食品质量控制背诵要点文档格式.doc

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三、质量特性：

是指产品所具有的满足用户特定（明确或隐含的）需要的，能体现产品使用价值的，有助于区分和识别产品的，可以描述或者可以度量的基本属性。

四、朱兰质量模块内容——朱兰三部曲：

（1）质量计划：

在前期基础上制定战略目标、中长远规划、新产品开发研制计划、质量保证计划、资源的组织等；

（2）质量控制的定义：

根据质量计划制定有计划、有组织、可操作性的质量控制标准、技术手段和方法，并保证产品和服务符合质量要求；

（3）质量改进：

不断了解市场需求，发现问题及其原因，克服不良因素，提高产品质量。

质量改进依赖于体系整体素质和管理水平的不断提高。

五、质量管理：

是“确定质量方针、目标和职责并在质量体系中通过诸如质量策划、质量控制、质量保证和质量改进使其实施的全部管理职能的所有活动”。

六、食品质量管理的特殊性：

1）食品质量管理在空间和时间上具有广泛性；

（2）食品质量管理的对象具有复杂性；

（3）在有形产品质量特性中安全性放在首位；

（4）在食品质量监测控制方面存在着相当大的难度；

（5）食品质量管理对产品功能性和适用性有特殊要求；

第二章质量管理基础

一、质量信息的概念：

质量信息是在质量形成的全过程中发生的有关质量的信息，涉及工作质量、工序质量、产品质量及全员的、全过程的、全面的质量管理各个方面的一切有关质量的信息。

二、戴明循环----PDCA循环：

1、计划（plan）在调查研究的基础上，确定目标，包括方针和目标的确定以及活动计划的制定。

通过设计、试验、试制，最后选定方案、制定标准，并提出实施计划的具体方案、措施和步骤。

2、执行（do）实施计划，进行具体运作。

3、检查（check）检查技术执行的情况，了解实施效果，及时发现问题。

4、处理（action）对检查的结果进行处理，成功经验加以肯定，并予以标准化，或制定作业指导书，便于以后工作时遵循；

对失败的教训加以总结，避免重复；

提出没有解决的问题，转入下一个PDCA循环。

三、PDCA循环的特点（记小点）

1周而复始：

PDCA一个循环结束了，解决一部分问题，可能还有问题没有解决，或者出现新的问题，再进行下一个PDCA循环，依此类推。

2大环带小环：

企业的整体运行体系与其内部各子体系的关系，是大环带动小环的有机逻辑整体。

3阶梯式上升：

PDCA循环不是停留在一个水平上的循环，不断解决问题的过程就是水平逐步上升的过程。

4统计工具的应用：

PDCA循环应用了科学的统计观念和处理方法。

四、克罗斯比的零缺陷理论

克罗斯比是零缺陷理论的创立者，以其名言“第一次就做对”而闻名。

按照零缺陷的观点，克罗斯比认为任何水平的质量缺陷都不应存在。

主要的观点：

1高层管理者必须承担质量管理责任并表达实现最高质量水平的愿望；

2管理必须持之以恒地努力实现高质量目标；

3管理必须用质量述语来阐明目标是什么，以及为实现这一目标，员工必须做什么，

4第一次就做对。

五、质量成本的概念

质量管理成本是由美国质量管理学家费根鲍姆提出的，是指将产品质量保持在合同双方确定的质量水平所需的全部费用。

六、预防成本：

是指用于预防故障或不合格品等所需的各项费用。

主要构成为：

①质量工作费（为制定质量政策、目标及质量计划等的费用）;

②质量培训;

③质量奖励费;

④工序质量控制费;

⑤质量改进措施费;

⑥质量评审费;

⑦工资及附加费（指从事质量管理的专业人员）;

⑧质量情报及信息费;

七、鉴定成本：

评定产品是否满足规定质量要求所需的鉴定、试验、检验和验证方面的费用。

①进货检验费;

②工序检验费;

③成品检验费;

④检验试验设备校准维护费;

⑤试验材料及劳务费;

⑥检验试验设备折旧费;

⑦办公费;

⑧工资及福利基金：

从事质量管理、试验、检验人员的工资总额及提取的福利基金;

八、质量成本特征曲线

第三章质量控制

一、数据的种类（根据数据的性质）

1.计量值数据：

长度、重量、电流、温度等。

测量结果的数据可以是连续的,也可以是不连续2.计数值数据：

不能连续取值的，只能以个数计算的数为计数值数据（不合格品数、缺陷数）

二、分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。

分层抽样可以减少层内差异，增加样本的代表性。

三、整群随机抽样是在一次随机抽样中，不是只抽一个样品，而是抽取若干个产品组成样本，如每次取一箱的产品。

四、样本：

又叫子样，它是从总体中抽取出来的一个或多个提供检验的单位产品。

五、数据特征值是数据分布趋势的一种度量。

数据特征值可以分为两类：

（1）表示数据的集中度：

平均值、中位数、众数等；

（2）表示数据的离散程度：

极差、平均偏差、均方根偏差、标准偏差等。

六、数据的修整：

过多的四舍五入会造成误差过大，可采取进位和舍弃机会均等的修整方法：

1）末位数＞5，则：

进位并舍去后面的数。

2）末位数＜5，则：

舍去，及后面的数。

3）末位数＝5，则：

a）后面的数为0或无数字，5前面的数为奇数进一、偶数舍去。

b）后面的数不全为零，5前面的数进一、舍去5和以后的数。

4）不得连续进行修整。

“四舍六入五考虑，五后非零就进一，五后皆零看奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇要进一。

”

七、质量产生波动的原因：

人（man）：

操作者的质量意识、技术水平及熟练程度、身体素质等。

设备（machine）：

设备的精度和维护保养状态。

原料材（material）：

材料的成分、物理特性和化学性能等。

方法（method）：

加工工艺、工艺装备、操作规程、测试方法等

环境（environment）：

工作地点的温度、湿度、照明、噪音和清洁条件。

八、统计分析的方法（QC老七种工具）

分层法、调查表法、相关图法、排列图法、因果图法、直方图法（重点）、控制图法

九、直方图

产品质量特性值的分布，一般都是服从正态分布或近似正态分布。

当产品质量特性值的分布不具有正态性时，往往是生产过程不稳定，或生产工序的加工能力不足。

因而，由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以推测生产过程是否稳定，或工序能力是否充足，由此可对产品的质量状况作出初步判断。

根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和异常型直方图两种类型。

（1）正常的直方图

看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它是正常型还是异常型。

正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。

因此，根据产品质量特性值的频数分布所画出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的。

以下为不正常的直方图举例：

（1）孤岛型

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（2）双峰型

在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。

出现孤岛型直方图，说明有特殊事件发生。

造成原因可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。

所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。

双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。

往往是由于将两个工人或两台机床等加工

的相同规格的产品混在一起所造成的。

（3）折齿型

（4）绝壁型

折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。

出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等原因造成。

应重新收集和整理数据。

绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。

此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。

（5）偏态型

某种原因使下（上）限受到限制时，

容易发生“偏左型”（偏右型）。

（6）平顶型

与双峰型类似，由于多个总体、

多种分布混在一起。

3、对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L]（S为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大值）与标准范围T=[SL，Su]，SL为标准下界限，Su为标准上界限）进行比较，就可以看出产品质量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望的状态。

为了方便，可在直方图上标出标准下界限值和标准上界限值。

当产品质量特性值符合规定标准时，其对应的直方图，必定在标准范围之内。

符合规定的直方图大致有下面四种类型：

（1）直方图的分布范围B位于标准范围T内，但有余量;

直方图的分布中心与标准中心近似重合，这是理想的直方图。

此时，全部产品合格，工序处于正常管理状态。

（2）直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。

因此，需要采取措施，使得分布中心与标准中心重合。

（3）直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。

此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围。

（4）产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。

此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，从而降低生产成本;

或者加严标准，提高产品的性能，以利于组装等。

（5）产品质量特性值的分布中心向左（或向右〉偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限（上界限）超出标准范围T的下界限（或上界限），因而在下界限（或上界限）出现不合格品，此时，应设法提高（或降低）产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右（或向左）移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。

（6）直方图的分布范围B超出标准范围T，此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。

这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大，这时，应及时采取技术措施，降低分布的标准差。

如果属于

标准定得不合理，