三章食品质量控制.ppt
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1、第三章 食品质量控制,一、产品质量波动,产品质量波动性,在相同条件生产出来的一批产品的质量特性数据不完全相同,普遍性和永恒性,正 常 波 动,异 常 波 动,由随机 原因引 起的质 量波动,由系统 原因引 起的质 量波动,第一节 质量数据,波动原因主要来自4 M1E的变化; (一)造成产品质量波动的原因 (1)人(man) (2)机器(machine) (3)材料(material) 偶然性原因、系统性原因 (4)方法(method) (5)环境(environment),(二)正常波动 正常波动是由偶然性原因造成的波动; 偶然性原因在生产过程中大量存在、经常起作用; 正常波动不应由工人和管理
2、人员来负责,只能靠提高技术水平和科学水平来减少。 (三)异常波动 异常波动是由系统性原因造成的质量数据波动。 系统性原因在生产过程中少量存在、不经常起作用;,二、数理统计在质量管理中的应用 (一)对数据进行加工整理的必要性 去粗取精,去伪存真,找出规律; 得到质量管理有用的依据。,(二)数理统计在质量管理中的应用范围 1、提供表示产品质量特性的数据。平均值、标准差 2、比较产品间的差异。 3、分析影响产品质量变化的因素。 4、分析产品质量数据间、质量数据与影响因素间、影响因素间的相互关系。 5、研究取样与试验方法,确定合理的试验及试验设计方案。,(三)质量管理中使用数理统计方法的工作程序 1、
3、针对要解决的质量问题搜集数据; 2、对数据进行整理归纳; 3、对经过整理而得到的数、表、图形、数据观察分析,找出统计规律; 4、经过进一步的判断找出主要问题,对症下药,提高质量。,总体和样本,总体:指在某一次统计分析中研究对象的全体,又叫母体,用N表示。,个体,个体,个体,个体,组成总体的每 个单元,从总体中随机抽取出来并且要对 它进行详细研究分析的一部分个 体,子样,叫样本,用n表示。,(三)数据与统计推断的关系,三、质量数据的性质 (一)质量数据的分类,质量数据,计量值数据,计数值数据,凡是可以连续取值的、 或者说可用测量工具 测出小数据点以下数值,凡是不能连续取值的、 或者说用测量工具不
4、能 测出小数据点以下数值,1、计数值数据 (1)计件数据 (2)计点数据 2、计量值数据 当数值是百分率时,要判别计量值或计数值数据,取决于给出数值的数学式分子。,质量数据的特征,表示集中趋势,表示散布或 离散程度,样本平均值 样本中位数,样本方差 样本标准偏差 样本极差,(二)质量数据的特征值,x =,n,1,i=1,n,xi,x-样本的算术平均值 n-样本量,x,=,5,2+3+4+5+6,=4,样本平均数:,样本中位数:把收集到的统计数据按大到小的顺序重新排列,排在正中间的那个数就叫中位数。 如: 1.1、1.2、1.3、1.4、1.5 其中位数是1.3 优点:计算量小; 缺点:统计较粗
5、略;,S2=,n1,1,(xix)2,i=1,n,式中: S2样本方差; xix某一数据与样本平均值之间的偏差;,样本方差:,样本标准偏差:,s = (xix)2,i=1,n,n1,1,样本极差:是一组数据中最大值与最小值之差,一般用R表示。它是表示数据分散程度的各种特征值中计算最简单的一种。,(三)质量数据的修约规则,1、用四舍五入法; 2、若有效位数定位n位,n+1位为5,其后无值,n偶5舍, n奇5入。 3、对运算结果进行修约,不可对同一数据连续修约。 五下舍,五上入,整五奇进偶舍。,(四)质量数据的分布 正态分布 正态曲线的主要特点: (1)数据以平均数为中心,向左右两侧作对称分布,平
6、均数、中位数都等于。 (2)数据在处出现的相对次数最多,向左右两侧逐渐减少。,在1内,包含有68.27%个数据; 在2内,包含有95.46%个数据; 在3内,包含有99.73%个数据。 (3)不同和的正态总体有不同的曲线位置和差异度。 正态分布曲线下的总面积代表所研究的总体的总次数,或是总体的各个数据出现的概率的总和,它等于1.,四、质量数据的收集方法 (一)明确收集数据的目的 1、分析用的数据 2、管理用的数据 3、检验用的数据,(二)抽样 抽样:指从总体中抽取样品组成样本的过程。 随机抽样:使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽取出来的组成样本的过程,随机抽样方法,一般随机 抽样法,
7、顺序 抽样法,分层 抽样法,整群 抽样法,从总体中的每个个体被抽到的机会是相等的。,从总体样本 中等距抽取 样本的方法,从子总体中 按比例随 机抽取样 品,随机抽取整 群的产品的 取样方法,1、一般随即抽样法 在不掌握整体信息、且整体比较均匀的情况下采用; 2、顺序随即抽样法 总体中的个体按时间先后有一定顺序;简单易行,较适用于工序控制;,3、分层随即抽样法 把不同条件生产出来的样品归类分组后,按一定比例从各组中随机抽取产品组成样本; 4、整群随即抽样法 组织方便、容易抽取;代表性较差,(三)搜集质量数据的注意点 1、搜集数据的目的要明确 2、正确的判断来源于客观事实的数据 3、搜集到的原始数
8、据按一定标志分组归类 4、记下搜集到数据的条件,老七种工具,新七种工具,统计质量控制 Statistical Quality Control, SQC,一、分层法 (一)分层法的定义与作用 分层法:把搜集到的质量数据按照与质量有关的各种因素加以分类,把性质相同、条件相同的数据归在一个组,把划分的组叫层。 作用:分清不同性质的问题,分析问题和导出原因。,第二节 质量控制的传统方法,(二)分层法的原则 使同一层内的数据波动幅度尽可能小; 层与层之间的差别尽可能大。 (三)分层的方法 通常按4M1E对数据进行分层.,按操作者或作业方法分层; 按机器设备分层; 按原料分层; 按时间分层; 按作业环境状
9、况分层。,二、检查表,(一)检查表的定义 检查表又叫调查表、统计分析表等,用来系统地收集资料和积累数据,确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。 (二)检查表的作用 用来检查有关项目的表格,一是收集数据比较容易,二是数据使用处理起来也比较容易,因此检查表成了非常有用的数据记录工具。,(三)检查表的种类 工序分布检查表;不合格项检查表;缺陷位置检查表;缺陷原因检查表;,三、直方图,(一)直方图的概念: 直方图法:用一系列宽度相等,高度不等的矩形表示数据分布的图。 (二)直方图的作用: 直方图是用来分析数据信息的常用工具,它能够直观地显示出数据的分布情况。, 显示质量波动分布的状态。 较直观
10、地传递有关过程质量状况的信息。 通过直方图了解质量数据波动状况,从而掌握过程的状况,确定质量改进的方向。 (三)直方图的做法: 收集数据:数据一般大于等于50个。 确定数据的极差(R):R=XmaxXmin,组数选用表 h=R/K 组距一般取测量单位的整数倍,以便于合组。, 确定组距(h),先确定组数(K)参考选用表确定。, 确定各组的边界值,组的边界值单位应取为最小测量单位的1/2。 第一组下边界值为:Xmin最小测量单位的1/2 第一组上边界值为:下边界值+组距(h) 第二组下边界值为第一组上边界值 第二组上边界值为:下边界值+组距(h) 依此类推。, 编制频数分布表。计算组中值,统计各组
11、频数(f) 画直方图:在横轴上以每组对应的组距为底,以该组的频数为高,作直方图。 计算样本平均值(X),样本标准偏差值(S),在图上标出公差范围(T),样本量(n),样本平均值(X),样本标准偏差(S)和X的位置。, 直方图的定量表示 直方图的定量表示的主要特征是平均值(X)和标准偏差(S); 平均值X表示数据的分布中心位置,它以标准中心(M)越靠近越好,标准偏差S表示数据的分散程度,S越小,数据分散程度越小。 4、常见的直方图形态 有正常型、偏向型、双峰型、孤岛型、平顶型和锯齿型,(四)直方图的观察分析 对图形形状的观察分析: 正常型直方图说明过程处于统计控制状态(稳定状态),偏向型直方图说
12、明可能由单向公差要求或加工习惯等引起。,双峰型直方图说明数据来自两个不同的总体。 孤岛型直方图说明过程中可能发生原料混杂、操作疏忽、短时间内有不熟练工人替岗,测量工具有误差等。,平顶型直方图说明生产过程可能受缓慢变化因素的影响。 锯齿型直方图说明可能由于分组过多或测量数据不准等原因引起。,(2) 对照规格标准进行分析: 常见的典型直方图有以下几种:B 实际数据分布范围;T 规格标准范围。 A、理想型 :B在T的中间,平均值也正好与公差中心重合,实际数据分布的两边与标准的距离约等于T/8;,B、偏心型:虽然分布范围落在公差界限之内,但分布中心偏离规格中心,故有超差的可能,说明控制有倾向性;,C、
13、无富裕型:虽然分布范围落在公差界限之内,但完全没有富裕,一不小心就会超差,必须采取措施,缩小分布范围;,D、瘦型:虽然分布范围落在公差界限之内,但公差范围过分大于实际数据分布范围;虽然不出不合格品,但不经济,这时就考虑改变工艺,放松加工精度或缩小公差,以便有利于降低成本;,E、胖型:实际数据分布范围太大,造成超差;这是由于质量波动太大,工序能力不足,出现了一定量不合格品的状态;应从多方面采取措施,缩小分布;,F、陡壁型:这是工序控制不好,实际数据分布过分的偏离规格中心,造成了超差或废品。,(五)直方图的定量描述 1、平均值的计算 算术法、加权法、变换数据法、AE法 2、标准差的计算 公式法、利
14、用频数分布表计算法、AE法 3、直方图的定量分析 理想的直方图是T=8S,这时的工序能力指数为1.33,四、排列图(巴累托/Pareto图),(一)排列图的概念和种类 排列图: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的图。 排列图可分为二种: 1)分析现象用排列图; 2)分析原因用排列图。,帕累托原理,即“关键的少数,次要的多数”的原理。 (三)排列图的用途 按重要性顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的作用。 识别进行质量改进的机会。,(二)排列图的应用原理,(四)排列图的应用 选择要进行质量分析的项目。 选择分析时间范围。 制作统计表,统计项目各类别的
15、频数、累计频数、累计百分数。 画排列图,确定对质量改进最重要的项目。,1、收集数据分类定项; 2、作统计表。计算各类项目的频数和占总频数的百分比值,并填入统计表中; 3、画坐标图。左边纵轴标上件数(频数)右边纵轴标上比率(频率)最大为100。横轴标上各因素。,(五)排列图的作法,4、按频数大小排列直方图; 5、描点作累计百分比曲线。在每个直方柱的右上方标出累计值(累计频数和累计频率百分数)描点,用实点连线,画累计频数折线(巴雷特曲线)。 6、从纵坐标频率为80%、90%处分别向左引平行于横轴的虚线与巴氏线相交。,7、作必要的说明。在图上记入有关必要事项,如排列图缺陷名称,数据,单位,作图人姓名
16、以及采集数据的时间,主题,数据合计数等。 (六)排列图的分析 A类因素:累计百分比在0-80%间的项目,为关键因素; B类因素:累计百分比在80-90%间的项目,为次要因素;,C类因素:累计百分比在90-100%间的项目,为一般因素; (七)排列图的注意事项 1、 A类项目至多不超过3项; 2、若收集的质量数据频数相差很小,主次问题不突出,应更改项目分类; 3、主要问题可进一步分层作排列图。,五、因果图(石川馨图 ),(一)因果图的定义 因果图:表示质量特性波动与其潜在原因关系的一种图表,又称石川图,特性要因图、树枝图、鱼刺图。 1953年由日本东京大学教授石川馨第一次提出。,(二)因果图的作
17、用: 分析和寻找影响产生质量问题的原因。 (三)因果图的作法 1、 确定需要解决的一个主要质量问题(特性) 1)主要质量问题不能笼统不具体。 2)不能确定多个主要质量问题。 2、画出主干线,并在右端方枢内填入质量问题(特性),3、确定潜在原因的主要为类别并作为大技分别画于主干线两侧。4M1E 4、分析、寻找影响主要类别因素的原因并一层层地展开下去,画在相应的中枝、小枝上。 1)组织相关人员进行原因分析,并将大家的意见从大到小,从粗到细地画在图上。,2)因果关系的层次要分明,展开分析直至能够找出真正原因可以直接采取具体措施为止。 5、对结果有最大影响的原因(要因)进行标记(如框起来),根据5W1
18、H制订对策表。 6、记入必要的有关事项,如标题、绘制人、日期、参加人等。,5W1H: Why(为什么做):开展活动的目的; What(作什么):做的具体内容; When(何时):实施的时机; Where(何地):问题出在什么地方; Who(谁):哪个部门或那些人员负责实施; How(如何做):具体方案、措施;,(四)作因果图的注意事项 1、确定质量问题应具体; 2、要把各种意见都记录下来,以免疏漏; 3、质量特性有多少,就要绘制多少张因果图; 4、主要原因一定要标出; 5、质量特性和因素尽可能量化; 6、要检查效果;,因 果 图,问题,人,设备,工艺,环境,材料,六、散布图,(一)散布图的定义
19、 散布图:是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。 (二)两类变量关系 变量关系分类 1、确定关系; 2、相关性关系。,(三)散布图的作用 1、定性的确定变量间的相关性质; 2、直观的检定有无异常点。 3、散布图有时表明一种趋势关系 (三)散布图的作图方法 1、收集30对以上的两变量对应数据;,2、分别找出x和y的最大值,标注在坐标轴上; 3、将每对测定数据表在坐标平面上。 (四)散布图的判断分析 1、对照典型图法: 强正相关、弱正相关、强负相关、弱正相关、不相关、非线性相关,散 布 图,质量特征,质量特征,质量特征,质量特征,质量特征,质量特征,
20、因素,因素,因素,因素,因素,因素,2、符号检定法: 在图上画一条与Y轴平行的P线,P线左右两侧点数相等或大致相等; 画一条平行于X轴的Q线,Q线上下两部分点数相等或大致相等; P、Q两线把图形分成4个象限区域,算出4个区域的点数,落在线上的点不计。,计算对角角限区域内的点数(n1.3 , n2.4),未落在线上的总点数N; 使用符号检定表。 a .相关图符号检定表中N为总点数,查对应N给出两个显著水平a的判定数值;,b、将n1.3和n2.4中点数少的一项点数据与判定数值比较,少于或等于符号检定表中的判定数值,即判定为该显著水平的相关;(N=28,表中a=0.01时判定数值为6,n1.3=1n
21、2.4为正相关,n1.3n2.4为负相关,n1.3=n2.4为不相关;,(五)应用散布图的注意事项 1、相关的判定只限于画图所用数据的范围之内; 2、个别偏离分布趋势的点应舍去; 3、要用专业技术对相关分析结果加以鉴别。,(六)回归直线与回归式,1、变量之间的关系: a. 互不相关:质量特性是互相独立的变量。 b. 确定性关系:变量之间是完全确定的函数关系。 c. 相关关系:非确定性的依赖和制约关系。,2、质量控制中的相关关系: a. 原因与结果的关系。 b. 结果与结果的关系。 c. 原因与原因的关系,3、回归直线定义: 回归直线:是指两个变量之间的关系为一条直线,其数字表达式即为回归式。
22、4、作用: 判断各种因素对产品质量特性有无影响及影响程度的大小。,线性回归方程: y = a + bx 相关系数计算:,r =,x2- (x)2/n y2- (y)2/n ,xy- x y/n,相关性检验 1、查相关系数检验表、自由度n-2=28,显著水平1%时,要求rn为0.463,即rn(1%)=0.463。 2、判定准则: a. |r|=0,表示无相关,r =1表示完全线性相关,|r| 越接近1,则相关程度越深。,b. r为正数,表示正相关,r为负数,表示负相关。 c. |r| rn-2表示相关。 |r| = |-0.93| =0.93 rn(1%) = 0.463 即有99%把握认为酸
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