第二章 食品质量管理工具

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 花 蛋 糕 微 生 物 超 标
⑵ 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。
⑶ 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。
序号
25 26
酸度
1.0 1.5
酒度
5.3 4.4
19
20
0.6
0.5
6.4
6.4
27
28
0.7
1.3
6.6
4.6
21 22 23 24
0.5 1.2 0.6 1.3
6.6 4.7 6.5 4.3
29 30
1.0 1.2
4.8 4.1
酒度/％
7 6 5 4 3 2 1 0 0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.75 酸度/% 2
频数
30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 0 -0.5
TL
Xbar
TU N＝125 Xbar＝29.86 s＝11.33
重量/g 5.5 11.5 17.5 23.5 29.5 35.5 41.5 47.5 53.5 59.5
/g
直方图的作用：
① 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；
90 80
60 42 47.2％ 40 28 20 7 0 净重 1 固形物 2 真空度 3 杂质 4 块形 5 其他 6 6 4 2
图2-3 菠萝罐头不合格项目排列图
频率/％
0
70 60 50 40 30 20 10
㈢
排列图的使用
⑴ 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）
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：
Man
Machine Material 5M1E Method
操作者
设备 原材料 操作方法
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
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
如：
计点值数据
数缺陷数而得到的数值
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
图2-5
酒度与酸度散布图
注意： 散布图相关性规律 一般局限于观测值数据的范围内
四、直方图（Histogram）
又称频数分布图
㈠
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。
Measure
Environment
测量
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
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
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。
二、总体与样本的特征值 ㈠ 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
3.参数 如：
总体平均值
总体标准差

样本平均值 X
样本标准差
s
㈡
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。
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”
步骤： ⑴ 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。
表2-2
不合格类型 净重 固形物 真空度 杂质 块形 其他 合计 42 28 7 6 4 2 89
曲线相关
自变量 不相关
自变量
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
序号
1 2
酸度
0.5 0.9
酒度
6.3 5.8
序号
9 10
酸度
0.7 0.9
横轴上将频数从大到小依次列出各项。
⑶ 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。 ⑷ 画累计频率曲线，用来表示各项目的 累计百分比。
⑸
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。
100
97.8％
110 100
93.3％
频数（不合格项）
80
86.6％ 78.7％
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
抽样
质量数据
分析整理
质量控制
信息
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
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
频数
● ● ●
100
●
50 50
●
0●
0
A
B
项目
C
D
E
F（其他）
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（％）
150
帕累托曲线
●
100
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。
原料
果酱微生物超标 包装材料微生物超标 氯浓度低 打奶油机消毒不好 未按时消毒 臭氧发生器故障 消毒不好 裱花温度差 温度高 空调制冷能力差 测氯卡失败 没有校正 检验错误 抽样方法错误 量具不准 卫生意识差 培训不够
机器
操作者
手未消毒 人员卫生差 工作服不洁
色素微生物超标 奶油微生物超标
未按时消毒 蛋糕贮存环境差 温度高
一、因果图（Cause
and Effect Diagram）
㈠
因果图的概念和作用
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。 作用：分析和寻找影响产生质量问题的原因。
日本的QC小组
箭牌糖果的QC小组
原因类别
第一层原因
第一层原因
原因类别
第一层原因
第一层原因 第一层原因 第二层原因
范例： 温度或电压等生产条件的微小变化
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。
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
异常因素 非过程固有 有时存在，有时不存在 对质量波动影响大
未按时消毒 蛋糕贮存环境差 温度高 空调制冷能力差
检验错误 测氯卡失败
抽样方法错误 量具不准 没有校正
裱 花 蛋 糕 微 生 物 超 标
空调制冷能力差
环境
测量
图2-2
裱花蛋糕微生物超标的因果图
㈡
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
⑴
确定需要分析的质量特性
~ 样本中位数 X
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。
⑵ ①
表示样本数据分散程度的统计量 样本极差 R 一组数据中最大值与最小值之差
范例： 15 5 10 20 45 30 35 40 25
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＝10
2.统计量 ⑴ ① 表示样本的中心位置的统计量 样本平均值 X
X X / n i 1
n
②
R xmax xmin 45 5 40
②
标准方差
s
2
n 1 2 2 X i X s n 1 i 1
③
样本标准差
s
1 n 2 X i X s n 1 i 1
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。
裱 花 蛋 糕 微 生 物 超 标
空调制冷能力差
环境
测量
⑸ 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。 ⑹ 对主要原因制订对策表（5W1H），落 实改进措施。
二、排列图（Pareto Diagram） ㈠ 排列图的概念 又称帕累托图，全称主次因素排列图 其作用为： ⑴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。 ⑵识别进行质量改进的机会。
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
硬 度
Y=a+bx
温度
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
因变量
因变量
因变量
强正相关
自变量 强负相关
自变量
自变量 弱正相关
因变量
因变量
因变量
弱负相关
自变量
菠萝罐头排列图数据表
累计不合格数 42 70 77 83 87 89 比率% 47.2 31.5 7.9 6.7 4.5 2.2 100 累计比率% 47.2 78.7 86.6 93.3 97.8 100
不合格数
⑵
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。
（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2-3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%。
⑵ 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。
酒度
6.0 6.1
3 4 5 6 7 8
1.2 1.0 0.9 0.7 1.4 0.8
4.8 4.6 5.4 5.8 3.8 5.7
11 12 13 14 15 16
1.2 0.8 1.2 1.6 1.5 1.4
5.3 5.9 4.7 3.8 3.4 3.8
序号
17 18
酸度
0.9 0.7
酒度
5.0 6.3
（常常超出了规经济上是必须消除的）
四、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
99.73% 95.45%
68.26%
-3
-2
-1

+1
+2
+3
第二节
包括：
QC老七种工具
因果图、排列图、散布图、直方图、调查表、分 层法和控制图 为老七种工具，通过收集和分析质量数据，分析 和确定质量问题。
第一层原因 第二层原因
质 量 问 题
结果
原因类别
原因
原因类别
目的：解决…….. 日期： 年 月 日 作者：……..
原料
果酱微生物超标
包装材料微生物超标
机器
氯浓度低 打奶油机消毒不好 未按时消毒 臭氧发生器故障 消毒不好 裱花温度差 温度高
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
色素微生物超标 奶油微生物超标
裱 花 蛋 糕 微 生 物 超 标
①
一般按5M1E的6大因素分类
原料 机器 操作者 裱 花 蛋 糕 微 生 物 超 标
环境
测量
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。
⑷ 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。