食品质量控制QC旧七大手法培训课件1.ppt

1、 什么是食品质量控制？质量控制（Quality Control，QC）：又称“品质控制”，是指为了满足质量要求，通过采取一系列作业技术和活动对各个过程实施控制，预防不合格产品发生的手段和措施。食品质量控制是在产品设计过程完成后所采取的对生产过程的控制过程，主要目的是将生产出的产品质量控制在允许误差范围之内，以提高食品质量，保障消费者的权益。在生产中，可能会遇到这样的问题：同样的设备、原料和生产工艺，但生产的产品质量有差别。这便涉及了食品质量控制的内容。质量控制包含技术和管理两个元素，典型的技术元素包括：使用的统计方法和仪器使用方法。典型的管理因素是指对质量控制的责任，与供应商及销售商的关系，对

2、个人的教育和指导，使之能够实施质量控制。5.1.1 产品质量的波动 同样的人、同样的设备、生产资料、生产工艺，生产的色、香、味、质地等有所不同，尤其不同厨师时，甚至，一个人不同时间、地点、心情的时候做出的产品也不一样，这就是质量波动。范例：没有两个相同的人、树叶，对于产品也是一样的，没有两件完全相同的产品。5.1.2 影响质量波动的原因5M1E Man 操作者Machine设备Material原材料Method操作方法Measure测量Environment 环境通常把上述造成质量波动的六个方面的原因归纳为：（1）偶然性原因（正常原因）：不可避免的 如：原料成分的微小差异、刀具磨损、设备轻微振

3、动、测试手段微小误差等等（2）系统性原因：可以避免的 如：工人操作不合理、生产工艺不合理、刀具安装调整不当、设备波动大 质量波动正常波动异常波动5.1.3 质量波动分类对质量特性值波动的影响小，去除几乎办不到可以通过人员的努力，加强管理，加以消除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。范例：温度或电压等生产条件的微小变化2.异常波

4、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（常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险）易于判断其产生原因并除去（在经济上是必须消除的）表2-1 正常波动与异常波动 5.2 质量数据（统计分析方法和控制图）生产过程质量数据分析整理信息质量控制抽样“质量管理中一切要以数据来说话”5.2.1 质量数据的分类（1）计量值数据；如：长度、重量、硬度、电流、温度（2）计数值数据；如：学生数量、日光灯数

5、、故障次数（3）顺序数据 如：随机编码数：367、216。（4）点数数据；如：感官鉴评时7分制、9分制（5）优劣数据 如：哪个比哪个好？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3 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4 计点值数据数缺陷数而得到的数值如：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

6、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数据使用程序：一、搜集数据（采用随机抽样并进行计数）二、对数据整理归纳，形成数、表、图形或计算 出特征值三、观察分析，找出统计规律四、判断并找出主要问题，对症下药5.2.2 搜集数据的目的（1）分析用数据；（2）检验用数据；（3）管理用数据（4）调节用数据5.2.3 搜集数据的注意事项（1）明确收集数据的目的和收集的方法；（2）收集的数据具有代表性；（3）数据要登记和记录，如何人、何时、何 地、用何方法、测量仪表等；（4）字迹清楚；（5）记录必须保存5.2.4 数据特征值（1）表示数据集中趋势的特征值频数算术平均值中位数众数（2）表示数据离

7、散程度的特征值极差标准方差标准偏差总体与样本的特征值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个月饼等参数如：总体平均值总体标准差样本平均值样本标准差Xs2 样本与统计量样本也叫子样、样组从总体中抽取出来的一个或多个供检验的单位产品。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：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n10n抽样：从总体中抽取部分个体作为样本的过程通常采取“随机抽样”的方法提问：什么是随机抽样？表示集中趋势的：算术平均值X

8、nXXni/1中位数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。频数：各个数值反复出现的次数；众数：一组测量数据中出现次数（频数）最多的那个数值X表示分散程度的统计量样本极差一组数据中最大值与最小值之差范例：15 5 10 20 45 30 35 40 25R40545minmaxxxR标准方差niiXXns122112s样本标准差sniiXXns12113 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）大多为正态分布正态分布有一个结论对质量管理很有用：无论均

9、值和标准差取何值产品质量特性值落在3之间的概率为99.7395.45%99.73%68.26%-3 -2 -1 +1 +2 +3 5.2.5 随机抽样简单随机抽样法机械随机抽样法分层随机抽样法整群随机抽样法随机抽样的分类四种抽样方法比较5.3 食品质量控制工具（一）QC旧七法检查表、因果图、排列图、散布图、直方图、分层法和控制图可以解决质量管理中的大部分问题5.3.1 检查表（Check Sheet）1 调查表的概念和作用又称检查表、核对表、统计分析表用来检查有关项目的表格作用：收集、积累数据比较容易；数据使用、处理起来也比较方便可对数据进行粗略的整理和分析明确目的收集资料确定方法设计调查表预

10、调查预评审修改调查表调查应用表5-1 面包不合格原因检查表表5-2 面包检验记录表调查表的种类1.工序分布调查表又称质量分布检查表对计量值数据进行现场调查根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分为若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。表5-3 产品重量实测值分布调查表产品名称：糖水菠萝罐头 生产线：A 调查者：张三 日期：2005-2-2范例：从表格形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。所不同的是，质量分布调查表的区间范围是根据以往资料，首先划分区间范围，然后制成表格，以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据，再适当划分区间，然后

11、制成图表，以供分析现场质量分布状况之用。2.不合格项调查表主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。范例：表5-4 是某食品企业在某月玻璃瓶装酱油抽样检验中外观不合格项目调查记录表。从外观不合格项目的频次可以看出，标签歪和标签擦伤的问题较为突出，说明贴标机工作不正常，需要调整、修理。表5-4 玻璃瓶装酱油外观不合格项目调查表调查者：李四 地点：包装车间 日期：年 月3.不合格位置调查表又称缺陷位置调查表就是先画出产品平面示意图，把画面划分成若干小区域，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。调查时，按照产品的缺陷位置在平面图的相应小区域内打记号，最后统计记号，可以

12、得出某一缺陷比较集中在哪一个部位上的规律，这就能为进一步调查或找出解决办法提供可靠的依据。色斑尘埃流漆4.矩阵调查表又称不合格原因调查表是一种多因素调查表要求把生产问题的对应因素分别排列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量。范例：表5-5 是某饮料厂PET瓶生产车间对两台注塑机生产的PET瓶制品的外观质量的调查表。注：气孔 裂纹 疵点 X变形 其他 表5-5 PET瓶外观不合格原因调查表 从表中可以看出：1#机发生的外观质量缺陷较多，操作工B生产出的产品不合格最多。对原因进行分析表明，1#注塑机维护保养较差，而且操作工B不按规定及时更换模具。从2月3日两台注塑机所生产的产品

13、的外观看质量缺陷都比较多，而且气孔缺陷尤为严重，经调查分析是当天的原料湿度较大所致。5.3.2 特性要因图（Cause and Effect Diagram）1 特性要因图的概念和作用又称鱼骨图（fishbone diagram）、鱼刺图、树枝图用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（所有可能原因）目的：解决.日期：年 月 日作者：.质量问题原因类别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一层原因第一层原因原因类别原因类别第二层原因第二层原因原因结果裱花蛋糕微生物超标原料果酱微生物超标色素微生物超标奶油微生物超标包装材料微生物超标机器打奶油机消毒不好未按时消毒氯浓度低操作者

14、卫生意识差培训不够人员卫生差手未消毒工作服不洁环境蛋糕贮存环境差未按时消毒温度高空调制冷能力差裱花温度差消毒不好温度高臭氧发生器故障空调制冷能力差测量检验错误抽样方法错误没有校正测氯卡失败量具不准图2-2裱花蛋糕微生物超标的因果图2 特性要因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确定需要分析的质量特性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。裱花蛋糕微生物超标一般按5M1E的6大因素分类裱花蛋糕微生物超标原料机器操作者环境测量然

15、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。（3）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。裱花蛋糕微生物超标原料果酱微生物超标色素微生物超标奶油微生物超标包装材料微生物超标机器打奶油机消毒不好未按时消毒氯浓度低操作者卫生意识差培训不够人员卫生差手未消毒工作服不洁环境蛋糕贮存环境差未按时消毒温度高空调制冷能力差裱花温度差消毒不好温度高臭氧发生器故障空调制冷能力差测量检验错误抽样方法错误没有校正测氯卡失败量具不准（4）记录必要的有关事项，如参加讨论的人员、

16、绘制日期、绘制者等。（5）对主要原因制订对策表（5W1H），落实改进措施。作业 以学校饭堂饮食卫生质量差为问题，进行特性要因图分析。材料方面人为方面环境方面方法方面设备方面印刷不清楚字太小灯光太暗灯光太强桌椅高度书本质量常揉眼睛常盯屏幕坐车看书走路看书躺着看书看书方法不对距离过近长时间看书不休息分析患近视的原因5.3.3 排列图（Pareto Diagram）排列图的概念又称帕累托图全称主次因素排列图将质量改进项目从最重要到次要进行排列501001501005000 ABCDEF（其他）帕累托曲线频数项目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

17、分比（）80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。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”排列图的制作案例表2-1是某食品厂2005年6月2日至6月7日菠萝罐头不合格项调查表表5-6 菠萝罐头不合格项调查表步骤：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

18、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5-7 菠萝罐头排列图数据表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。横轴上将频数从大到小依次列出各项。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。画累计频率曲线，用来表示各项目的累计百分比。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。图5-8 菠萝罐头不合格项目排列图4228764297.886.678.747.293.302040

19、60801001234560102030405060708090100110频数（不合格项）频率/净重固形物真空度杂质块形其他排列图的使用为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为3类：在080%的因素为A类因素（主要因素）（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5-8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%。在解决质量问题时，将排列图和特性要因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。5.3.

20、4 散布图（Scatter Plot）也称相关图、分布图、散点描绘两种质量特性值之间相关关系的分布状态图温度硬度Y=a+bx曲线相关自变量弱负相关因变量因变量自变量强正相关因变量因变量不相关自变量自变量弱正相关因变量自变量强负相关因变量自变量范例：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。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表5-8 酒醅中酸度和酒度分析数据表0123456700.250.50.7511.251.51.752酒度/酸度/%图5-

21、9 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5.3.5 直方图（Histogram）又称频数分布图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。036912151821242730频数-0.5 5.5 11.5 17.5 23.5 29.5 35.5 41.5 47.5 53.5 59.5TLTUN125Xbar29.86s11.33Xbar/g重量/g直方图的作用：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

22、的状态；判断生产过程是否稳定通过对数据分布与公差的相对位置的研究，可以对过程能力进行判断。一般适用于计量值数据（二）直方图的制作案例市场销售的带有包装的产品所给出的标称重量，法律规定其实际重量只允许比标称重量多而不允许少。而为了降低成本，灌装量又不能超出标称重量太多。某植物油生产厂使用灌装机，灌装标称重量为5000g的瓶装色拉油，要求溢出量为050g。现应用直方图对灌装过程进行分析。1.收集数据作直方图要求收集的数据一般为50个以上最少不得少于30个数据太少时所反映的分布及随后的各种推算结果的误差会增大。本例收集100个数据，列于表2-4中。表5-9 溢出量数据表2.计算数据的极差极差 反映了

23、样本数据的分布范围在直方图应用中，极差的计算用于确定分组范围。47148minmaxXXRR3.确定组距先确定直方图的组数，然后以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距（h）。组数的确定要适当，组数k的确定可参见表2-5。表5-10 组数选用该例取57.41047kRh10k组距一般取测量单位的整数倍，以便分组。4.确定各组的边界值为避免出现数据在组的边界上，并保证数据中最大值和最小值包括在组内组的边界值单位应取为最小测量值减去最小测量单位的一半作为第1组的下界限之后再按所计算的组距推算各组的分组界限。本例：第1组下界限Xmin-最小测量单位/2=1-1/2=0.5 （精度）第1组上界限

24、第1组下界限加组距：0.5+5=5.5第2组下界限与第1组上界限相同：5.5第2组上界限第2组下界限加组距：5.5+5=10.5其他以此类推5.编制频数分布表6.画直方图建立平面直角坐标系。横坐标表示质量特性值纵坐标表示频数以组距为底、各组的频数为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。在直方图上标出公差范围、规格上限、规格下限、样本量、样本平均值、样本标准差和样本平均值的位置等。图5-9 植物油溢出量直方图05101520253035123456789101112 0 0.5 5.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5TLTUT频数溢

25、出量/g n=100 =26.6 s=9.14XX（三）直方图的分析1.对图形形状的观察分析根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析。2.直方图与公差限的比较直方图为正常型时，还需判断过程满足规范要求（标准要求）的程度。（一）直方图的形状分析与判断MTLTUMTLTU（二）与规范界限（公差）的比较分析XXXXMTLTUMTLTUXXMTLTUX5.3.6 分层法（Stratification）分层法的概念和分层方法又叫分类法、分组法按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。目的：把杂乱无章和错综复杂的因素进行适当归类和整理，使其系统化和条理化，有利

26、于找出主要的质量原因和采取相应的技术措施的方法。一般按5M1E行分层范例：按操作者不同分层，区分工人A、B产生质量问题的严重性。（二）分层法应用案例某食品厂的糖水水果旋盖玻璃罐头经常发生漏气，造成产品发酵、变质。经抽检100罐产品后发现，一是由于A、B、C 3台封罐机的生产厂家不同；二是所使用的罐盖是由2个制造厂提供的。在用分层法分析漏气原因时采用按封罐机生产厂家分层和按罐盖生产厂家分层两种情况。表5-10 按封罐机生产厂家分层 由表5-10可知，为降低漏气率，应采用B厂的封罐机。表5-11 按罐盖生产厂家分层 由表5-11可知，为降低漏气率，应采用二厂的封罐机。但同时采用B厂的封罐机，选用二

27、厂的罐盖，漏气率不但没有降低，反而由原来的38增加到43。这样的简单分层是有问题的。表5-12 多因素分层法正确的方法应该是：当采用一厂生产的罐盖时，应采用B厂的封罐机。当采用二厂生产的罐盖时，应采用A厂的封罐机。这时它们的漏气率平均为0。因此，运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响效果。在分析时，要特别注意各原因之间是否存在着相互影响，有无内在联系，严防不同分层方法的结论混为一谈。5.3.7 控制图（Control Chart）（一）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

28、设计的图。质量特性数据样本号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10UCLCLLCL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）。质量特性值抽样时间和样本序号UCLCLLCL33 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。1、工序处于控制状态的条件控制图上的点随机分散在中心线的两侧附近，离开中心线接近上、下控制界限的点少。当控制图同时满足下列两个条件时，就可以认为生产过程基本处于控制状态。（1）没有超出控制界限的点或连续35个电子中仅一个点出界，或连续100个点钟不多

29、于2点出界；（2）界线内点子的排列是完全随机的，没有规律的，也是没有排列缺陷的。2 工序发生异常的信号（1）连续若干点超出控制界限；（2）界限内的点呈缺陷性排列，缺陷性排列主要有呈“链状”，形成“趋势”，有“周期性”，和“靠近控制线”等几种。（二）常规控制图的分类（1）按被控制对象的数据性质不同根据收集数据的类型分为计量值控制图、计件值控制图和计数值控制图表5-14常规控制图的分类RX sX RMesRX pnpuc（三）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。GB/T

30、 4091-2001常规控制图规定了常规控制图有8种判异准则（四）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X均值控制图样本号252321191715131197531均值46.95838.41129.86421.31712.770均值UCL=45.69Average=29.86LCL=14.03 控制图观察正态分布的波动情况或变异度的变化R极差控制图样本号252321191715131197531溢出量(g)706050403020100溢出量UCL=5

31、8.02Average=27.44LCL=不考虑控制图将二者联合运用，观察正态分布的变化RX 均值控制图样 本 号252321191715131197531均值46.95838.41129.86421.31712.770均值UCL=45.69Average=29.86LCL=14.03极差控制图样 本 号252321191715131197531溢出量(g)706050403020100溢出量UCL=58.02Average=27.44LCL=不考虑范例：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050g。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

32、g。见表5-15溢出量控制图数据表。RX XR表5-15溢出量控制图数据表XR解：（1）步骤1，预备数据的取得随机抽取k组（一般为2025组）大小为n（一般为46，常取5）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。（2）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。86.29252511iikiiXkXX44.27252511iikiiRkRR（3）步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：先计算R图的控制界限计算公式见表5-16。RDUCL4RDLCL3R

33、CL 注：D4、D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。RX sX sRX pnpRAxUCL2XxCL RAxLCL2RRDUCL4RCLRDLCL3sAxUCL3XxCL sAxLCL3ssBUCL4sCLsBLCL3sRXUCL66.2XXCL sRsRUCL27.3sRCL0LCLsRXLCL66.2inpppUCL13inpppLCL13pnCL ppnpnUCL13pCL ppnpnLCL13表5-16 常规控制图控制线公式表5-17 控制系数选用表由表5-17中可知，当n=5时01.5844.27114.24RDUCL044.2703RDLCL44.27RC

34、L以这些参数作R控制图，并将表5-15中的R数据在图上打点，结果如图5-12。01020304050607013579111315171921232527UCL=58.01CL=27.44LCL=0极差图5-12 R控制图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。极差控制图样本号252321191715131197531溢出量(g)706050403020100溢出量UCL=58.02Average=27.44LCL=不考虑计算 图的控制界限XRAXUCL2RAXLCL2XCL 注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。由表2-17中可

35、知，当n=5时78.4544.2758.086.292RAXUCL86.29 XCL94.1344.2758.086.292RAXLCL以这些参数作平均值控制图，并将表5-15中的数据在图上打点，结果如图5-13。对照常规控制图的判异准则，可判均值控制图无异常。0510152025303540455013579111315171921232527UCL=45.78CL=29.86LCL=13.94平均值图5-13 因此可以判定灌装过程处于稳定受控状态。01020304050607013579111315171921232527UCL=58.01CL=27.44LCL=0极差0510152025303540455013579111315171921232527UCL=45.78CL=29.86LCL=13.94平均值表5-18 质量管理传统7种工具小节控制图应用中常见错误（1）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。（2）CP1的情况下，就使用控制图。（3）用公差代替控制界限，或用压缩的公差线代替。（4）仅打点而不做分析判断。（5）不及时打点而不能及时发现工序异常。（6）当5M1E发生变化时，而未及时调整控制界限。（7）画法不规范、不完整。作业：请用特性要因图（鱼刺图）分析遵义医学院学生一餐厅就餐环境卫生状况差的原因，并提出改建建议。