第二章食品质量管理控制要点分析.ppt

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