食品质量管理的工具-控制图的应用.pptx

品质管理七大工具

——控制图

;控制图（ControlChart）

㈠ 常规控制图的构造与原理

又称管理图、管制图，休哈特控制图

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）。; 反过来，如果样本质量特性值的点子在控制图上的分布发生异常，那我们就可以判断过程异常，需要进行诊断、调整。

;;“3σ原理”（或称“千分之三法则”）

两类错误是不可避免的

一般把控制范围定在平均值的±3σ;㈡ 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;分布;分布;;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。;㈢ 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

若过程不判异，则过程处于统计控制状态。; 规定了常规控制图有8种判异准则;㈣ 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

将二者联合运用，观察正态分布的变化;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。

见表2-15溢出量控制图数据表。;组号;组号;解：

⑴ 步???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）; 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。; 应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。

在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。; 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。;⑵ 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。;⑶ 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

计算公式见表2-16。;;n; 由表2-17中可知，当n=5时; 以这些参数作R控制图，并将表2-15中的R数据在图上打点，结果如图2-11。; 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。;② 计算图的控制界限; 由表2-17中可知，当n=5时; 以这些参数作平均值控制图，并将表2-15中的数据在图上打点，结果如图2-12。; 因此可以判定灌装过程处于稳定受控状态。;控制图应用中常见错误

⑴ 在5M1E因素未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工序。

⑵ CP1的情况下，就使用控制图。

⑶ 用公差代替控制界限，或用压缩的公差线代替。

⑷ 仅打点而不做分析判断。

⑸ 不及时打点而不能及时发现工序异常。

⑹ 当5M1E发生变化时，而未及时调整控制界限。

⑺ 画法不规范、不完整。;生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热爱。21.1.221.1.2Saturday,January2,2021

人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。04:15:3004:15:3004:151/2/20214:15:30AM

做一枚螺丝钉，那里需要那里上。21.1