【文章內(nèi)容簡介】 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(yàn)錯(cuò)誤 抽樣方法錯(cuò)誤沒有校正測氯卡失敗量具不準(zhǔn)圖 22 裱花蛋糕微生物超標(biāo)的因果圖2 特性要因圖的制作步驟對 某糕點(diǎn)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(jìn)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)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(jī)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(jí)分析展開到能采取措施為止。（ 3）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)場驗(yàn)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(jī)器打奶油機(jī)消毒不好未按時(shí)消毒氯濃度低操作者衛(wèi)生意識(shí)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(shí)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(yàn)錯(cuò)誤 抽樣方法錯(cuò)誤沒有校正測氯卡失敗量具不準(zhǔn)（ 4）記錄必要的有關(guān)事項(xiàng)，如參加討論的人員、繪制日期、繪制者等。（ 5）對主要原因制訂對策表（ 5W1H）， 落實(shí)改進(jìn)措施。作業(yè) 以學(xué)校飯?zhí)蔑嬍承l(wèi)生質(zhì)量差為問題，進(jìn)行特性要因圖分析。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距離過近長時(shí)間看書不休息分析患近視的原因 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50100150 1005000● ● ● ● ● ● ● 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。累計(jì)百分比（％）80此圖是一個(gè)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(xiàng)相加并用曲線表示。 累計(jì)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(xiàng)目，就可以用最少的努力獲得最大的改進(jìn)?！?找出 主要原因 ”排列圖的制作案例表 21是某食品廠 2023年 6月 2日至 6月 7日菠蘿罐頭不合格項(xiàng)調(diào)查表表 56 菠蘿罐頭不合格項(xiàng)調(diào)查表不合格類型 外表面 真空度 二重卷邊 凈重 固形物 雜質(zhì) 塊形 小計(jì)不合格數(shù) 1 7 1 42 28 6 4 89步驟：制作排列圖數(shù)據(jù)表，計(jì)算不合格比率，并按數(shù)量從大到小順序 將數(shù)據(jù)填入表中?！?其他 ” 項(xiàng)的數(shù)據(jù)由許多數(shù)據(jù)很小的項(xiàng)目合并在一起，將其列在最后。否則橫坐標(biāo)會(huì)變得很長。 表 57 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(xiàng)。⑶ 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(xiàng)頻數(shù)的大小。⑷ 畫累計(jì)頻率曲線，用來表示各項(xiàng)目的累計(jì)百分比。⑸ 在圖上記入有關(guān)必要事項(xiàng)排列圖名稱、數(shù)據(jù)及采集數(shù)據(jù)的時(shí)間、主題、數(shù)據(jù)合計(jì)數(shù)等。圖 58 菠蘿罐頭不合格項(xiàng)目排列圖㈢ 排列圖的使用⑴ 為了抓住 “ 關(guān)鍵的少數(shù) ” ，在排列圖上通常把累計(jì)比率分為 3類：在 0~80%的因素為 A類因素 （主要因素）（不超過三項(xiàng)）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 58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(gè)問題，不合格率就可以降低 % 。⑵ 在解決質(zhì)量問題時(shí)，將排列圖和特性要因圖結(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(jìn)行分析，找出引起該質(zhì)量問題的主要原因。 散布圖 （ Scatter Plot）也稱相關(guān)圖、分布圖、散點(diǎn)描繪兩種質(zhì)量特性值之間相關(guān)關(guān)系的分布狀態(tài)圖溫度硬度 Y=a+bx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(gè)變量之間存在什么關(guān)系，對酒醅樣品進(jìn)行了化驗(yàn)分析，結(jié)果如表 23所示?，F(xiàn)利用散布圖對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、研究和判斷。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)系序號(hào) 酸度 酒度 序號(hào) 酸度 酒度1 9 2 10 3 11 4 12 5 13 6 14 7 15 8 16 表 58 酒醅中酸度和酒度分析數(shù)據(jù)表序號(hào) 酸度 酒度 序號(hào) 酸度 酒度17 25 18 26 19 27 20 28 21 29 22 30 23 24 圖 59 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) 直方圖 （ Histogram）又稱頻數(shù)分布圖㈠ 直方圖的概念與作用直方圖是從總體中隨機(jī)抽取樣本，將從樣本中獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)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：① 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(dòng)分布的狀態(tài)；判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定② 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(jìn)行判斷。一般適用于計(jì)量值數(shù)據(jù)（二） 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(shí)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(jī)，灌裝標(biāo)稱重量為 5000g的瓶裝色拉油，要求溢出量為 0~50g?，F(xiàn)應(yīng)用直方圖對灌裝過程進(jìn)行分析。作直方圖要求收集的數(shù)據(jù)一般為 50個(gè)以上最少不得少于 30個(gè)數(shù)據(jù)太少時(shí)所反映的分布及隨后的各種推算結(jié)果的誤差會(huì)增大。本例收集 100個(gè)數(shù)據(jù)，列于表 24中。測量單位（ g）43 40 28 28 27 28 26 12 33 3034 42 22 32 30 34 29 20 22 2824 29 29 18