟： 制作排列圖數(shù)據(jù)表，計算不合格比率，并按數(shù)量從大到小順序?qū)?shù)據(jù)填入表中。 “其他”項的數(shù)據(jù)由許多數(shù)據(jù)很小的項目合并在一起，將其列在最后。 否則橫坐標(biāo)會變得很長。,表2-2 菠蘿罐頭排列圖數(shù)據(jù)表, 畫兩根縱軸和一根橫軸 左邊縱軸，標(biāo)上件數(shù)（頻數(shù)）的刻度，最大刻度為總件數(shù)（總頻數(shù)）； 右邊縱軸，標(biāo)上比率（頻率）的刻度，最大刻度為100%。 左邊總頻數(shù)的刻度與右邊總頻數(shù)的刻度（100%）高度相等。 橫軸上將頻數(shù)從大到小依次列出各項。, 在橫軸上按頻數(shù)大小畫出矩形，矩形高度代表各不合格項頻數(shù)的大小。 畫累計頻率曲線，用來表示各項目的累計百分比。 在圖上記入有關(guān)必要事項 排列圖名稱、數(shù)據(jù)及采集數(shù)據(jù)的時間、主題、數(shù)據(jù)合計數(shù)等。,圖2-3 菠蘿罐頭不合格項目排列圖, 排列圖的使用 為了抓住“關(guān)鍵的少數(shù)”，在排列圖上通常把累計比率分為3類：,在080%的因素為A類因素（主要因素） （不超過三項） 在80% 90%的因素為B類因素（次要因素） 在90% 100%的因素為C類因素（一般因素）,從圖2-3中可以看出，出現(xiàn)不合格品的主要原因是凈重和固形物含量，只要解決了這兩個問題，不合格率就可以降低78.7%。, 在解決質(zhì)量問題時，將排列圖和因果圖結(jié)合起來特別有效。 先用排列圖找出主要因素，再用因果圖對該主要因素進行分析，找出引起該質(zhì)量問題的主要原因。,三、散布圖（Scatter Plot） 也稱相關(guān)圖、分布圖、散點圖 研究兩個變量之間的關(guān)系及相關(guān)程度,散布圖 可以用來發(fā)現(xiàn)和確認(rèn)兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系 并確認(rèn)兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間預(yù)期的關(guān)系,范例： 某酒廠為了研究中間產(chǎn)品酒醅中的酸度和酒度2個變量之間存在什么關(guān)系，對酒醅樣品進行了化驗分析，結(jié)果如表2-3所示。 現(xiàn)利用散布圖對數(shù)據(jù)進行分析、研究和判斷。,表2-3 酒醅中酸度和酒度分析數(shù)據(jù)表,圖2-5 酒度與酸度散布圖,注意： 散布圖相關(guān)性規(guī)律 一般局限于觀測值數(shù)據(jù)的范圍內(nèi),四、直方圖（Histogram） 又稱頻數(shù)分布圖, 直方圖的概念與作用 直方圖是從總體中隨機抽取樣本，將從樣本中獲得的數(shù)據(jù)進行整理后，用一系列寬度相等、高度不等的矩形表示數(shù)據(jù)分布的圖。 矩形的寬度表示數(shù)據(jù)范圍的間隔，矩形的高度表示在給定間隔內(nèi)的數(shù)據(jù)頻數(shù)。,直方圖的作用： 較直觀地傳遞有關(guān)過程質(zhì)量狀況的信息，顯示質(zhì)量波動分布的狀態(tài)； 判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定 通過對數(shù)據(jù)分布與公差的相對位置的研究，可以對過程能力進行判斷。 一般適用于計量值數(shù)據(jù), 直方圖的制作案例 市場銷售的帶有包裝的產(chǎn)品所給出的標(biāo)稱重量，法律規(guī)定其實際重量只允許比標(biāo)稱重量多而不允許少。 而為了降低成本，灌裝量又不能超出標(biāo)稱重量太多。,某植物油生產(chǎn)廠使用灌裝機，灌裝標(biāo)稱重量為5000g的瓶裝色拉油，要求溢出量為050g。 現(xiàn)應(yīng)用直方圖對灌裝過程進行分析。,1.收集數(shù)據(jù) 作直方圖要求收集的數(shù)據(jù) 一般為50個以上 最少不得少于30個 數(shù)據(jù)太少時所反映的分布及隨后的各種推算結(jié)果的誤差會增大。 本例收集100個數(shù)據(jù)，列于表2-4中。,表2-4 溢出量數(shù)據(jù)表,2.計算數(shù)據(jù)的極差 極差 反映了樣本數(shù)據(jù)的分布范圍 在直方圖應(yīng)用中，極差的計算用于確定分組范圍。,3.確定組距 先確定直方圖的組數(shù)，然后以此組數(shù)去除極差，可得直方圖每組的寬度，即組距（h）。,組數(shù)的確定要適當(dāng)，組數(shù)k的確定可參見表2-5。,表2-5 組數(shù)選用表,該例取,組距一般取測量單位的整數(shù)倍，以便分組。,4.確定各組的邊界值 為避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)在組的邊界上，并保證數(shù)據(jù)中最大值和最小值包括在組內(nèi) 組的邊界值單位應(yīng)取為最小測量值減去最小測量單位的一半作為第1組的下界限 之后再按所計算的組距推算各組的分組界限。,本例： 第1組下界限 Xmin-最小測量單位/2=1-1/2=0.5 （精度） 第1組上界限 第1組下界限加組距：0.5+5=5.5,第2組下界限 與第1組上界限相同：5.5 第2組上界限 第2組下界限加組距：5.5+5=10.5 其他以此類推,5.編制頻數(shù)分布表,6.畫直方圖 建立平面直角坐標(biāo)系。 橫坐標(biāo)表示質(zhì)量特性值 縱坐標(biāo)表示頻數(shù) 以組距為底、各組的頻數(shù)為高，分別畫出所有各組的長方形，即構(gòu)成直方圖。 在直方圖上標(biāo)出公差范圍、規(guī)格上限、規(guī)格下限、樣本量、樣本平均值、樣本標(biāo)準(zhǔn)差和樣本平均值的位置等。,圖2-6 植物油溢出量直方圖, 直方圖的分析 1.對圖形形狀的觀察分析 根據(jù)直方圖的形狀，可以對總體進行初步分析。,2.直方圖與公差限的比較 直方圖為正常型時，還需判斷過程滿足規(guī)范要求（標(biāo)準(zhǔn)要求）的程度。, 直方圖的形狀分析與判斷,M,TL,TU,M,TL,TU, 與規(guī)范界限（公差）的比較分析,M,TL,TU,M,TL,TU,M,TL,TU,五、調(diào)查表（Check Sheet） 調(diào)查表的概念和作用 又稱檢查表、核對表、統(tǒng)計分析表 用來檢查有關(guān)項目的表格 作用： 收集、積累數(shù)據(jù)比較容易； 數(shù)據(jù)使用、處理起來也比較方便 可對數(shù)據(jù)進行粗略的整理和分析,明確目的,收集資料,確定方法,設(shè)計調(diào)查表,預(yù)調(diào)查,預(yù)評審,修改調(diào)查表,調(diào)查應(yīng)用, 調(diào)查表的種類 1.工序分布調(diào)查表 又稱質(zhì)量分布檢查表 對計量值數(shù)據(jù)進行現(xiàn)場調(diào)查 根據(jù)以往的資料，將某一質(zhì)量特性項目的數(shù)據(jù)分布范圍分為若干區(qū)間而制成的表格，用以記錄和統(tǒng)計每一質(zhì)量特性數(shù)據(jù)落在某一區(qū)間的頻數(shù)。,表2-7 產(chǎn)品重量實測值分布調(diào)查表 產(chǎn)品名稱：糖水菠蘿罐頭 生產(chǎn)線：A 調(diào)查者：張三 日期：2005-2-2,范例： 從表格形式看，質(zhì)量分布調(diào)查表與直方圖的頻數(shù)分布表相似。 所不同的是，質(zhì)量分布調(diào)查表的區(qū)間范圍是根據(jù)以往資料，首先劃分區(qū)間范圍，然后制成表格，以供現(xiàn)場調(diào)查記錄數(shù)據(jù)；而頻數(shù)分布表則是首先收集數(shù)據(jù)，再適當(dāng)劃分區(qū)間，然后制成圖表，以供分析現(xiàn)場質(zhì)量分布狀況之用。,2.不合格項調(diào)查表 主要用來調(diào)查生產(chǎn)現(xiàn)場不合格項目頻數(shù)和不合格品率，以便繼而用于排列圖等分析研究。 范例： 表2-8是某食品企業(yè)在某月玻璃瓶裝醬油抽樣檢驗中外觀不合格項目調(diào)查記錄表。 從外觀不合格項目的頻次可以看出，標(biāo)簽歪和標(biāo)簽擦傷的問題較為突出，說明貼標(biāo)機工作不正常，需要調(diào)整、修理。,表2-8 玻璃瓶裝醬油外觀不合格項目調(diào)查表 調(diào)查者：李四 地點：包裝車間 日期： 年 月,3.不合格位置調(diào)查表 又稱缺陷位置調(diào)查表 就是先畫出產(chǎn)品平面示意圖，把畫面劃分成若干小區(qū)域，并規(guī)定不同外觀質(zhì)量缺陷的表示符號。 調(diào)查時，按照產(chǎn)品的缺陷位置在平面圖的相應(yīng)小區(qū)域內(nèi)打記號，最后統(tǒng)計記號，可以得出某一缺陷比較集中在哪一個部位上的規(guī)律，這就能為進一步調(diào)查或找出解決辦法提供可靠的依據(jù)。,4.矩陣調(diào)查表 又稱不合格原因調(diào)查表 是一種多因素調(diào)查表 要求把生產(chǎn)問題的對應(yīng)因素分別排列成行和列，在其交叉點上標(biāo)出調(diào)查到的各種缺陷和問題以及數(shù)量。,范例： 表2-10是某飲料廠PET瓶生產(chǎn)車間對兩臺注塑機生產(chǎn)的PET瓶制品的外觀質(zhì)量的調(diào)查表。 從表中可以看出：1#機發(fā)生的外觀質(zhì)量缺陷較多，操作工B生產(chǎn)出的產(chǎn)品不合格最多。,注：氣孔 裂紋 疵點 X變形 其他,表2-10 PET瓶外觀不合格原因調(diào)查表,對原因進行分析表明，1#注塑機維護保養(yǎng)較差，而且操作工B不按規(guī)定及時更換模具。 從2月3日兩臺注塑機所生產(chǎn)的產(chǎn)品的外觀看質(zhì)量缺陷都比較多，而且氣孔缺陷尤為嚴(yán)重，經(jīng)調(diào)查分析是當(dāng)天的原料濕度較大所致。,六、分層法（Stratification） 分層法的概念和分層方法 又叫分類法、分組法 按照一定的標(biāo)志，把搜集到的大量有關(guān)某一特定主題的統(tǒng)計數(shù)據(jù)加以歸類、整理和匯總的一種方法。 目的：把雜亂無章和錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)和意見加以歸類匯總，使之更能確切地反映客觀事實。,一般按5M1E行分層 范例： 按操作者不同分層，區(qū)分工人A、B產(chǎn)生質(zhì)量問題的嚴(yán)重性。, 分層法應(yīng)用案例 某食品廠的糖水水果旋蓋玻璃罐頭經(jīng)常發(fā)生漏氣，造成產(chǎn)品發(fā)酵、變質(zhì)。 經(jīng)抽檢100罐產(chǎn)品后發(fā)現(xiàn)，一是由于A、B、C 3臺封罐機的生產(chǎn)廠家不同；二是所使用的罐蓋是由2個制造廠提供的。 在用分層法分析漏氣原因時采用按封罐機生產(chǎn)廠家分層和按罐蓋生產(chǎn)廠家分層兩種情況。,表2-11 按封罐機生產(chǎn)廠家分層,由表2-11可知，為降低漏氣率，應(yīng)采用B廠的封罐機。,表2-12 按罐蓋生產(chǎn)廠家分層,由表2-12可知，為降低漏氣率，應(yīng)采用二廠的封罐機。,但同時采用B廠的封罐機，選用二廠的罐蓋，漏氣率不但沒有降低，反而由原來的38增加到43。 這樣的簡單分層是有問題的。,表2-13 多因素分層法,正確的方法應(yīng)該是： 當(dāng)采用一廠生產(chǎn)的罐蓋時，應(yīng)采用B廠的封罐機。 當(dāng)采用二廠生產(chǎn)的罐蓋時，應(yīng)采用A廠的封罐機。 這時它們的漏氣率平均為0。,因此，運用分層法時，不宜簡單地按單一因素分層，必須考慮各因素的綜合影響效果。 在分析時，要特別注意各原因之間是否存在著相互影響，有無內(nèi)在聯(lián)系，嚴(yán)防不同分層方法的結(jié)論混為一談。,七、控制圖（Control Chart） 常規(guī)控制圖的構(gòu)造與原理 又稱管理圖、管制圖，休哈特控制圖 對過程質(zhì)量特性值進行測量、記錄、評估和監(jiān)察過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)的一種統(tǒng)計方法設(shè)計的圖。,控制圖原理： 根據(jù)正態(tài)分布理論，若過程只受隨機因素的影響，即過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，則過程質(zhì)量特性值有99.73%的數(shù)據(jù)（點子）落在控制界限內(nèi)，且在中心線兩側(cè)隨機分布。,若過程受到異常因素的作用，典型分布就會遭到破壞，則質(zhì)量特性值數(shù)據(jù)（點子）分布就會發(fā)生異常（出界、鏈狀、趨勢）。,反過來，如果樣本質(zhì)量特性值的點子在控制圖上的分布發(fā)生異常，那我們就可以判斷過程異常，需要進行診斷、調(diào)整。,x,LCL,CL,UCL,/2,/2,圖3 控制圖的兩類錯誤,“3原理”（或稱“千分之三法則”） 兩類錯誤是不可避免的 一般把控制范圍定在平均值的3, 常規(guī)控制圖的分類 按被控制對象的數(shù)據(jù)性質(zhì)不同 分為計量值控制圖、計件值控制圖和計點值控制圖,表2-14 常規(guī)控制圖的分類,表2-14 常規(guī)控制圖的分類,表2-14 常規(guī)控制圖的分類, 按用途不同 分析用控制圖 用于對已經(jīng)完成的過程或階段進行分析，以評估過程是否穩(wěn)定或確認(rèn)改進效果。, 控制用控制圖 用于正在進行中的過程，以保持過程的穩(wěn)定受控狀態(tài)。, 控制圖的判斷準(zhǔn)則 控制圖對過程異常的判斷以小概率事件原理為理論依據(jù)。 判異準(zhǔn)則有兩類： 一是點子出界就判異 二是界內(nèi)點子排列不隨機就判異 若過程不判異，則過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)。,規(guī)定了常規(guī)控制圖有8種判異準(zhǔn)則, 常規(guī)控制圖的應(yīng)用案例 1.均值-極差控制圖 最常用、最基本 控制對象： 長度、重量、強度、純度、時間、收率、生產(chǎn)量、水分含量、營養(yǎng)物質(zhì)成分等 計量值數(shù)據(jù),控制圖 主要用于觀察正態(tài)分布的均值的變化,控制圖 觀察正態(tài)分布的波動情況或變異度的變化,控制圖 將二者聯(lián)合運用，觀察正態(tài)分布的變化,范例： 某植物油生產(chǎn)廠，采用灌裝機灌裝，每桶標(biāo)稱重量為5000g，要求溢出量為050g。 采用 控制圖對生產(chǎn)過程進行質(zhì)量控制?？刂茖ο鬄橐绯隽浚瑔挝粸間。 見表2-15溢出量控制圖數(shù)據(jù)表。,表2-15 溢出量控制圖數(shù)據(jù)表,解： 步驟1，預(yù)備數(shù)據(jù)的取得 隨機抽取k組（一般為2025組） 大小為n（一般為46，常取5）,理論上講，預(yù)備數(shù)據(jù)的組數(shù)應(yīng)大于20組，在實際應(yīng)用中最好取25組數(shù)據(jù)。 當(dāng)個別組數(shù)據(jù)屬于可查明原因的異常時，經(jīng)剔除后所余數(shù)據(jù)依然大于20組時，仍可利用這些數(shù)據(jù)作分析用控制圖。若剔除異常數(shù)據(jù)后不足20組，則須在排除異因后重新收集25組數(shù)據(jù)。 取樣分組的原則是盡量使樣本組內(nèi)的變異小（由正常波動造成），樣本組間的變異大（由異常波動造成），這樣控制圖才能有效發(fā)揮作用。 因此，取樣時組內(nèi)樣本必須連續(xù)抽取，而樣本組間則間隔一定時間。,應(yīng)制定一個收集數(shù)據(jù)的計劃，將其作為收集、記錄及描圖的依據(jù)。 在適當(dāng)?shù)臅r間內(nèi)收集足夠的數(shù)據(jù)，這樣子組才能 反映潛在的變化，這些變化原因可能是換班/操作人員更換/材料批次不同等原因引起。對正在生產(chǎn)的產(chǎn)品進行監(jiān)測的子組頻率可以是每班2次，或一小時一次等。,按工藝文件規(guī)定，本例每間隔30min在灌裝生產(chǎn)線連續(xù)抽取n=5的樣本量計量溢出量。 共抽取25組樣本，將溢出量數(shù)據(jù)記入數(shù)據(jù)表。, 步驟2，計算統(tǒng)計量 計算每一組數(shù)據(jù)的平均值和極差，記入表中；然后計算25組數(shù)據(jù)的總平均值和極差平均值。, 步驟3，計算控制界限、作控制圖、打點并判斷： 先計算R圖的控制界限 計算公式見表2-16。,注： D4 、D3為隨著樣本容量n而變化的系數(shù)，可由控制圖系數(shù)選用表中選取。,表2-16 常規(guī)控制圖控制線公式,表2-17 控制系數(shù)選用表,由表2-17中可知，當(dāng)n=5時,以這些參數(shù)作R控制圖，并將表2-15中的R數(shù)據(jù)在圖上打點，結(jié)果如圖2-11。,對照常規(guī)控制圖的判異準(zhǔn)則，可判R圖處于穩(wěn)態(tài)。 因此，可以接著建立平均值控制圖。, 計算 圖的控制界限,注：A2為隨著樣本容量n而變化的系數(shù)，可由控制圖系數(shù)選用表中選取。,由表2-17中可知，當(dāng)n=5時,以這些參數(shù)作平均值控制圖，并將表2-15中的數(shù)據(jù)在圖上打點，結(jié)果如圖2-12。,對照常規(guī)控制圖的判異準(zhǔn)則，可判均值控制圖無異常。,因此可以判定灌裝過程處于穩(wěn)定受控狀態(tài)。,表2-20 質(zhì)量管理傳統(tǒng)7種工具小節(jié),控制圖應(yīng)用中常見錯誤 在5M1E因素未加控制，工序處于不穩(wěn)定狀態(tài)時就使用控制圖管理工序。 CP1的情況下，就使用控制圖。 用公差代替控制界限，或用壓縮的公差線代替。 僅打點而不做分析判斷。 不及時打點而不能及時發(fā)現(xiàn)工序異常。 當(dāng)5M1E發(fā)生變化時，而未及時調(diào)整控制界限。 畫法不規(guī)范、不完整。,第三節(jié) 過程能力指數(shù) 也稱工序能力指數(shù) 一、概念 工序 是產(chǎn)品制造過程的基本環(huán)節(jié) 也是生產(chǎn)過程的基本單位 也是質(zhì)量檢驗的基本環(huán)節(jié),范例： 生產(chǎn)工藝流程是由眾多的工序構(gòu)成, 過程能力（B） 也稱工序能力 是指一定時間內(nèi)處于穩(wěn)定狀態(tài)下工序?qū)嶋H加工能力 用波動幅度6表征 即 B=6,B, 技術(shù)要求（ ） 質(zhì)量特性值的允許波動范圍 用公差范圍來表示, 過程能力指數(shù)（ process capability index ，PCI） 也稱工序能力指數(shù)（Cp） 是指產(chǎn)品公差范圍（T）與過程能力（B）之比 即 PCIT/B,二、計算 符號說明 為質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心 為公差范圍 為公差中心, 為質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心與公差中心的中心偏移量, 表征了工序加工的質(zhì)量特性值分散程度，可作為的估計值 即S, 計算公式 當(dāng)給定雙向公差、質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心與公差中心不一致時。, 當(dāng)給定雙向公差、質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心與公差中心相一致。, 給定公差上限 如有毒物質(zhì)或重金屬含量, 給定公差下限 如產(chǎn)品某種成分含量不能低于多少, 范例 例題1 強化面包中，某營養(yǎng)素加入量的標(biāo)準(zhǔn)要求是每100g加（20.2）g，測得樣本平均值 =2.05g，標(biāo)準(zhǔn)差s=0.05。 計算過程能力指數(shù)。, 例題2 某產(chǎn)品含某一雜質(zhì)要求最高不能超過12.2毫克，樣本標(biāo)準(zhǔn)差S為0.038，樣本平均值為12.1，求過程能力指數(shù)。,三、評定分級,表 過程能力指數(shù)的評價標(biāo)準(zhǔn),通常取PCI1.33為最小可接收值。,四、提高過程能力指數(shù)的途徑 調(diào)整工序加工的分布中心，減少偏移量。 提高過程能力，減少分散程度。 調(diào)整質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（公差范圍T） 。,第四節(jié) 試驗設(shè)計 一、試驗與質(zhì)量關(guān)系 作為一個食品企業(yè)，為了試制新產(chǎn)品，改革舊工藝，降低物料消耗，不斷地提高產(chǎn)品質(zhì)量，往往需要進行大量的試驗。 試驗最終都是為了找到在某種條件下最合理的工藝條件或設(shè)計參數(shù)，從而達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量的目的。,產(chǎn)品的質(zhì)量與對此產(chǎn)品所進行的試驗研究有密切的關(guān)系?？梢赃@樣說，在開發(fā)新產(chǎn)品時所進行試驗的范圍和程度，決定了產(chǎn)品質(zhì)量的提高程度。 因此，有關(guān)試驗的設(shè)計、進行、結(jié)果分析等工作也是質(zhì)量決策的內(nèi)容之一。,一個企業(yè)應(yīng)重視新產(chǎn)品的開發(fā)，以從根本上提高產(chǎn)品的質(zhì)量。 而要有效進行新產(chǎn)品的開發(fā)，需要采用相關(guān)的試驗設(shè)計。,二、試驗設(shè)計 （Design Of Experiments，DOE） 是研究安排試驗并對結(jié)果進行統(tǒng)計分析的一門學(xué)問。 它是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的一個重要分支，在質(zhì)量管理中，它也是質(zhì)量決策的一個重要內(nèi)容。 目的： 在少做試驗的情況下得到最佳工藝參數(shù)，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。, 試驗條件 試驗的成功與否取決于試驗條件是否選擇得當(dāng)。 如何科學(xué)地選擇作為組成試驗條件的指標(biāo)、因素和水平，是進行試驗設(shè)計極為重要的研究課題。, 指標(biāo) 指在試驗中根據(jù)試驗?zāi)康亩x定的、用來衡量或考核試驗效果的質(zhì)量特性。 指標(biāo)可分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩種，前者如重量、尺寸、速度、硬度等；后者如外觀、顏色、味道、風(fēng)味等。 根據(jù)在一個試驗中同時考察指標(biāo)個數(shù)的不同，還可將試驗分為單指標(biāo)試驗和多指標(biāo)試驗。, 因素 指對試驗指標(biāo)可能有影響，而且在試驗中提出了明確的條件能加以區(qū)別、對比的原因。 在試驗中，因素是應(yīng)重點考察的內(nèi)容。 因素可分為定量因素和定性因素，前者如溫度、pH值、時間等；后者如品種、方法等。, 水平 指因素變化的多種狀態(tài)和條件 根據(jù)試驗中各因素所取水平個數(shù)的不同，試驗可分為二水平、三水平、四水平試驗等。 若各因素所取水平數(shù)不等，則稱其為混合水平試驗。,因素通常用大寫字母表示，水平通常用阿拉伯?dāng)?shù)字表示。 如因素A取三個水平可分別表示為A1、A2、A3。 范例： 60、80、100為因素A的三個水平 即A160，A280，A3100。, 基本原理 通過研究人員，控制其他不予考察的因素，使它不能影響試驗結(jié)果，從而探討試驗因素的存在對試驗結(jié)果的影響；同時，考察試驗因素改變后對結(jié)果所產(chǎn)生的影響。, 注意事項 要積極地駕馭試驗。 要把每一個試驗都當(dāng)作“整體”的“零件”，考慮到組裝的需要。 寧可將已經(jīng)設(shè)計的試驗不予實施，也不能將未經(jīng)設(shè)計或不符合整體設(shè)計要求的試驗倉促“上馬”。 為試驗而做的試驗，干脆取消。, 沒有明確的目的，就談不上周到的設(shè)計。未經(jīng)設(shè)計的試驗是無用的試驗。對課題缺乏深刻的認(rèn)識，就難以明確試驗的目的。而明確目的的有效方法，就是不斷沿著“原因何在”的疑問思路，一追到底。, 試驗設(shè)計就是對整個試驗進行科學(xué)的管理。要有嚴(yán)格按照設(shè)計進行試驗的習(xí)慣，把試驗的全過程都置于嚴(yán)格的管理狀態(tài)之下。 試驗管理的重點是控制條件和準(zhǔn)確地抽取數(shù)據(jù)。, 機會難得，試驗現(xiàn)場難得。 要注意試驗過程中的觀察，觀察的基本功是：詳審細(xì)察，善疑多思。 觀察時，既要能夠捕捉預(yù)定的事務(wù)，又要保持警覺，善于捕捉異?，F(xiàn)象。, 任何成功的試驗都始于設(shè)計而終于分析。 在設(shè)計試驗之時，就要考慮到試驗的分析。設(shè)計的缺陷是“先天不足”，而分析的草率是“后天不足”。, 收集數(shù)據(jù)要有真本事。 收集沒有統(tǒng)計意義的數(shù)據(jù)，等于做無用功。不要有意或無意地給數(shù)據(jù)染上主管的色彩。 不利于自己愿望的數(shù)據(jù)要比受人歡迎的事實更易忘卻，因而更需要加以記錄。, 要善于從試驗中發(fā)掘信息，從數(shù)據(jù)中提煉模型。但不要隨意讓推理的進程超越已有的事實。, 成功的試驗，是基本條件可以再現(xiàn)的試驗。 驗證試驗之時，最重要的是考察某一事件是不是發(fā)生，而不必要求樣本空間中某一特定數(shù)值一定出現(xiàn)。,二、單因素試驗 實際中最簡單的試驗問題是單目標(biāo)、單因素的問題。 單因素試驗： 只有一個因素改變而其它因素固定,范例： 進行單因素試驗，尋找好的工藝使得提取率最高。 A為提取溫度，B提取時間，C為液固比,第一步 將時間（B90min）和液固比（C5）固定，變化溫度。,第二步 固定溫度（A=85）和液固比（C=5），變化時間,第三步 固定時間（B120min）和溫度（A85），變化液固比,確定最佳工藝 A85，B120min，C6。,試驗次數(shù)比較多，花費的時間較多；沒有充分利用試驗結(jié)果的信息；對于存在交互作用的試驗，誤差較大。,三、正交試驗法 正交試驗法是一種合理安排、科學(xué)分析多因素試驗的有效的數(shù)學(xué)方法。 它是在實踐經(jīng)驗與理論知識的基礎(chǔ)上，借助一種規(guī)格化的“正交表”，從眾多的試驗條件中確定若干代表性較強的試驗條件，科學(xué)地安排實驗，然后再對試驗結(jié)果進行綜合比較、統(tǒng)計分析，探求各因素水平的最佳組合，從而求得最優(yōu)或較優(yōu)試驗方案的一種數(shù)學(xué)方法。,1、作用 安排合理，經(jīng)濟高效。 對于多因素試驗，若為全面考察因素與指標(biāo)間的關(guān)系，從而采用排列組合法時，則對4個因素、3個水平需做3481次試驗。 而采用正交表L9(34)僅需做9次試驗，大大減少了試驗次數(shù)。, 分清主次，找出關(guān)鍵。 通過正交試驗，能從眾多的影響因素中，分清主次，找出影響試驗結(jié)果的關(guān)鍵因素。, 簡單易懂，便于推廣。 在日本，有“不懂正交試驗只能算是半個工程師”的說法。, 掌握規(guī)律，有效控制。 正交試驗有助于搞清因素與指標(biāo)間的因果關(guān)系，從而掌握內(nèi)在規(guī)律，對質(zhì)量指標(biāo)進行有效控制。, 指明方向，效果明顯。 正交試驗是一種方法論的科學(xué)，它不需要投資，但又能從試驗設(shè)計結(jié)果的分析中，進行預(yù)測、估計，為試驗指明方向，因而其經(jīng)濟效果十分顯著。,2、正交表 正交表的符號,范例： L9(34) 表示該表最多能考察4個因素，每個因素可取3個水平，共需做9次試驗。 L8(4X24) 表示一個因素是4個水平，4個因素各為2個水平的混合水平正交表，共需做8次試驗。, 常用正交表的種類 根據(jù)水平數(shù)的相同與否分類 相同水平的正交表 各試驗因素采用的水平數(shù)都相同 如： L4(23) 、L9(34) 、L8(27) 27(313)、L16(45)、L25(56) 等, 混合水平的正交表 各試驗因素采用的水平數(shù)都不同 如： L12(3X24) 、L12(6X22) L18(2X37)、L12(3X23) L16(42X29) 等, 正交表的特點 均衡分散性 在任意一列中，每個水平的重復(fù)次數(shù)是相等的。 范例： L9(34) 中任一列中每個水平重復(fù)出現(xiàn)3次。, 可伸可縮，效用明確 正交表La（bc）中c代表最多可考察的因素數(shù) 范例： L9(34) 最多可安排4個因素，但根據(jù)試驗的實際需要，可安排少于4個的因素數(shù)，也可考察因素間的交互作用，但考察的因素和因素間的互作數(shù)不能大于4。, 存在基本列和交互列 在正交表中，基本列是用來安排試驗因素的，交互列是用來考察因素間交互作用的。 如果不考慮因素間的交互作用，交互列也可用來安排試驗因素。 當(dāng)一個因素對試驗值的影響與另一個因素所取水平有關(guān)系時，就稱這兩個因素之間存在交互作用。,嚴(yán)格來說，因素之間總是存在著或大或小的交互作用，因此，交互作用是多因素試驗中常常碰到的一個問題。,正交表中有的可以用來考察兩因素間的交互作用 有的正交表在安排試驗時不能考慮兩因素間的交互作用。,3、正交試驗設(shè)計 范例： 以從柑桔果皮中提取果膠的研究，來說明正交試驗設(shè)計的步驟。,背景 果膠的用途甚廣，食品工業(yè)中廣泛地用作增稠劑、穩(wěn)定劑、乳化劑等。 生產(chǎn)果膠的原料主要為柑桔皮渣。我國是柑桔主要產(chǎn)國之一，可以供給生產(chǎn)果膠的原料是十分充足的。, 明確試驗?zāi)康?，確定試驗指標(biāo) 在此試驗中，試驗?zāi)康氖菍で髲母探燮ぶ刑崛」z的最佳條件，試驗指標(biāo)以綜合指標(biāo)評分為依據(jù)，分值越高，說明提取效果越好。, 挑因素、選水平，制定因素水平表 主要根據(jù)試驗?zāi)康牟檎业挠嘘P(guān)資料、試驗人員的實踐經(jīng)驗和試驗的具體條件，確定相關(guān)因素。 一般試驗中，因素以不超過4個為好。 因素挑好后，就要根據(jù)資料和實際情況選水平。 一般水平數(shù)選2-4個為宜。,每個因素的水平可以相等，也可以不等。 水平間間隔可以相等，也可以不等。 重要的因素或者特別希望詳細(xì)了解的因素，水平數(shù)可多一些，其余可少一些。 在因素水平表中每一因素的水平次序排列，也可隨機確定。 但一旦確定，在整個試驗過程中，就不能任意更動。,提取果膠的主要方法有酸提取法、離子交換法、微生物法等幾種。 本研究采用酸提取法。 其工藝流程如下： 果實熱燙去皮滅酶漂洗加酸調(diào)整pH值在一定溫度下萃取過濾、冷卻沉淀洗滌烘干粉碎包裝成品,有關(guān)果膠提取資料的研究表明：在酸提取法中，pH值、溫度、時間和酸種類是影響提膠的主要因素。,表3-1 果膠提取因素水平表, 選取合適的正交表 提取果膠的試驗，是一個4個因素4個水平的相同水平的試驗，而且不考慮因素間的交互作用，因此選用L16(45)正交表。,根據(jù)試驗因素和水平的多少，以及是否需要估計交互作用，選擇合適的正交表。 當(dāng)試驗的主要目的是尋找事物內(nèi)部變化的規(guī)律，必須研究因素間的交互作用，而且試驗的工作量與經(jīng)費能夠解決時，惡意選擇較大的正交表。 當(dāng)試驗的目的主要是尋求較好的水平組合而不著重因素間的交互作用，而且客觀條件又不允許做太多試驗時，就可選擇較小的正交表。,表3-2 L16(45)正交表, 作表頭設(shè)計 指將試驗方案中的各因素科學(xué)地安排到正交表的各列，從而形成試驗方案。 通過表頭設(shè)計可以得到試驗方案表。 一般采用不研究交互作用的表頭設(shè)計。 這種表頭設(shè)計非常簡單，各因素確定的哪一列上任意選定。 同一試驗，即使采用同一張正交表，可以有不同的表頭設(shè)計方案，但這并不影響最終的結(jié)果分析。,表3-3 果膠提取正交試驗設(shè)計方案,為了便于對試驗結(jié)果進行方差分析，在表頭設(shè)計時 應(yīng)盡量留出空列 并設(shè)置23次重復(fù)試驗, 進行試驗，收集試驗數(shù)據(jù) 對于試驗方案表的實施，既可以按表中試驗號順序來做，也可將試驗號按隨機排列的順序來做。 但不能將各個試驗號中處理組合的內(nèi)容隨意更改。 在試驗過程中，要加強管理，試驗結(jié)束，及時收集有關(guān)試驗指標(biāo)數(shù)據(jù)，并進行分析。,表3-4 果膠提取正交試驗的結(jié)果, 對試驗結(jié)果進行分析 對正交試驗的結(jié)果分析，可采用直觀分析法和方差分析法。,直觀分析法 是對各試驗結(jié)果進行直接比較，并由試驗結(jié)果求出各因素每個水平的試驗結(jié)果綜合值與平均值，再求出每個因素的極差，由極差確定因素主次，由平均值確定最佳工藝水平組合。,優(yōu)點： 該分析方法簡單明了，便于推廣，對于尋求較好條件的可能位置以及決定下批試驗的水平具有重要作用。,缺點： 直觀分析法不能估計試驗過程中以及試驗結(jié)果中必然存在的誤差的大小，因而不能區(qū)分某因素各水平所對應(yīng)的試驗結(jié)果間的差異究竟是真正由因素水平不同所引起的，還是由試驗誤差所引起的，因此不能知道分析的精度。 同時，對于多水平的試驗，當(dāng)要考慮交互作用時，由于三水平以上的因素的交互作用要占兩列以上。 因此，直觀分析法主要用于正交試驗中既沒有空列，又不設(shè)置重復(fù)的試驗的結(jié)果分析。,方差分析法 可以對試驗誤差進行估計，并可進行各因素的顯著性檢驗，適合于在正交試驗中有空列存在或設(shè)置重復(fù)的試驗結(jié)果的分析。,4、正交試驗的直觀分析方法 1）直接比較，找出試驗的好結(jié)果 對試驗結(jié)果進行直接比較，找出在正交試驗中指標(biāo)最好的