食品质量管理的工具与方法课件

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1、第二章 食品质量管理的工具与方法,第一节食品质量数据,（统计分析方法和控制图）,生产过程,质量数据,分析整理,信息,质量控制,抽样,一、质量数据的性质 1.计量值数据 可以连续取值 可测出小数点以下数值 可用量具计测 2.计数值数据 只能间断取值 得不到小数点以下的数值 不能用量具进行计测,计件值数据 数产品的件数而得到的数值,计点值数据 数缺陷数而得到的数值,3、数据的收集 （1）数据的收集方法 简单随机抽样 分层随机抽样：根据产品的特性分层，进而抽样 整体随机抽样：取若干个产品作为1次抽样的样品 系统随机抽样：通过一定的时间和空间间隔进行抽样,当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法

2、。,当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时， 分层抽样是一种有效的抽样方法。,为了减小抽样误差，整群抽样要尽可能多抽一些群， 而且这些群是均匀分布于总体中的。,如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时， 系统抽样比分层抽样好,（2）注意事项 目的不同，数据搜集方法不同； 应采取随机抽样； 对于每种统计方法，所抽的子样应有最低的数量要求； 数据必须真实、准确、可靠； 应对搜集的数据进行整理 注明搜集数据的条件,二、总体与样本的特征值 （一）总体 1.总体 研究对象的全体 可以是有限的，也可以是无限的 2.个体 也叫样本单位或样品 构成总体或样本的基本单位,（二）样本与统计量 1.样本 也叫子样、

3、样组 从总体中抽取出来的一个或多个供检验的单位产品。 样本量： 也称样本大小 样本中所含的个体数目,2.统计量 表示样本的中心位置的统计量 样本平均值 样本中位数 指把收集到的统计数据按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数。,有两个QC小组，TQC知识的考试成绩分别为： 甲组：80、81、82、83、84 乙组：79、80、82、84、85 要求分析两个小组的学习成绩的好坏。,表示样本数据分散程度的统计量 样本极差 一组数据中最大值与最小值之差 标准方差 样本标准差,三、产品质量的波动 任何一个生产过程，总存在着质量波动。 质量波动是客观存在的，是绝对的。,影响过程（工序）质量主要有六个因素：

4、,5M1E,Man 操作者 Machine设备 Material原材料 Method操作方法 Measure测量 Environment环境,1、正常波动 由随机因素（偶然因素）引起 质量管理中允许的波动 此时的工序处于稳定状态或受控状态,偶然因素 是固有的 始终存在，是不可避免的 对质量的影响较小 难以测量，消除它们成本大，技术上也难以达到。,2、异常波动 由系统因素（异常因素）引起 质量管理中不允许的波动 此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。,异常因素 非过程固有 有时存在，有时不存在 对质量波动影响大（常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险） 易于判断其产

5、生原因并除去（在经济上是必须消除的）,表2-1 正常波动与异常波动,食品工业中搜集到的数据（针对计量值数据）大多为正态分布,四、产品质量的分布规律,第二节食品质量控制的传统方法 （QC七工具或品管七大手法） 包括： 因果图、排列图、散布图、直方图、调查表、分层法和控制图,1、因果分析图 能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向2、排列法 将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。 3、层别法 把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分析的一种方法。 4、检查表 它是用来系统地收集资料（数字与非数字）、确认事实并对资料进行

6、粗略整理和分析的图表。 5、散布图 用来发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系。 通过确定两组数据、两个因素之间的相关性，有助于寻找问题的可能原因。 6、控制图 区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态。 7、直方图 将数据按其顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高的若干长方形排列的图。,一、定义（七大统计手法）,一、因果图（Cause and Effect Diagram） （一）因果图的概念和作用 又称鱼骨图（fishbone diagram）、鱼刺图、树枝图 用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（所有可能原因）,目

7、的：解决. 日期： 年 月 日 作者：.,质量问题,原因类别,第一层原因,原因类别,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,第一层原因,原因类别,原因类别,第二层原因,第二层原因,原因,结果, 结果分解型 其特点是沿着“为什么会发生这种结果”这一主题，进行层层解剖。这种方法的优点是，对问题进行了原因追究，可以系统地掌握纵向之间的因果关系；其缺点是，容易忽视某些平行问题或横向之间的关系。, 工序分类型 工序分类型的作法是，首先按工艺流程把各工序作为影响产品质量的平行的主次原因找出来，然后把各工序中影响工序质量的原因查出来，再填写在相应的工序中，其法优点是，简单易生；其缺点是，相同的因素会

8、出现在不同的工序中。而且也难于表现数个原因交织在一起的情况，反映不了因素间的交互使用。,（3） 原因罗列型 这种方法是允许参与分析人员无限制地发现意见，把所有意思都一一罗列出来，然后再系统地整理出它们之间的关系，最后绘出一致的 因果分析图。这种方法的优点是，经过多方面的思考和讨论，不会把重要原因漏掉，在整理各因素之间关系时，能客观地对各因素进行深入分析；其缺点是工作量很大。这种方法仅适用于“攻关”分析。,（二）因果图的制作步骤 对某糕点生产企业存在的裱花蛋糕微生物超标的质量问题进行因果图分析,确定需要分析的质量特性 即针对什么问题寻找因果关系 例如：产品质量、质量成本、产量、工作质量等问题,裱

9、花蛋糕微生物超标,召集同该质量问题有关的人员参加的会议，充分发扬民主，各抒己见，集思广益，把每个人的分析意见都记录在图上。,画一条带箭头的主干线，箭头指向右端，将质量问题写在图的右边，确定造成质量问题类别。,裱花蛋糕微生物超标, 一般按5M1E的6大因素分类,裱花蛋糕微生物超标,原料,机器,操作者,环境,测量, 然后围绕各原因类别展开，按第一层原因、第二层原因、第三层原因及相互因果关系，用长短不等的箭头画在图上，逐级分析展开到能采取措施为止。,讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别用粗线或其他颜色的线标记出来，或者加上方框进行现场验证。,裱花蛋糕微生物超标,原料,果酱微生物超标,色素微生物

10、超标,奶油微生物超标,包装材料微生物超标,机器,打奶油机消毒不好,未按时消毒,氯浓度低,操作者,卫生意识差,培训不够,人员卫生差,手未消毒,工作服不洁,环境,蛋糕贮存环境差,未按时消毒,温度高,空调制冷能力差,裱花温度差,消毒不好,温度高,臭氧发生器故障,空调制冷能力差,测量,检验错误,抽样方法错误,没有校正,测氯卡失败,量具不准,记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制日期、绘制者等。 对主要原因制订对策表（5W1E），落实改进措施。,二、排列图（Pareto Diagram） （一）排列图的概念 又称帕累托图 全称主次因素排列图 将质量改进项目从最重要到次要进行排列,50,100,150

11、,100,50,0,0,A,B,C,D,E,F（其他）,帕累托曲线,频数,项目,排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。,累计百分比（）,排列图作用： 通过区分最重要的和其他次要的项目，就可以用最少的努力获得最大的改进。 “找出主要原因”,（二）排列图的制作案例 表2-1是某食品厂2005年6月2日至6月7日菠萝罐头不合格项调查表 表2-1 菠萝罐头不合格项调查表,步骤： 制作排列图数据表，计算不合格比率，并按数量从大到小顺序将数据填入表中。 “其他”项的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后。,表2-2菠萝罐头排列图数据表,画两根纵轴和一

12、根横轴 左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）； 右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。 左边总频数的刻度与右边总频数的刻度（100%）高度相等。 横轴上将频数从大到小依次列出各项。,在横轴上按频数大小画出矩形，矩形高度代表各不合格项频数的大小。 画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。 在图上记入有关必要事项,图2-3菠萝罐头不合格项目排列图,（三）排列图的使用 为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为3类： 1） 在080%的因素为A类因素（主要因素）（不超过三项） 2） 在80% 90%的因素为B类因素（次要因素） 3） 在90% 1

13、00%的因素为C类因素（一般因素）,（2）画排列图的注意事项： a 纵坐标的高度与横坐标的宽度之比为（1.52）：1为好； b 横坐标上的分类项目不要太多，以46项为原则； 可以把最次要的几个项目合并为“其他”项，排列 在柱形条最右边； c 对于影响质量的主要因素可进一步分层，画出几个不同的排列图，加以分析，以便得到更多的情况； d 收集数据的时间不宜太长，一般以13个月为好。时间太长，情况变化较大，不易分析及采取措施，时间短，只能说明一时的情况，代表性则差；,三、散布图（Scatter Plot） 也称相关图、分布图、散点图 研究两个变量之间的关系及相关程度,两个变量之间的关系 （1）确定性

14、函数关系 两个变量之间存在着完全确定的函数关系，这种关系一般可用一个不变的数学公式来表达。例如正方形的边长同正方形面积之间的关系。 （2）非确定性函数关系 两个变量之间的关系密切，但又不能由一个（或几个）变量的数值精确地求出另一变量的数值，称这类变量的关系为相关关系。例如年龄跟体重之间的关系。 不相关 事物之间没有关系。,散布图可以用来发现和确认两组相关数据之间的关系，并确认两组相关数据之间预期的关系,Y随着X增大而增大, 且点子分散程度小,Y随着X增大而增大, 且点子分散程度大,Y随着X增大而减小, 且点子分散程度小,Y随着X增大而减小, 且点子分散程度大,X与Y呈曲线变化关系,X与Y无明显

15、规律,范例： 某酒厂为了研究中间产品酒醅中的酸度和酒度2个变量之间存在什么关系，对酒醅样品进行了化验分析，结果如表2-3所示。 现利用散布图对数据进行分析、研究和判断。,表2-3酒醅中酸度和酒度分析数据表,图2-5 酒度与酸度散布图,四、直方图（Histogram） 又称频数分布图,（一）直方图的概念与作用 直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列宽度相等、高度不等的矩形表示数据分布的图。 矩形的宽度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定间隔内的数据频数。,直方图的作用： 较直观地传递有关过程质量状况的信息，显示质量波动分布的状态； 判断生产过程是否稳定 通过对

16、数据分布与公差的相对位置的研究，可以对过程能力进行判断。 一般适用于计量值数据,（二）直方图的制作案例 某植物油生产厂使用灌装机，灌装标称重量为5000g的瓶装色拉油，要求溢出量为050g。 现应用直方图对灌装过程进行分析。,1、收集数据 作直方图要求收集的数据 一般为50个以上，最少不得少于30个 本例收集100个数据，列于表2-4中。,表2-4 溢出量数据表,2、计算数据的极差 极差 反映了样本数据的分布范围 在直方图应用中，极差的计算用于确定分组范围。,3、确定组距 先确定直方图的组数，然后以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距（h）。 组数的确定要适当，组数k的确定可参见表2-5。,表2-5 组数选用表,该例取,组距一般取