【正文】 得率（％） 73% 75% 68% 0%20%40%60%80%4 5 6 7 8提取率(%)確定最佳工藝 A＝ 85℃ ， B＝ 120min， C＝ 6。 驗(yàn)證試驗(yàn)之時(shí)，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)。 不利于自己愿望的數(shù)據(jù)要比受人歡迎的事實(shí)更易忘卻，因而更需要加以記錄。設(shè)計(jì)的缺陷是 “ 先天不足 ” ，而分析的草率是“ 后天不足 ” 。 要注意試驗(yàn)過程中的觀察，觀察的基本功是：詳審細(xì)察，善疑多思。 ⑶ 試驗(yàn)設(shè)計(jì)就是對(duì)整個(gè)試驗(yàn)進(jìn)行科學(xué)的管理。 ⑵ 沒有明確的目的，就談不上周到的設(shè)計(jì)。 ㈢ 注意事項(xiàng) ⑴ 要積極地駕馭試驗(yàn)。 因素通常用大寫字母表示，水平通常用阿拉伯?dāng)?shù)字表示。 在試驗(yàn)中，因素是應(yīng)重點(diǎn)考察的內(nèi)容。 ⑴ 指標(biāo) 指在試驗(yàn)中根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康亩x定的、用來衡量或考核試驗(yàn)效果的質(zhì)量特性 。 它是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，在質(zhì)量管理中，它也是質(zhì)量決策的一個(gè)重要內(nèi)容。 因此，有關(guān)試驗(yàn)的設(shè)計(jì)、進(jìn)行、結(jié)果分析等工作也是質(zhì)量決策的內(nèi)容之一。 STP C I62 ???第四節(jié) 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 一、試驗(yàn)與質(zhì)量關(guān)系 作為一個(gè)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(jìn)行大量的試驗(yàn)。 通常取 PCI＝ 。 ） g， 測(cè)得樣本平均值 =， 標(biāo)準(zhǔn)差 s=。 ⑺ 畫法不規(guī)范、不完整。 ⑶ 用公差代替控制界限，或用壓縮的公差線代替。 對(duì)照常規(guī)控制圖的判異準(zhǔn)則，可判均值控制圖無異常。 0102030405060701 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27UCL=CL=L CL=0極差 對(duì)照常規(guī)控制圖的判異準(zhǔn)則，可判 R圖處于穩(wěn)態(tài)。 ⑵ 步驟 2，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量 計(jì)算每一組數(shù)據(jù)的平均值和極差，記入表中；然后計(jì)算 25組數(shù)據(jù)的 總平均值 和 極差平均值 。 在適當(dāng)?shù)臅r(shí)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。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)。控制對(duì)象為溢出量，單位為 g。 ㈢ 控制圖的判斷準(zhǔn)則 控制圖對(duì)過程異常的判斷以小概率事件原理為理論依據(jù)。 質(zhì)量特性值 抽樣時(shí)間和樣本序號(hào) UCL CL LCL 3σ 3σ ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● 反過來，如果樣本質(zhì)量特性值的點(diǎn)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(jìn)行診斷、調(diào)整。 在分析時(shí)，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。 表 213 多因素分層法 封罐機(jī) 生產(chǎn)廠家 漏氣情況 罐蓋生產(chǎn)廠家 合計(jì) 一廠 二廠 A 漏氣 /罐 12 0 12 不漏氣 /罐 4 22 26 B 漏氣 /罐 0 6 6 不漏氣 /罐 10 8 18 C 漏氣 /罐 6 14 20 不漏氣 /罐 14 4 18 小計(jì) 漏氣 /罐 18 20 38 不漏氣 /罐 28 34 62 合計(jì) 46 54 100 正確的方法應(yīng)該是： ① 當(dāng)采用一廠生產(chǎn)的罐蓋時(shí)，應(yīng)采用 B廠的封罐機(jī)。 表 211 按封罐機(jī)生產(chǎn)廠家分層 封罐機(jī) 生產(chǎn)廠家 漏氣 /罐 不漏氣 /罐 漏氣率 /% A 12 26 32 B 6 18 25 C 20 18 53 合計(jì) 38 62 38 由表 211可知，為降低漏氣率，應(yīng)采用 B廠的封罐機(jī)。 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。 設(shè)備 操作者 2月 1日 2月 2日 2月 3日 2月 4日 2月 5日 上午 下午 上午 下午 上午 下午 上午 下午 上午 下午 1 A ○ ○ ● ○ X X □ ○ X ● ○ ○ X □ ○ ○ ● ○ ○ ○ X ○ ○ ○ ○ X ○ ○ ○ X X ○ X □ ○ X △ △ X ● □ B ○ ● X X ○ ○ ● X X X X ● △ ○ X X ○ ○ ○ ○ ○ ○ ● X X ○ ○ ○ ○ ○ ○ ● X ○ ● ● ○ X X ○ ○ ● ● X X △ ○ ○ ● X ○ X X X ○ 2 A ○ X □ ○ X ● ○○○○○ X ○○○○ X ○ △ ○ ● X ○ ○ B ○ □ ○ ● X ○ ○ △ ○○○ X □ ○○○○ ○ ● □ ○ X ○ ○ 注：○氣孔 △裂紋 ●疵點(diǎn) X變形 □其他 表 210 PET瓶外觀不合格原因調(diào)查表 對(duì)原因進(jìn)行分析表明， 1注塑機(jī)維護(hù)保養(yǎng)較差，而且操作工 B不按規(guī)定及時(shí)更換模具。 調(diào)查時(shí)，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(hào)，最后統(tǒng)計(jì)記號(hào)，可以得出某一缺陷比較集中在哪一個(gè)部位上的規(guī)律，這就能為進(jìn)一步調(diào)查或找出解決辦法提供可靠的依據(jù)。 主要用來調(diào)查生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)不合格項(xiàng)目頻數(shù)和不合格品率，以便繼而用于排列圖等分析研究。 M TL TU M TL TU XX常見類型 圖例 調(diào)整要點(diǎn) 能力不足型 已出現(xiàn)不合格品 ，應(yīng)多方面采取措施 ，減少標(biāo)準(zhǔn)偏差 S或放寬過嚴(yán)的公差范圍 。 偏心型 調(diào)整分布中心 ， 使分布中心 與公差中心 M重合 。 孤島型 這是由于測(cè)量工具有誤差 、 或是原材料一時(shí)的變化 、 或刀具嚴(yán)重磨損 、 短時(shí)間內(nèi)有不熟練工人替崗 、 操作疏忽、 混入規(guī)格不同的產(chǎn)品等造成的 。 圖 26 植物油溢出量直方圖 051015202530351 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 T L T UT頻數(shù)溢出量 /g n=100 = s=XX㈢ 直方圖的分析 根據(jù)直方圖的形狀，可以對(duì)總體進(jìn)行初步分析。 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(cè)量值減去最小測(cè)量單位的一半作為第 1組的下界限 之后再按所計(jì)算的組距推算各組的分組界限。 測(cè)量單位（ g） 43 40 28 28 27 28 26 12 33 30 34 42 22 32 30 34 29 20 22 28 24 29 29 18 35 21 36 46 30 14 28 28 32 28 22 20 25 38 36 12 38 30 36 20 21 24 20 35 26 20 29 31 18 30 24 26 32 28 14 47 24 34 22 20 28 24 48 27 1 24 34 10 14 21 42 22 38 34 6 22 39 32 24 19 18 30 28 28 16 19 20 28 18 24 8 24 12 32 37 40 表 24 溢出量數(shù)據(jù)表 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(jì)算用于確定分組范圍。 某植物油生產(chǎn)廠使用灌裝機(jī)，灌裝標(biāo)稱重量為 5000g的瓶裝色拉油，要求溢出量為 0~50g。 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)。 先用排列圖找出主要因素，再用因果圖對(duì)該主要因素進(jìn)行分析，找出引起該質(zhì)量問題的主要原因。 ⑷ 畫累計(jì)頻率曲線，用來表示各項(xiàng)目的累計(jì)百分比。 表 22 菠蘿罐頭排列圖數(shù)據(jù)表 不合格類型 不合格數(shù) 累計(jì)不合格數(shù) 比率 % 累計(jì)比率 % 凈重 42 42 固形物 28 70 真空度 7 77 雜質(zhì) 6 83 塊形 4 87 其他 2 89 100 合計(jì) 89 100 ⑵ 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%。 排列圖作用： 通過區(qū)分最重要的和其他次要的項(xiàng)目，就可以用最少的努力獲得最大的改進(jìn)。 材料方面 人為方面 環(huán)境方面 方法方面 設(shè)備方面 印刷不清楚 字太小 燈光太暗 燈光太強(qiáng) 桌椅高度 書本質(zhì)量 常揉眼睛 常盯屏幕 坐車看書 走路看書 躺著看書 看書方法不對(duì) 距離過近 長(zhǎng)時(shí)間看書不休息 分析患近視的原因 二、排列圖 （ Pareto Diagram） ㈠ 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(jìn)項(xiàng)目從最重要到次要進(jìn)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(xiàng)目 排列圖是由一個(gè)橫坐標(biāo)、兩個(gè)縱坐標(biāo)、幾個(gè)按高低順序排列的矩形和一條累計(jì)百分比折線組成。 ⑷ 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(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證。 范例：配方錯(cuò)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(jì)量?jī)x器故障 異常因素 非過程固有 有時(shí)存在，有時(shí)不存在 對(duì)質(zhì)量波動(dòng)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(xiǎn) ） 易于判斷其產(chǎn)生原因并除去 （ 在經(jīng)濟(jì)上是必須消除的 ） 表 21 正常波動(dòng)與異常波動(dòng) 正常波動(dòng) 異常波動(dòng) 產(chǎn)生原因 偶然因素 系統(tǒng)因素 存在情況 大量存在 少量存在 作用大小 對(duì)質(zhì)量特性值影響較小 如存在，可使產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)生顯著變化 影響因素 很多，不易識(shí)別，難以確定 較少，容易識(shí)別 解決方法 提高科學(xué)技術(shù)水平 加強(qiáng)管理 質(zhì)量管理工作 控制在最低限度 消除 過程狀態(tài) 統(tǒng)計(jì)受控狀態(tài) 統(tǒng)計(jì)失控狀態(tài) 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(duì) 計(jì)量值數(shù)據(jù) ） 大多為 正態(tài)分布 正態(tài)分布有一個(gè)結(jié)論對(duì)質(zhì)量管理很有用： 無論均值 μ 和標(biāo)準(zhǔn)差 σ 取何值 產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在 μ177。 范例： 經(jīng)驗(yàn)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(tái)設(shè)備上、由同一個(gè)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(dòng)。 當(dāng)樣本量 n為奇數(shù)時(shí)，正中間的數(shù)只有一個(gè)； 當(dāng) n為偶數(shù)時(shí)，正中位置有兩個(gè)數(shù)，此時(shí)中位數(shù)為正中兩個(gè)數(shù)的算術(shù)平均值。 范例： 從 3000包奶粉中抽取 10包奶粉作為樣本進(jìn)行檢驗(yàn) 樣本量： 也稱樣本大小 樣本中所含的個(gè)體數(shù)目 范例： 從 3000包奶粉中抽取 10包奶粉作為樣本進(jìn)行檢驗(yàn) 其樣本量 n＝ 10 n抽樣： 從總體中抽取部分個(gè)體作為樣本的過程 通常采取 “ 隨機(jī)抽樣” 的方法 提問：什么是隨機(jī)抽樣？ ⑴ 表示樣本的 中心位置 的統(tǒng)計(jì)量 ① 樣本平均值 XnXXni/1??????? ??② 樣本中位數(shù) 指把收集到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按大小順序重新排列，排在正中間的那個(gè)數(shù)。 范例： 沒有兩個(gè)相同的人、樹葉，對(duì)于產(chǎn)品也是一樣的，沒有兩件完全相同的產(chǎn)品。對(duì)這樣的工序必須嚴(yán)加控制。 裱花蛋糕微生物超標(biāo) ① 一般按 5M1E的 6大因素分類 裱花蛋糕微生物超標(biāo) 原料 機(jī)器 操作者 環(huán)境 測(cè)量 ② 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(zhǎng)短不等的箭頭畫在圖上，逐級(jí)分析展開到能采取措施為止。 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(jìn)行因果圖分析。