【正文】 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，極差的計算用于確定分組范圍。 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。 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 0~50g。 一般適用于計量值數(shù)據(jù) ㈡ 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。 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)。 現(xiàn)利用散布圖對數(shù)據(jù)進行分析、研究和判斷。 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。 圖 23 菠蘿罐頭不合格項目排列圖 422876429 7 . 8 ％8 6 . 6 ％7 8 . 7 ％4 7 . 2 ％9 3 . 3 ％0204060801001 2 3 4 5 60102030405060708090100110頻數(shù)（不合格項） 頻率/％凈重 固形物 真空度 雜質(zhì) 塊形 其他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） 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 23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 %。 ⑷ 畫累計頻率曲線，用來表示各項目的累計百分比。 橫軸上將頻數(shù)從大到小依次列出各項。 表 22 菠蘿罐頭排列圖數(shù)據(jù)表 不合格類型 不合格數(shù) 累計不合格數(shù) 比率 % 累計比率 % 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 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%。 “ 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。 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。 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。 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 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。 ⑹ 對主要原因制訂對策表 （ 5W1H） ， 落實改進措施。 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 進行現(xiàn)場驗證。 ⑶ 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。 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 21 正常波動與異常波動 正常波動 異常波動 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，不易識別，難以確定 較少，容易識別 解決方法 提高科學(xué)技術(shù)水平 加強管理 質(zhì)量管理工作 控制在最低限度 消除 過程狀態(tài) 統(tǒng)計受控狀態(tài) 統(tǒng)計失控狀態(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 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 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： 溫度或電壓等生產(chǎn)條件的微小變化 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)。 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。 質(zhì)量波動是客觀存在的，是絕對的。 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。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) 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 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) ⑴ 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) ⑵ 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 ㈠ 總體與參數(shù) 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 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 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 Xs??㈡ 樣本與統(tǒng)計量 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 n＝ 10 n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？ ⑴ 表示樣本的 中心位置 的統(tǒng)計量 ① 樣本平均值 XnXXni/1??????? ??② 樣本中位數(shù) 指把收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)按大小順序重新排列，排在正中間的那個數(shù)。 X~⑵ 表示樣本數(shù)據(jù) 分散程度 的統(tǒng)計量 ① 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 R40545m i nm a x ????? xxR② 標(biāo)準(zhǔn)方差 ? ??????nii XXns122112s③ 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 ? ??????nii XXns1211s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。 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。 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 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)上也難以達到。對這樣的工序必須嚴(yán)加控制。 3σ之間的概率為％ % % % 3? 2? 1? ? +1? +2? +3? 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） ㈠ 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 22 裱花蛋糕微生物超標(biāo)的因果圖 ㈡ 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 ⑴ 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) ⑵ 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。 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 機器 操作者 環(huán)境 測量 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，用長短不等的箭頭畫在圖上，逐級分析展開到能采取措施為止。 裱花蛋糕微生物超標(biāo)