质量控制的工具与方法（一）课件

主讲人郝志明2022/12/121质量控制的工具和方法主讲人郝志明2022/12/101质量控制的工具和方法1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1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2.2ISO9001标准的变更历史1.1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 可用量具计测如：长度、面积、体积、重量、密度、糖度、酸度、硬度、温度、时间、营养成分含量、灌装量等。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如：产品件数、不合格品数、产品表面的缺陷数一般为正整数。2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质1.计2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质注意：（1）以百分数出现的数据由哪一类数据计算所得，就属于哪一类数据。（2）计量值数据和计数值数据的性质不同，它们的分布也不同，所用的控制图和抽样方案也不同，所以必须正确区分。2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质注意：2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质2.计数值数据⑴计件值数据数产品的件数而得到的数值。如：产品件数不合格品率（p）不合格品数（np）质量检测的项目数⑵计点值数据数缺陷数而得到的数值。如：不合格数、大肠杆菌数、细菌总数产品表面的缺陷数单位时间内机器发生故障的次数棉布上的疵点数玻璃上的气泡数铸件上的砂眼数2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质2.计1、收集的目的（1）掌握和了解生产、工作现状；（2）分析问题，找出产生问题的原因；（3）对工序进行分析，判断是否稳定，以便采取措施；（4）调节生产条件，使之达到规定的标准状态；（5）对一批产品的品质进行评价及验收。2、数据的收集方法（1）简单随机取样（2）分层随机取样（3）整体随机取样（4）系统随机取样1.2数据的收集1、收集的目的1.2数据的收集1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.总体 研究对象的全体 可以是有限的，也可以是无限的如：10000瓶饮料2.个体 也叫样本单位或样品 构成总体或样本的基本单位如：1包奶粉、1个月饼等1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数3.参数如： 总体平均值 总体标准差 样本平均值 样本标准差1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.样本也叫子样、样组。从总体中抽取出来的一个或多个供检验的单位产品。范例： 从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验。样本量：n 也称样本大小 样本中所含的个体数目范例： 从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验 其样本量n＝101.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量2.统计量⑴表示样本的中心位置的统计量① 样本平均值②

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。当样本量n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时，正中位置有两个数，此时中位数为正中两个数的算术平均值。

1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量2.统计量⑵表示样本数据分散程度的统计量①样本极差一组数据中最大值与最小值之差范例：25101055354025②标准方差③样本标准差1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量例如，A、B两组选6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

A组S：17.08B组S：2.16例如，A、B两组选6位学生参加同一次语文测验，1.4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。范例：经验告诉我们，按照同样的工艺、遵照同样的作业指导书、采用同样的原材料、在同一台设备上、由同一个操作者生产出来的一批产品其质量特性不可能完全一样，总是存在差异，即存在变异或波动。

影响过程（工序）质量主要有六个因素5M1EMachine机器Material原材料

Method方法Measure测量Man操作者Environment环境1.4产品质量的波动任何一个生产过程，总存在着质量波动。影1.4产品质量的波动1．正常波动

由随机因素，又称偶然因素(简称偶因)，如机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损等引起的质量波动。偶因是固有的，始终存在，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。如：温度或电压等生产条件的微小变化、机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损、工人操作的微小不均匀性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。例：配方错误、设备故障或过度磨损、操作工人违反操作规程、原材料质量不合格、计量仪器故障1.4产品质量的波动1．正常波动1.4产品质量的波动正常波动与异常波动比较正常波动异常波动产生原因偶然因素系统因素存在情况大量存在少量存在作用大小对质量特性值影响较小如存在，可使产品质量发生显著变化影响因素很多，不易识别，难以确定较少，容易识别解决方法提高科学技术水平加强管理质量管理工作控制在最低限度消除过程状态统计受控状态统计失控状态1.4产品质量的波动正常波动与异常波动比较正常波动异常波动1.5产品质量的分布规律食品工业中搜集到的数据（针对计量值数据）大多为正态分布无论均值μ和标准差σ取何值产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73％1.5产品质量的分布规律食品工业中搜集到的数据（针对计量值数讨论：产品质量的分布规律在实际质量控制中具体如何使用？讨论：产品质量的分布规律在实际质量控制中具体如何使用？解答分享----解答分享----食品质量控制的传统方法2QC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。可以解决质量管理中的大部分问题。食品质量控制的传统方法2QC七工具或品管七大手法因果图2.1（一）因果图的概念和作用又称石川图、鱼骨图（fishbonediagram）、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）。 因果图2.1（一）因果图的概念和作用因果图2.15M1E原则：Man操作者Machine设备Material原材料Method操作方法Measure测量Environment 环境因果图2.15M1E原则：（二）因果图的制作步骤（1）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（2）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（3）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。因果图2.1需要解决问题（二）因果图的制作步骤因果图2.1需要解决问题因果图2.1①一般按5M1E的6大因素分类②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。因果图2.1①一般按5M1E的6大因素分类②然后围绕各原因类因果图2.1（4）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。因果图2.1（4）讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别因果图2.1（5）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。（6）对主要原因制订对策表（5W1H），落实改进措施。注解：5W1H是管理工作中对目标计划进行分解和进行决策的思维程序。它对要解决问题的目的、对象、地点、时间、人员和方法提出一系列的询问，并寻求解决问题的答案。这六个问题是：（1）Why——为什么干这件事？（目的）；（2）What——怎么回事？（对象）；（3）Where——在什么地方执行？（地点）；（4）When——什么时间执行？什么时间完成？（时间）；（5）Who——由谁执行？（人员）；（6）How——怎样执行？采取那些有效措施？（方法）。巧计5W1H的中文口诀：“何时何地何人？做何事？为什么？怎么做？”因果图2.1（5）记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制进行因果图分析：分析患近视的原因？进行因果图分析：分析患近视的原因？材料方面人为方面环境方面方法方面设备方面印刷不清楚字太小灯光太暗灯光太强桌椅高度书本质量常揉眼睛常盯屏幕坐车看书走路看书躺着看书看书方法不对距离过近长时间看书不休息分析患近视的原因材料方面人为方面环境方面方法方面设备方面印刷不清楚字太小灯光排列图2.2（一）排列图的概念又称帕累托图（Pareto巴雷特图），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。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。此图是一个直角坐标图，它的左纵坐标为频数，即某质量问题出现次数，用绝对数表示；右纵坐标为频率，常用百分数来表示。横坐标表示影响质量的各种因素，按频数的高低从左到右依次画出长柱排列图，然后将各因素频率逐项相加并用曲线表示。

累计频率在80%以内的为A类因素，即是亟待解决的质量问题。

排列图作用：找出主要原因。排列图2.2（一）排列图的概念排列图是由一个横坐标、两个纵坐排列图2.2（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

菠萝罐头不合格项调查表不合格类型外表面真空度二重卷边净重固形物杂质块形小计不合格列图2.2（二）排列图的制作案例菠萝罐头不合格项调排列图2.2（二）排列图的制作案例步骤：（1）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。否则横坐标会变得很长。

菠萝罐头排列图数据表排列图2.2（二）排列图的制作案例菠萝罐头排列图数据表排列图2.2（2）画两根纵轴和一根横轴左边纵轴，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。（3）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。（4）画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。（5）在图上记入有关必要事项。排列图名称、数据及采集数据的时间、主题、数据合计数等。排列图2.2（2）画两根纵轴和一根横轴排列图2.2

菠萝罐头不合格项目排列图排列图2.2菠萝罐头不合格项目排列图排列图2.2（三）排列图的使用（1）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：在0~80%的因素为A类因素（主要因素）（不超过三项）在80%~90%的因素为B类因素（次要因素）在90%~100%的因素为C类因素（一般因素）从图中可以看出，出现不合格品的主要原因是净重和固形物含量，只要解决了这两个问题，不合格率就可以降低78.7%。（2）在解决质量问题时，将排列图和因果图结合起来特别有效。先用排列图找出主要因素，再用因果图对该主要因素进行分析，找出引起该质量问题的主要原因。排列图2.2（三）排列图的使用散布图2.3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。温度硬度Y=a+bx可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。散布图2.3温度硬度Y=a+bx可用来发现和确认两组相关数据散布图2.3散布图2.3散布图2.3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，结果如表所示。利用散布图对数据进行分析、研究和判断。酒醅中酸度和酒度分析数据表散布图2.3例：某酒厂为了研究中间产品酒醅中的酸度和酒度2散布图2.3注意：散布图相关性规律，一般局限于观测值数据的范围内散布图2.3注意：散布图相关性规律，一般局限于观测值数据的范直方图2.4（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2.4（一）直方图的概念与作用直方图2.4（二）直方图的制作案例市场销售的带有包装的产品所给出的标称重量，法律规定其实际重量只允许比标称重量多而不允许少。而为了降低成本，灌装量又不能超出标称重量太多。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0~50g。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。数据太少时所反映的分布及随后的各种推算结果的误差会增大。本例收集100个数据，列于表中。直方图2.4（二）直方图的制作案例直方图2.4（二）直方图的制作案例1.收集数据测量单位（g）43402828272826123330344222323034292022282429291835213646301428283228222025383612383036202124203526202931183024263228144724342220282448271243410142142223834622393224191830282816192028182482412323740溢出量数据表直方图2.4（二）直方图的制作案例测量单位（g）434028直方图2.4（二）直方图的制作案例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的确定可参下表直方图2.4（二）直方图的制作案例直方图2.43.确定组距样本量/n推荐组数/k50～1006～10100～2507～12250以上10～20该例取组距一般取测量单位的整数倍，以便分组。组距（二）直方图的制作案例直方图2.43.确定组距样本量/n推荐组数/k50～1006直方图2.44.确定各组的边界值为避免出现数据在组的边界上，并保证数据中最大值和最小值包括在组内。组的边界值单位应取为最小测量值减去最小测量单位的一半作为第1组的下界限之后再按所计算的组距推算各组的分组界限。本例：第1组下界限： Xmin-最小测量单位/2=1-1/2=0.5第1组上界限： 第1组下界限加组距：0.5+5=5.5第2组下界限： 与第1组上界限相同：5.5第2组上界限： 第2组下界限加组距：5.5+5=10.5………… 其他以此类推（二）直方图的制作案例直方图2.44.确定各组的边界值（二）直方图的制作案例直方图2.45.编制频数分布表组号组界组中值频数统计频率10.5~5.5310.0125.5~10.56，8，1030.03310.5~15.513...60.06415.5~20.518...140.14520.5~25.523...190.19625.5~30.528...270.27730.5~35.533...140.14835.5~40.538...100.10940.5~45.543...30.031045.5~50.548...30.03合计1001.00（二）直方图的制作案例直方图2.45.编制频数分布表组号组界组中值频数统计频率10直方图2.46.画直方图⑴建立平面直角坐标系。 横坐标表示质量特性值 纵坐标表示频数⑵以组距为底、各组的频数为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。在直方图上标出公差范围（T）、规格上限（TU）、规格下限（TL）、样本量（n）、样本平均值、样本标准差(S)和样本平均值的位置等（二）直方图的制作案例直方图2.46.画直方图（二）直方图的制作案例直方图2.4植物油溢出量直方图直方图2.4植物油溢出量直方图直方图2.4（三）直方图的分析1.对图形形状的观察分析根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析。2.直方图与公差限的比较直方图为正常型时，还需判断过程满足规范要求（标准要求）的程度。直方图2.4（三）直方图的分析直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断正常型可判定工序运行正常，处于稳定状态。偏向型一些有形位公差要求的特性值分布往往呈偏向型；可能由于加工习惯等引起。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断双峰型这是由于数据来自不同的总体，如：来自两个工人（或两批材料、或两台设备）生产出来的产品混在一起造成的。孤岛型这是由于测量工具有误差、或是原材料一时的变化、或刀具严重磨损、短时间内有不熟练工人替岗、操作疏忽、混入规格不同的产品等造成的。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断平顶型生产过程有缓慢因素作用引起，如：刀具缓慢磨损、操作者疲劳等。锯齿型由于直方图分组过多、或测量数据不准等原因造成。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点理想型图形对称分布，且两边有一定余量，此时，不需要调整。偏心型调整分布中心，使分布中心与公差中心M重合。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点无富余型采取措施，减少波动。能力富余型工序能力出现过剩，经济性差。可考虑改变工艺，放宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点能力不足型已出现不合格品，应多方面采取措施，以减少变异。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调调查表2.5（一）调查表的概念和作用又称检查表、核对表、统计分析表。用来质量检查有关项目的表格。明确目的收集资料确定方法设计调查表预调查预评审修改调查表调查应用调查表2.5（一）调查表的概念和作用明确目的收集资料确定方法调查表2.5（二）调查表的种类1.工序分布调查表又称质量分布检查表对计量值数据进行现场调查根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分为若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类重量/g频数小计5101520253035495.5~500.5500.5~505.5/1505.5~510.5//2510.5~515.5////////8515.5~520.5//////////10520.5~525.5/////////////////////21525.5~530.5/////////////////////////////29530.5~535.5///////////////15535.5~540.5////////8540.5~545.5////4545.5~550.5//2550.5~555.5合计100产品重量实测值分布调查表调查表2.5（二）调查表的种类重量/g频数小计调查表2.5（二）调查表的种类范例：从表格形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。所不同的是，质量分布调查表的区间范围是根据以往资料，首先划分区间范围，然后制成表格，以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据，再适当划分区间，然后制成图表，以供分析现场质量分布状况之用。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类2.不合格项调查表主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。范例： 下表是某食品企业在某月玻璃瓶装酱油抽样检验中外观不合格项目调查记录表。

调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类批次产品规格批量/箱抽样数/瓶不合格品数/瓶不合格品率/%外观不合格项目封口不严液高不符标签歪标签擦伤沉淀批号模糊1生抽1005012112生抽10050003生抽100502421…250生抽100501211合计25000125001751.451075651010从外观不合格项目的频次可以看出，标签歪和标签擦伤的问题较为突出，说明贴标机工作不正常，需要调整、修理。 玻璃瓶装酱油外观不合格项目调查表调查表2.5（二）调查表的种类批次产品规格批量/箱抽样数/瓶调查表2.5（二）调查表的种类3.不合格位置调查表就是先画出产品平面示意图，把画面划分成若干小区域，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。调查时，按照产品的缺陷位置在平面图的相应小区域内打记号，最后统计记号，可以得出某一缺陷比较集中在哪一个部位上的规律，这就能为进一步调查或找出解决办法提供可靠的依据。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类4.矩阵调查表又称不合格原因调查表，是一种多因素调查表，要求把生产问题的对应因素分别排列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量。范例： 下表是某饮料厂PET瓶生产车间对两台注塑机生产的PET瓶制品的外观质量的调查表。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5设备操作者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○○●○XX

□○X●○○X

□○○●○○○X○○○○X○○○XX○X

□○X△△X●

□B○●XX○○●XXXX●△○XX○○○○○○●XX○○○○○○●X○●●○XX○○●●X

X△○○●X○XXX○2#A○X

□○X●○○○○○X○○○○X○△○●X○○B○

□○●X○○△○○○X

□○○○○○●

□○X○○PET瓶外观不合格原因调查表注：○气孔△裂纹●疵点X变形□其他

问问：从表中你发现了什么？调查表2.5设备操作者2月1日2月2日2月3日2月4日2月5调查表2.5从上表中发现的问题：1.从表中可以看出：1#机发生的外观质量缺陷较多，操作工B生产出的产品不合格最多。对原因进行分析表明，1#注塑机维护保养较差，而且操作工B不按规定及时更换模具。2.从2月3日两台注塑机所生产的产品的外观看质量缺陷都比较多，而且气孔缺陷尤为严重，经调查分析是当天的原料湿度较大所致。调查表2.5从上表中发现的问题：分层法2.6（一）分层法的概念和分层方法按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。目的：把杂乱无章和错综复杂的数据和意见加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实。一般按5M1E行分层：Man操作者，Machine设备，Material原材料，Method操作方法，Measure测量，Environment环境。分层法2.6（一）分层法的概念和分层方法分层法2.6（二）分层法应用案例某食品厂的糖水水果旋盖玻璃罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。经抽检100罐产品后发现，一是由于A、B、C3台封罐机的生产厂家不同；二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。在用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生产厂家分层和按罐盖生产厂家分层两种情况。封罐机生产厂家漏气/罐不漏气/罐漏气率/%A122632B61825C201853合计386238按封罐机生产厂家分层分层法2.6（二）分层法应用案例封罐机漏气/罐不漏气/罐漏气分层法2.6罐盖生产厂家漏气/罐不漏气/罐漏气率/%一厂182839二厂203437合计386238按罐盖生产厂家分层由上两表推论，为降低漏气率，应采用B厂的封罐机,用二厂的封罐机。但同时采用B厂的封罐机，选用二厂的罐盖，漏气率不但没有降低，反而由原来的38％增加到43％。这样的简单分层是有问题的。分层法2.6罐盖生产厂家漏气/罐不漏气/罐漏气率/%一厂18分层法2.6封罐机生产厂家漏气情况罐盖生产厂家合计一厂二厂A漏气/罐12012不漏气/罐42226B漏气/罐066不漏气/罐10818C漏气/罐61420不漏气/罐14418小计漏气/罐182038不漏气/罐283462合计4654100多因素分层法分层法2.6封罐机漏气情况罐盖生产厂家合计一厂二厂A漏气/罐分层法2.6正确的方法应该是：①当采用一厂生产的罐盖时，应采用B厂的封罐机。②当采用二厂生产的罐盖时，应采用A厂的封罐机。这时它们的漏气率平均为0。因此，运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响效果。在分析时，要特别注意各原因之间是否存在着相互影响，有无内在联系，严防不同分层方法的结论混为一谈。分层法2.6正确的方法应该是：控制图2.7㈠常规控制图的构造与原理对过程质量特性值进行测量、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计的图。控制图原理：根据正态分布理论，若过程只受随机因素的影响，即过程处于统计控制状态，则过程质量特性值有99.73%的数据（点子）落在控制界限内，且在中心线两侧随机分布。若过程受到异常因素的作用，典型分布就会遭到破坏，则质量特性值数据（点子）分布就会发生异常（出界、链状、趋势）。控制图2.7㈠常规控制图的构造与原理控制图2.7㈡常规控制图的分类⑴按被控制对象的数据性质不同：分为计量值控制图、计件值控制图和计点值控制图分布控制图代号控制图名称正态分布（计量值）均值-极差控制图均值-标准差控制图中位数-极差控制图单值-移动极差控制图分布控制图代号控制图名称二项分布（计件值）不合格品率控制图不合格品数控制图泊松分布（计点值）单位不合格数控制图不合格数控制图控制图2.7㈡常规控制图的分类分布控制图代号控制图名称正态分控制图2.7㈡常规控制图的分类⑵按用途不同①分析用控制图用于对已经完成的过程或阶段进行分析，以评估过程是否稳定或确认改进效果②控制用控制图用于正在进行中的过程，以保持过程的稳定受控状态。控制图2.7㈡常规控制图的分类控制图2.7㈢控制图的判断准则控制图对过程异常的判断以小概率事件原理为理论依据。 判异准则有两类：一是点子出界就判异；二是界内点子排列不随机就判异规定了常规控制图有8种判异准则序号内容准则1一点落在A区之外（点出界）准则2连续9点落在中心线同一侧准则3连续6点递增或递减准则4连续14点上下交替准则5连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外准则6连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区之外准则7连续15点在C区中心线上下准则8连续8点在中心线两侧但无一在C区中控制图2.7㈢控制图的判断准则规定了常规控制图有8种判异准则控制图2.7㈣常规控制图的应用案例1.均值-极差控制图 最常用、最基本控制对象：长度、重量、强度、纯度、时间、收率、生产量、水分含量、营养物质成分等 计量值数据

控制图主要用于观察正态分布的均值的变化

控制图观察正态分布的波动情况或变异度的变化控制图2.7㈣常规控制图的应用案例控制图主要用于观察正态分控制图2.7范例： 某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000g，要求溢出量为0～50g。采用控制图对生产过程进行质量控制。控制对象为溢出量，单位为g。组号测定值X1X2X3X4X51473244352035.6272193731253429.2183191116114420.2334292942593839.4305281245362529.2336403511383331.4297153012332623.2218354432113832.0339273726203529.01710234526373232.62211284440311832.22612312524322226.81013223719471427.833溢出量控制图数据表控制图2.7范例： 某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称控制图2.7组号测定值X1X2X3X4X514373212383029.92615254024501931.6311673123183222.2251738041403731.24118351229482028.83619312035244731.42720122738403129.62821524252242539.0282220311532819.42823294741322234.22524282722325432.63225423415292123.227合计746.6686控制图2.7组号测定值X1X2X3X4X5143732123控制图2.7解：⑴步骤1，预备数据的取得。随机抽取k组（一般为20～25组）， 大小为n（一般为4～6，常取5）注：理论上讲，预备数据的组数应大于20组，在实际应用中最好取25组数据。当个别组数据属于可查明原因的异常时，经剔除后所余数据依然大于20组时，仍可利用这些数据作分析用控制图。若剔除异常数据后不足20组，则须在排除异因后重新收集25组数据。取样分组的原则是尽量使样本组内的变异小（由正常波动造成），样本组间的变异大（由异常波动造成），这样控制图才能有效发挥作用。因此，取样时组内样本必须连续抽取，而样本组间则间隔一定时间。按工艺文件规定，本例每间隔30min在灌装生产线连续抽取n=5的样本量计量溢出量。共抽取25组样本，将溢出量数据记入数据表。控制图2.7解：控制图2.7⑵步骤2，计算统计量计算每一组数据的平均值和极差，记入表中；然后计算25组数据的总平均值和极差平均值。控制图2.7⑵步骤2，计算统计量控制图2.7⑶步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：①先计算R图的控制界限

常规控制图控制线公式控制图名称及符号控制限公式计量值均值-极差图图图：图：均值-标准差图图图：

图：单值-移动极差图图图：

图：计数值不合格品率图图不合格品数图图控制图2.7⑶步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：控控制图2.7n2345678910A21.8801.0230.7290.5770.4830.4190.3730.3370.308D43.2672.5752.2822.1142.0041.9241.8641.8161.777E22.6601.7721.4571.2901.1341.1091.0541.0100.975m3A21.8801.1870.7960.6910.5490.5090.4300.4100.360D3－－－－－0.0760.1360.1840.223d21.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9703.087控制系数选用表由表上中可知，当n=5时控制图2.7n2345678910A21.8801.0230控制图2.7以这些参数作R控制图，并将表中的R数据在图上打点，结果如图。对照常规控制图的判异准则，可判R图处于稳态。因此，可以接着建立平均值控制图。控制图2.7以这些参数作R控制图，并将表中的R数据在图上打点控制图2.7⑶步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：②计算

图的控制界限当n=5时控制图2.7⑶步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：控制图2.7以这些参数作平均值控制图，并将表中的数据在图上打点，结果如图对照常规控制图的判异准则，可判均值控制图无异常。控制图2.7以这些参数作平均值控制图，并将表中的数据在图上打质量管理传统7种工具小节2.8序号工具应用1因果图分析和表达因果关系，通过识别症状、分析原因、寻找改进措施，促进问题的解决2排列图按重要性循序表示每一项目对整体的影响，排列改进的顺序3分层法根据数据产生的特征（层）将数据进行分类4调查表收集数据以得到事实的真实状况5直方图显示数据波动的形态，直观表达过程状态，传达需在何处进行改进6散布图分析两组数据间的关系，确定因果关系，确认改进效果7控制图监控过程状态，诊断过程是否稳定，确定过程改进点质量管理传统7种工具小节2.8序号工具应用1因果图分析和表达主讲人郝志明2022/12/1284质量控制的工具和方法主讲人郝志明2022/12/101质量控制的工具和方法1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1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2.2ISO9001标准的变更历史1.1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 可用量具计测如：长度、面积、体积、重量、密度、糖度、酸度、硬度、温度、时间、营养成分含量、灌装量等。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如：产品件数、不合格品数、产品表面的缺陷数一般为正整数。2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质1.计2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质注意：（1）以百分数出现的数据由哪一类数据计算所得，就属于哪一类数据。（2）计量值数据和计数值数据的性质不同，它们的分布也不同，所用的控制图和抽样方案也不同，所以必须正确区分。2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质注意：2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质2.计数值数据⑴计件值数据数产品的件数而得到的数值。如：产品件数不合格品率（p）不合格品数（np）质量检测的项目数⑵计点值数据数缺陷数而得到的数值。如：不合格数、大肠杆菌数、细菌总数产品表面的缺陷数单位时间内机器发生故障的次数棉布上的疵点数玻璃上的气泡数铸件上的砂眼数2.2ISO9001标准的变更历史1.1质量数据的性质2.计1、收集的目的（1）掌握和了解生产、工作现状；（2）分析问题，找出产生问题的原因；（3）对工序进行分析，判断是否稳定，以便采取措施；（4）调节生产条件，使之达到规定的标准状态；（5）对一批产品的品质进行评价及验收。2、数据的收集方法（1）简单随机取样（2）分层随机取样（3）整体随机取样（4）系统随机取样1.2数据的收集1、收集的目的1.2数据的收集1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.总体 研究对象的全体 可以是有限的，也可以是无限的如：10000瓶饮料2.个体 也叫样本单位或样品 构成总体或样本的基本单位如：1包奶粉、1个月饼等1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数3.参数如： 总体平均值 总体标准差 样本平均值 样本标准差1.3总体与样本的特征值（一）总体与参数1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.样本也叫子样、样组。从总体中抽取出来的一个或多个供检验的单位产品。范例： 从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验。样本量：n 也称样本大小 样本中所含的个体数目范例： 从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验 其样本量n＝101.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量2.统计量⑴表示样本的中心位置的统计量① 样本平均值②

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。当样本量n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时，正中位置有两个数，此时中位数为正中两个数的算术平均值。

1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量2.统计量⑵表示样本数据分散程度的统计量①样本极差一组数据中最大值与最小值之差范例：25101055354025②标准方差③样本标准差1.3总体与样本的特征值(二）样本与统计量例如，A、B两组选6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

A组S：17.08B组S：2.16例如，A、B两组选6位学生参加同一次语文测验，1.4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。范例：经验告诉我们，按照同样的工艺、遵照同样的作业指导书、采用同样的原材料、在同一台设备上、由同一个操作者生产出来的一批产品其质量特性不可能完全一样，总是存在差异，即存在变异或波动。

影响过程（工序）质量主要有六个因素5M1EMachine机器Material原材料

Method方法Measure测量Man操作者Environment环境1.4产品质量的波动任何一个生产过程，总存在着质量波动。影1.4产品质量的波动1．正常波动

由随机因素，又称偶然因素(简称偶因)，如机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损等引起的质量波动。偶因是固有的，始终存在，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。如：温度或电压等生产条件的微小变化、机器的固有振动、液体灌装机的正常磨损、工人操作的微小不均匀性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。例：配方错误、设备故障或过度磨损、操作工人违反操作规程、原材料质量不合格、计量仪器故障1.4产品质量的波动1．正常波动1.4产品质量的波动正常波动与异常波动比较正常波动异常波动产生原因偶然因素系统因素存在情况大量存在少量存在作用大小对质量特性值影响较小如存在，可使产品质量发生显著变化影响因素很多，不易识别，难以确定较少，容易识别解决方法提高科学技术水平加强管理质量管理工作控制在最低限度消除过程状态统计受控状态统计失控状态1.4产品质量的波动正常波动与异常波动比较正常波动异常波动1.5产品质量的分布规律食品工业中搜集到的数据（针对计量值数据）大多为正态分布无论均值μ和标准差σ取何值产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73％1.5产品质量的分布规律食品工业中搜集到的数据（针对计量值数讨论：产品质量的分布规律在实际质量控制中具体如何使用？讨论：产品质量的分布规律在实际质量控制中具体如何使用？解答分享----解答分享----食品质量控制的传统方法2QC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。可以解决质量管理中的大部分问题。食品质量控制的传统方法2QC七工具或品管七大手法因果图2.1（一）因果图的概念和作用又称石川图、鱼骨图（fishbonediagram）、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）。 因果图2.1（一）因果图的概念和作用因果图2.15M1E原则：Man操作者Machine设备Material原材料Method操作方法Measure测量Environment 环境因果图2.15M1E原则：（二）因果图的制作步骤（1）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（2）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（3）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。因果图2.1需要解决问题（二）因果图的制作步骤因果图2.1需要解决问题因果图2.1①一般按5M1E的6大因素分类②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。因果图2.1①一般按5M1E的6大因素分类②然后围绕各原因类因果图2.1（4）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。因果图2.1（4）讨论分析主要原因，把主要的、关键的原因分别因果图2.1（5）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。（6）对主要原因制订对策表（5W1H），落实改进措施。注解：5W1H是管理工作中对目标计划进行分解和进行决策的思维程序。它对要解决问题的目的、对象、地点、时间、人员和方法提出一系列的询问，并寻求解决问题的答案。这六个问题是：（1）Why——为什么干这件事？（目的）；（2）What——怎么回事？（对象）；（3）Where——在什么地方执行？（地点）；（4）When——什么时间执行？什么时间完成？（时间）；（5）Who——由谁执行？（人员）；（6）How——怎样执行？采取那些有效措施？（方法）。巧计5W1H的中文口诀：“何时何地何人？做何事？为什么？怎么做？”因果图2.1（5）记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、绘制进行因果图分析：分析患近视的原因？进行因果图分析：分析患近视的原因？材料方面人为方面环境方面方法方面设备方面印刷不清楚字太小灯光太暗灯光太强桌椅高度书本质量常揉眼睛常盯屏幕坐车看书走路看书躺着看书看书方法不对距离过近长时间看书不休息分析患近视的原因材料方面人为方面环境方面方法方面设备方面印刷不清楚字太小灯光排列图2.2（一）排列图的概念又称帕累托图（Pareto巴雷特图），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。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。此图是一个直角坐标图，它的左纵坐标为频数，即某质量问题出现次数，用绝对数表示；右纵坐标为频率，常用百分数来表示。横坐标表示影响质量的各种因素，按频数的高低从左到右依次画出长柱排列图，然后将各因素频率逐项相加并用曲线表示。

累计频率在80%以内的为A类因素，即是亟待解决的质量问题。

排列图作用：找出主要原因。排列图2.2（一）排列图的概念排列图是由一个横坐标、两个纵坐排列图2.2（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

菠萝罐头不合格项调查表不合格类型外表面真空度二重卷边净重固形物杂质块形小计不合格列图2.2（二）排列图的制作案例菠萝罐头不合格项调排列图2.2（二）排列图的制作案例步骤：（1）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。否则横坐标会变得很长。

菠萝罐头排列图数据表排列图2.2（二）排列图的制作案例菠萝罐头排列图数据表排列图2.2（2）画两根纵轴和一根横轴左边纵轴，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。（3）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。（4）画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。（5）在图上记入有关必要事项。排列图名称、数据及采集数据的时间、主题、数据合计数等。排列图2.2（2）画两根纵轴和一根横轴排列图2.2

菠萝罐头不合格项目排列图排列图2.2菠萝罐头不合格项目排列图排列图2.2（三）排列图的使用（1）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：在0~80%的因素为A类因素（主要因素）（不超过三项）在80%~90%的因素为B类因素（次要因素）在90%~100%的因素为C类因素（一般因素）从图中可以看出，出现不合格品的主要原因是净重和固形物含量，只要解决了这两个问题，不合格率就可以降低78.7%。（2）在解决质量问题时，将排列图和因果图结合起来特别有效。先用排列图找出主要因素，再用因果图对该主要因素进行分析，找出引起该质量问题的主要原因。排列图2.2（三）排列图的使用散布图2.3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。温度硬度Y=a+bx可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。散布图2.3温度硬度Y=a+bx可用来发现和确认两组相关数据散布图2.3散布图2.3散布图2.3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，结果如表所示。利用散布图对数据进行分析、研究和判断。酒醅中酸度和酒度分析数据表散布图2.3例：某酒厂为了研究中间产品酒醅中的酸度和酒度2散布图2.3注意：散布图相关性规律，一般局限于观测值数据的范围内散布图2.3注意：散布图相关性规律，一般局限于观测值数据的范直方图2.4（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2.4（一）直方图的概念与作用直方图2.4（二）直方图的制作案例市场销售的带有包装的产品所给出的标称重量，法律规定其实际重量只允许比标称重量多而不允许少。而为了降低成本，灌装量又不能超出标称重量太多。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0~50g。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。数据太少时所反映的分布及随后的各种推算结果的误差会增大。本例收集100个数据，列于表中。直方图2.4（二）直方图的制作案例直方图2.4（二）直方图的制作案例1.收集数据测量单位（g）43402828272826123330344222323034292022282429291835213646301428283228222025383612383036202124203526202931183024263228144724342220282448271243410142142223834622393224191830282816192028182482412323740溢出量数据表直方图2.4（二）直方图的制作案例测量单位（g）434028直方图2.4（二）直方图的制作案例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的确定可参下表直方图2.4（二）直方图的制作案例直方图2.43.确定组距样本量/n推荐组数/k50～1006～10100～2507～12250以上10～20该例取组距一般取测量单位的整数倍，以便分组。组距（二）直方图的制作案例直方图2.43.确定组距样本量/n推荐组数/k50～1006直方图2.44.确定各组的边界值为避免出现数据在组的边界上，并保证数据中最大值和最小值包括在组内。组的边界值单位应取为最小测量值减去最小测量单位的一半作为第1组的下界限之后再按所计算的组距推算各组的分组界限。本例：第1组下界限： Xmin-最小测量单位/2=1-1/2=0.5第1组上界限： 第1组下界限加组距：0.5+5=5.5第2组下界限： 与第1组上界限相同：5.5第2组上界限： 第2组下界限加组距：5.5+5=10.5………… 其他以此类推（二）直方图的制作案例直方图2.44.确定各组的边界值（二）直方图的制作案例直方图2.45.编制频数分布表组号组界组中值频数统计频率10.5~5.5310.0125.5~10.56，8，1030.03310.5~15.513...60.06415.5~20.518...140.14520.5~25.523...190.19625.5~30.528...270.27730.5~35.533...140.14835.5~40.538...100.10940.5~45.543...30.031045.5~50.548...30.03合计1001.00（二）直方图的制作案例直方图2.45.编制频数分布表组号组界组中值频数统计频率10直方图2.46.画直方图⑴建立平面直角坐标系。 横坐标表示质量特性值 纵坐标表示频数⑵以组距为底、各组的频数为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。在直方图上标出公差范围（T）、规格上限（TU）、规格下限（TL）、样本量（n）、样本平均值、样本标准差(S)和样本平均值的位置等（二）直方图的制作案例直方图2.46.画直方图（二）直方图的制作案例直方图2.4植物油溢出量直方图直方图2.4植物油溢出量直方图直方图2.4（三）直方图的分析1.对图形形状的观察分析根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析。2.直方图与公差限的比较直方图为正常型时，还需判断过程满足规范要求（标准要求）的程度。直方图2.4（三）直方图的分析直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断正常型可判定工序运行正常，处于稳定状态。偏向型一些有形位公差要求的特性值分布往往呈偏向型；可能由于加工习惯等引起。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断双峰型这是由于数据来自不同的总体，如：来自两个工人（或两批材料、或两台设备）生产出来的产品混在一起造成的。孤岛型这是由于测量工具有误差、或是原材料一时的变化、或刀具严重磨损、短时间内有不熟练工人替岗、操作疏忽、混入规格不同的产品等造成的。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断平顶型生产过程有缓慢因素作用引起，如：刀具缓慢磨损、操作者疲劳等。锯齿型由于直方图分组过多、或测量数据不准等原因造成。直方图2.4（一）直方图的形状分析与判断常见类型图例分析判断直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点理想型图形对称分布，且两边有一定余量，此时，不需要调整。偏心型调整分布中心，使分布中心与公差中心M重合。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点无富余型采取措施，减少波动。能力富余型工序能力出现过剩，经济性差。可考虑改变工艺，放宽加工精度或减少检验频次，以降低成本。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调整要点能力不足型已出现不合格品，应多方面采取措施，以减少变异。直方图2.4（二）与规范界限（公差）的比较分析常见类型图例调调查表2.5（一）调查表的概念和作用又称检查表、核对表、统计分析表。用来质量检查有关项目的表格。明确目的收集资料确定方法设计调查表预调查预评审修改调查表调查应用调查表2.5（一）调查表的概念和作用明确目的收集资料确定方法调查表2.5（二）调查表的种类1.工序分布调查表又称质量分布检查表对计量值数据进行现场调查根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分为若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类重量/g频数小计5101520253035495.5~500.5500.5~505.5/1505.5~510.5//2510.5~515.5////////8515.5~520.5//////////10520.5~525.5/////////////////////21525.5~530.5/////////////////////////////29530.5~535.5///////////////15535.5~540.5////////8540.5~545.5////4545.5~550.5//2550.5~555.5合计100产品重量实测值分布调查表调查表2.5（二）调查表的种类重量/g频数小计调查表2.5（二）调查表的种类范例：从表格形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。所不同的是，质量分布调查表的区间范围是根据以往资料，首先划分区间范围，然后制成表格，以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据，再适当划分区间，然后制成图表，以供分析现场质量分布状况之用。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类2.不合格项调查表主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。范例： 下表是某食品企业在某月玻璃瓶装酱油抽样检验中外观不合格项目调查记录表。

调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类批次产品规格批量/箱抽样数/瓶不合格品数/瓶不合格品率/%外观不合格项目封口不严液高不符标签歪标签擦伤沉淀批号模糊1生抽1005012112生抽10050003生抽100502421…250生抽100501211合计25000125001751.451075651010从外观不合格项目的频次可以看出，标签歪和标签擦伤的问题较为突出，说明贴标机工作不正常，需要调整、修理。 玻璃瓶装酱油外观不合格项目调查表调查表2.5（二）调查表的种类批次产品规格批量/箱抽样数/瓶调查表2.5（二）调查表的种类3.不合格位置调查表就是先画出产品平面示意图，把画面划分成若干小区域，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。调查时，按照产品的缺陷位置在平面图的相应小区域内打记号，最后统计记号，可以得出某一缺陷比较集中在哪一个部位上的规律，这就能为进一步调查或找出解决办法提供可靠的依据。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5（二）调查表的种类4.矩阵调查表又称不合格原因调查表，是一种多因素调查表，要求把生产问题的对应因素分别排列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量。范例： 下表是某饮料厂PET瓶生产车间对两台注塑机生产的PET瓶制品的外观质量的调查表。调查表2.5（二）调查表的种类调查表2.5设备操作者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○○●○XX

□○X●○○X

□○○●○○○X○○○○X○○○XX○X

□○X△△X●

□B○●XX○○●XXXX●△○XX○○○○○○●XX○○○○○○●X○●●○XX○○●●X

X△○○●X○XXX○2#A○X

□○X●○○○○○X○○○○X○△○●X○○B○

□○●X○○△○○○X

□○○○○○●

□○X○○PET瓶外观不合格原因调查表注：○气孔△裂纹●疵点X变形□其他

问问：从表中你发现了什么？调查表2.5设备操作者2月1日2月2日2月3日2月4日2月5调查表2.5从上表中发现的问题：1.从表中可以看出：1#机发生的外观质量缺陷较多，操作工B生产出的产品不合格最多。对原因进行分析表明，1#注塑机维护保养较差，而且操作工B不按规定及时更换模具。2.从2月3日两台注塑机所生产的产品的外观看质量缺陷都比较多，而且气孔缺陷尤为严重，经调查分析是当天的原料湿度较大所致。调查表2.5从上表中发现的问题：分层法2.6（一）分层法的概念和分层方法按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。目的：把杂乱无章和错综复杂的数据和意见加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实。一般按5M1E行分层：Man操作者，Machine设备，Material原材料，Method操作方法，Measure测量，Environment环境。分层法2.6（一）分层法的概念和分层方法分层法2.6（二）分层法应用案例某食品厂的糖水水果旋盖玻璃罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。经抽检100罐产品后发现，一是由于A、B、C3台封罐机的生产厂家不同；二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。在用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生产厂家分层和