10第10单元统计过程控制在农产品质量管理中的应用

福建广播电视

中等专业学校农产品质量管理福建广播电视中等专业学校茶叶生产与加工主讲教师：田妍基职 称：讲师第10单元 统计过程控制在农产品质量管理中的应用福建广播电视中等专业学校教学目标：1.了解产品质量产生波动的原因；2.

理解统计过程控制的概念；3. 了解统计过程控制的方法（七种工具）；4.

明确基础生产数据在应用统计过程控制方法中的作用；5.具备在实际工作中简单应用统计过程控制

的能力

；•6．与传统检验方法比较，理解统计过程控制的优点是什么。学习内容福建广播电视中等专业学校一、什么是统计过程控制？

二、统计过程控制的七种工具三、如何开展统计过程控制工作呢？

四、统计过程控制技术的优点是什么？（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福建广播电视中等专业学校抽样一、什么是统计过程控制？福建广播电视中等专业学校任何一个生产过程，总存在着质量波动。质量波动是客观存在的，是绝对的。质量波动可分为正常波动和异常波动两类。质量波动范例：

没有两个相同的人、树叶，对于产品也是一样的，没有两件完全相同的产品。质量波动范例：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。福建广播电视中等专业学校•影响过程（工序）质量主要有六个因素：操作者设备

原材料操作方法测量ManMachineMaterialMethodMeasureEnvironment环境5M1E福建广播电视中等专业学校正常波动福建广播电视中等专业学校由随机因素（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范例：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原材料中的微量杂质或性能上微小差异••仪器仪表的精度 误差检测误差正常波动福建广播电视中等专业学校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。范例：•温度或电压等生产条件的微小变化异常波动福建广播电视中等专业学校由系统因素（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。范例：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•计量仪器故障异常波动福建广播电视中等专业学校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）

易于判断其产生原因并除去（在经济上是必须消除的）正常波动与异常波动正常波动福建广播电视中等专业学校产生原因偶然因素存在情况大量存在作用大小对质量特性值影响较小影响因素很多，不易识别，难以确定解决方法提高科学技术水平质量管理工作控制在最低限度过程状态统计受控状态异常波动系统因素少量存在如存在，可使产品质量发生显著变化较少，容易识别加强管理消除统计失控状态（一）统计福建广播电视中等专业学校•

统计是有目的地收集数据，并使用相应的方法进行制图、列表和数据分析的过程。应用统计工具，可使研究结果更直观易懂，而且该方法简便易行，是食品生产加工过程质量控制的实用技术。（二）数据福建广播电视中等专业学校

数据是反映事物性质的一种度量。质量管理以数据为依据，通过收集、整理、加工和分析数据，获得产品质量或生产状态的信息。质量数据包括工序控制记录，以及原料、半成品和产品检测结果等。（二）数据福建广播电视中等专业学校收集数据的目的：

掌握和了解生产现状、工作现状；

分析问题，找出产生问题的原因；对工序进行分析，判断其是否稳定；调节生产条件，使之达到规定的标准状态；

对一批产品的质量

进行评

价和验 收。（三）抽样福建广播电视中等专业学校收集数据的方法就是抽样，即从总体中抽取部分个体作为样本的活动。常用的收集数据的方法是随机抽样，即在每

次抽取样本时，总体中所有个体被抽取的机会同等。

统计过程控制（Statistical

ProcessControl，SPC）是应用适当的统计根据连续改进产品和服务质量及劳动生产力的技术。福建广播电视中等专业学校（四）统计过程控制（四）统计过程控制福建广播电视中等专业学校应用统计过程控制可以利用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学地区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的问题，从而达到提高和控制

质量的

目的。二、统计工程控制的7种工具福建广播电视中等专业学校流程图计数图表柱形图排列图因果图散点图控制图•

操作流程图用于表明各生产环节、步骤所涉及的工作人员、主管、经理及顾客的关系。该图应一目了然，能正确表面问题之所在，进而加快找出解决问题的方法。（一）流程图开始操作决定结果福建广播电视中等专业学校（二）计数图表福建广播电视中等专业学校计数图表目的在于收集生产数据，包括计数值数据和计量值数据，例如不合格品、缺陷数和产品质量分布等。*****

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*****10（三）柱形图福建广播电视中等专业学校•

柱形图的功能是可提供数量特征线索，并能清楚地看出取样量、分布和产量等信息。例如，通过对数据的加工整理，可分析和掌握质量数据的分布情况和估算工序不合格品率。（三）柱形图福建广播电视中等专业学校•

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。（三）柱形图福建广播电视中等专业学校1.柱形图/频率直方图的优点和用途福建广播电视中等专业学校••

（1）柱形图可以比较直观地看出产品质量特性值的分布状态，以便掌握产品质量分布情况；判断工序是否处于稳定状态；对总体进行判断，判断其总体质量的分布情况和掌握工序的能力，估算工序不合格品率等。常见类型福建广播电视中等专业学校图例分析判断正常型图形特点：对称中间高，两边低说明工序处于稳定状态偏向型图形特点：顶峰偏向一侧，有偏左和偏右之分说明计量值只控制一侧界限或由加工习惯造成2.对典型直方图的观察分析常见类型福建广播电视中等专业学校图例分析判断双峰型说明可能是把两个总体的数据混在一起制图所致例如不同材料、加工者、操作方法、设备等生产的两批产品混为一批孤岛型图形特点：不对称说明短时间内有异常因素起作用，使加工条件变化例如原料混杂、操作疏忽、短时间内有不熟练的操作工人或测量有误2.对典型直方图的观察分析常见类型图例分析判断平顶型图形特点：没有突出的顶峰说明生产过程中有缓慢变化的因素起作用例如机具磨损、操作者疲劳等锯齿型图形特点：参差不齐，但仍然中间高，两边低，左右基本对称应该不是生产上的问题，而是数据分组过多，测量仪器精度不够，读数有误差等因素所致2.对典型直方图的观察分析福建广播电视中等专业学校（四）排列图福建广播电视中等专业学校•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。（四）排列图福建广播电视中等专业学校排列图作用：

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”（四）排列图不合格类型福建广播电视中等专业学校累计比率%净重47.2固形物78.7真空度86.6杂质93.3块形97.8其他100合计菠萝罐头排列图数据表不合格数

累计不合格数

比率%42

42

47.228

70

31.57

77

7.96

83

6.74

87

4.52

89

2.289

100菠萝罐头不合格项目排列图（四）排列图福建广播电视中等专业学校

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）•福建广播电视中等专业学校从图中可以看出，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%。（四）排列图（五）因果图福建广播电视中等专业学校又称鱼骨图（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）目的：解决……..日期：

年

月

日作者：……..质量问题第一层原因原因类别第一层原因第一层原因第一层原因原因类别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（五）因果图福建广播电视中等专业学校讨论分析主要原因，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手未消毒人员卫生差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（六）散点图研究两个变量之间的关系及相关程度。福建广播电视中等专业学校（六）散点图范例：酒度与酸度散点图福建广播电视中等专业学校（七）控制图

控制图可以显示生产过程随时间变化的质量参数波动，分析和判断工序是否处于控制状态，显示质量波动的原因：偶然性原因或系统性原因。质量特性数据样本号1

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10UCLCLLCL福建广播电视中等专业学校三、如何开展统计过程控制工作福建广播电视中等专业学校1.首现要针对需解决的质量问题搜集数据。2.对数据进行整理归纳，形成数、表、图形或计算出特征值，如平均值、