第二章食品质量管理控制要点分析.ppt

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第二章 食品质量控制方法 (一)PDCA循环法 (二)数理统计方法 第一节 PDCA循环法 一、何为PDCA循环 二、PDCA循环的特点 三、解决和改进质量问题的八个步骤 四、质量管理活动,依据PDCA循环活动 一、何为PDCA循环 P(plan)计划——制定方针、目标、活动的计划; D(do)执行——即组织力量按计划要求去实施; C(check)检查——对计划的执行情况进行检查; A(action)总结——总结处理。 P、D、C、A就是这四个阶段进行循环。成功的经验加以肯定,形成标准,作为以后解决这类问题的准则;失败的教训作为以后的借鉴;没有解决的问题投向下一个循环。如图所示。 二、PDCA循环的特点 1) PDCA循环四个程序不能颠倒,必须互相衔接,首尾相顾。它的基础是质量第一,一切为用户。 2) 大环套小环,小环保大环,互相促进。PDCA循环作为质量管理的科学方法,适用于各个部门、大环好比是整个企业,小环是各个业务系统、车间、工段、班组和个人。企业的方针、目标从上到下,层层落实。因此,车间、工段、班组直至个人都有自己的PDCA循环。这些逐级分层的PDCA循环是基础,只有它们不断的循环转动,才能保证大环目标的实现。通过循环,把企业改进产品质量的工作有机地联系起来,彼此协调促进。 3) 不停地转动,不断地提高 PDCA循环每转动一周,即有新的产品质量改进和提高,像爬楼梯一样,步步升高如图所示。 三、解决和改进质量问题的八个步骤 ⑸ 按计划执行的措施。这是第二阶段(d); ⑹ 检查和执行情况。这是第三阶段(c); ⑺ 总结经验进行处理。把成功的经验和失败的教训都规定到相应的标准或制度、规定中,防止再次发生过去的问题; ⑻ 提出尚未解决的问题,并在下一次PDCA循环中予以解决。 以上⑺、⑻两步就是总结处理阶段(A) 第二节 数理统计方法 一、特点 它与技术检查相比有以下几个特点: 1、从数量上看,不是对一批产品全数进行检查,而是系统地抽样检查,因此检查的样品数比一批产品少得多。这不仅节约大量人力物力,降低生产成本,更重要的是可检查技术检验所不能做到的产品,如啤酒、罐头、饮料等; 2、从时间上看,不是仅仅事后检查,而是贯穿整个生产过程,若生产中就发现产量、质量不稳,即可采取措施,避免更大损失; 3、它是以数理统计为理论基础,不仅科学、可靠,而且直观。 二、几个重要概念(质量数据) 1、概率 ⑴确定现象、随机现象 确定现象——凡在一定条件下必然发生某种结果的现象,如H2O/100℃。 随机现象——有些现象有多种结果发生的可能,但究竟何时发生何种结果,事先不能肯定。如生产一批罐头,随便抽查一听,可能合格,也可能不合格,具有这种偶然性的现象,称为随机现象。 虽然随机现象有偶然性,但通过大量重复观察或实验,我们可以认识它们的统计规律。 1、概率 ⑵ 频数、频率、概率 频数——在有限次实验中发生某种结果的次数与实验次数。 频率——在有限次实验中发生某种结果的次数与实验次数之比。 概率——是表明事件发生可能性大小的比率。 概率是频率的稳定值,实验次数愈大,频率愈接近概率,当进行全数实验时,频率=概率,必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,因此概率必介于0与1之间。 2、数据 ⑴计量值数据——具有连续性的数据,它可能有小数。(凡能用量具进行计测的质量特性数据,如成分含量、温度、时间等)。 ⑵计数值数据——非连续性的数据,只有整数。(凡不能用量具进行计测的质量特性数据,如大肠杆菌数、玻璃瓶上的气泡等)。 它还可分为 计件数据——根据产品特点按件计数。(如不合格品数) 计点数据——观察一件产品质量缺陷的点数,如马口铁皮的露点(疵点)。 3、统计特征数 可分为两类: 表示数据的集中位置,如:子样的平均值、中位数等。 表示数据的分散程度,如:方差、标准偏差、极差等。 ⑴平均值 ⑵中位数 若干个数x1,x2,……,xn依次排列, 当n为奇数时排在最中间的一个数为中位数; 当n为偶数时排在最中间的两个数的算术平均值为中位数。 ⑶极差——数据中最大值和最小值之差,用R表示。 ⑷方差 δ2= ⑸子样标准偏差 标准偏差δ:是较精确表示质量数据离散程度的特征数,由抽样数据计算。 ⑹母体标准偏差 当n→∞或N很大,由所有数据计算。σ反映产品质量的均匀性,所以σ越小越好。 三、数理统计方法的应用范围 在质量管理中,数理统计法一般有以下几个方面的用途: 1、提供表示产品质量特征的数据,如平均值,标准偏差等; 2、比较产品间的差异。如判断两批

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