Кафедра метрологии стандартизации и сертификации

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине "Статистические методы контроля и управления качеством "

 

 

Статистическое регулирование производства хлеба

 

Аннотация

 

Курсовая работа содержит 34 страницы, в том числе 1 приложение, 9 таблиц, 6 рисунок

В курсовом проекте изучили нормативную документацию, и овладели практическими методами статистического контроля и управления качеством процесса.

 

Содержание

 

Введение………………………………………………………………………….………5

1 Технологический процесс производства хлеба …………………….……………….6

• Описание процесса производства хлеба...…………………………………………6
• Ответственные моменты и опасные факторы влияния…………………………..9
• Дефекты и отклонения……………………………………………………….….....10

• Статистический анализ точности и стабильности……………………………….11
  • Сбор экспериментальных данных……………………………………………......11
  • Определение точечных оценок закона распределения результатов наблюдения………………………………………………………...……………….13
  • Исключение результата с грубыми погрешностями……………………………..15
  • Построение гистограммы…………………………………………………..……...16
  • Определение коэффициентов точности и стабильности………………………...22

3 Применение простых инструментов контроля качества…………………………..25

3.1 Контрольные листки……………………………………………………………….25

3.2 Анализ Парето……………………………………………………………………...25

3.3 Анализ причинно-следственных связей…………………………….…………….26

Заключение……………………………………………………………………………..27

Список использованных источников…………………………………………………28

Приложение А………………………………………………………………………….29

 

 

 

Введение

 

         Для контроля технологических процессов решаются задачи статисти­ческого анализа точности и стабильности технологических процессов и их статистического регулирования. При этом за эталон принимаются допуски на контролируемые параметры, заданные в технологической документации, и задача заключается в жёстком удержании этих параметров в установленных преде­лах. Может быть поставлена также задача поиска новых режимов выполнения операций с целью повышения качества конечного производства.                              

 

 

 

• Технологический процесс производства хлеба формованного в/с.

 

• Описание процесса производства хлеба формованного в/с.

Хлеб - это пищевой продукт, получаемый выпечкой разрыхленного дрожжами теста, которое готовится из пшеничной муки, с добавлением хлебопекарных дрожжей, соли, воды и дополнительных видов сырья, предусмотренных рецептурой изделия.

Производство хлеба включает несколько стадий технологического процесса: подготовку сырья, его дозирование, замес полуфабрикатов, их брожение, разделку, в том числе окончательную расстойку и отделку, выпечку хлеба, его укладку и хранение. Технология приготовления хлеба может включать специальные стадии, такие как различные методы подготовки отдельных видов сырья; приготовление полуфабрикатов с определенными свойствами – заварок; различных видов закваски; бездрожжевого набухающего полуфабриката; высокоосахаренных ферментативных полуфабрикатов; заквасок с направленным культивированием микроорганизмов; активацию дрожжей; выращивание жидких дрожжей; ошпарку тестовых заготовок, обжарку хлеба; сушку; замораживание и дефростацию тестовых заготовок и другие.

Приготовление теста. При смешивании в тестомесильной машине в определенных количествах муки, воды, солевого раствора, дрожжей и другого сырья, различных полуфабрикатов образуется тесто. Образование структуры теста связано с протеканием физических, биохимических, коллоидных и микробиологических процессов.

Наиболее распространенными способами приготовления теста из пшеничной муки являются опарный и безопарный. Кроме этого разработаны и используются ускоренные способы приготовления теста.

Тесто из пшеничной муки готовят на жидких заквасках и на отдельных предприятиях на подкисляющих сухих заквасках.

С момента замеса теста начинается процесс спиртового брожения, обусловленный дрожжами. Выделяющийся при брожении углекислый газ разрыхляет тесто, в результате чего его объем увеличивается. В процессе брожения тесто рекомендуется повторно перемешивать в тестомесильной машине в течение 1-3 мин. Эта операция называется обминкой теста. Обминкой достигается удаление из теста углекислого газа и улучшение питания дрожжевых клеток, а под влиянием механического воздействия - улучшение структуры теста. В результате при вторичном подъеме тесто достигает большего объема и более равномерной структуры.

Выбродившее тесто выгружается в бункер - тестопуск или приемную воронку тестоделительной машины и поступает на разделку.

Разнообразие ассортимента хлебобулочных изделий в значительной степени определяется их формой – формовые и подовые, в т. ч круглые и батонообразные, изделия сложной формы (в основном мелкоштучные).

Разделка теста включает следующие стадии:

а) деление теста на куски;

б) формование;

в) отделку тестовых заготовок.

Деление теста на куски – тестовые заготовки (ТЗ) – осуществляется на делительной машине.

Формование ТЗ включает разнообразные операции в зависимости от вида готовых изделий:

а) округление;

б) предварительную расстойку;

в) укладку в форму;

г) окончательную расстойку;

д) отделку.

При выработке формового хлеба производятся операции деления теста, в отдельных случаях округления, укладка в формы и окончательная расстойка.

После формования тестовые заготовки поступают окончательную расстойку.

Цель расстойки – восстановить нарушенную при формовании структуру теста и обеспечить разрыхление тестовой заготовки за счет выделения диоксида углерода при брожении. Параметры расстойки (температура, влажность, продолжительность) зависят от массы, влажности рецептуры, формы и других показателей тестовых заготовок%.

Выпечка – один из важнейших процессов приготовления хлеба. В зависимости от ассортимента изделий, массы заготовки выпечка в пекарной камере проводится при определенных параметрах. При этом изделия выпекают в основном при переменном температурном режиме в пекарной камере. Продолжительность выпечки каждого вида изделия устанавливается на предприятии в зависимости от конструкции печей и их технического состояния.

В результате интенсивного протекания в тестовой заготовке биохимических, микробиологических, коллоидных и теплофизических процессов тестовая заготовка переходит в состояние готового выпеченного хлеба, т. е образуется эластичный, сухой на ощупь мякиш, накапливаются вкусовые и ароматические вещества, формируются характерная окраска и толщина корки. Схема приготовления хлеба формованного в/с приведена на рис 1.

 

Рисунок 1-Технологическая схема производства хлеба формованного в/с

 

 

1.2Ответственные моменты и опасные факторы влияния

 

Таблица 1 – Ответственные моменты и опасные факторы влияния

Ответственные моменты	Ответственные моменты
1	2
1) Приемка и хранение сырья; 2) Приготовление суспензий; 3) Приготовление теста; 4) Расстойка и формовка теста; 5) Выпечка хлеба; 6) Хранение;	Микробиологическая опасность
	БГКП - косвенный показатель, указывающий на вероятность фекальных заражений. Определяет степень загрязнения оборудования, инвентаря, сырья, вспомогательных материалов, готовой продукции, воды (не более 1 клетки в 1 см3).
	Вас. subtilis (картофельная палочка) - бактерии этого вида активно гидролизуют крахмал с образованием декстринов, что делает мякиш хлеба липким, тянущимся. Протеолитические ферменты этих бактерий разрушают белки до образования продуктов, которые придают зараженному хлебу резкий специфический запах.
	Фузариос («растительный СПИД») - наличие в пшенице розовых зерен. При попадании через пищеварительную систему в кровь человека действует, как яд, парализуя иммунную систему организма.
	Сарцины -   использованы зараженные дрожжи,
	Молочно уксусные бактерии попадают путем заражения воздуха и воды.
	Химическая опасность
	Токсичные элементы Pb, As, Cd, Hg, Sn
	Нефтепродукты - Неблагоприятные органолептические показатели.
	Пестициды
	Радионуклиды- Цезий-137, стронций-90
	Физические факторы
	Птицы, грызуны. Насекомые
	Песок, гайка, глина ,строй материалы
	Личные вещи
1	2
Продолжение таблицы 1 - Ответственные моменты и опасные факторы влияния	Полом оборудования -детали сломанного оборудования могут попасть в продукт
	Упаковочные материалы
	Загрязнение смазочными материалами

 

1.3Дефекты и отклонения

Дефекты хлеба формованного в/с.

1)    дефекты хлеба, вызванные неправильной выпечкой:

а) увеличенная продолжительность выпечки - приводит к получению хлеба с чрезмерно толстой и темноокрашенной (горелой) коркой;

         б) недостаточная продолжительность выпечки – хлеб на выходе имеют заминающиеся и влажноватые на ощупь ("сыропеклый") мякиш;

         в) слишком высокая температура выпечки - приводит к получению хлеба либо с очень толстой и темноокрашенной коркой, либо с нормальной коркой, но недостаточно пропеченным, с заминающимся мякишем;

         г) низкая температура выпечки – приводит к получению хлеба с непропеченным мякишем и бледноокрашенной коркой;

         д) недостаточное увлажнение в первой фазе выпечки может привести к получению хлеба с матовой коркой, имеющей подрывы и трещины.

2)    дефекты хлеба, вызванные неправильным его перемещением и хранением после выпечки:

а) при переходе с одного транспортера на другой или при прохождении по спускам хлеб может деформироваться и повреждаться;

         б) укладка горячего хлеба в ящики со сплошными стенками и ящиков с горячим хлебом в вагонетки-платформы или в штабели приводит к тому, что влажность корки хлеба очень быстро повышается и корка быстро теряет ценимую потребителем хрупкость.

     3) дефекты хлеба, вызванные качеством сырья:

а) посторонние запах и вкус;

         б) хруст на зубах, обусловленный наличием песка в муке;

         в) бледная окраска поверхности корки вследствие недостаточной сахаро- и газообразующей способности муки;

         г) липкость и заминаемость мякиша хлеба;

        

 

        

        

 

 

 

 

 

 

2 Статистический анализ точности и стабильности

 

2.1 Сбор экспериментальных данных

 

       Требуется выполнить обработку результатов наблюдения влажности мякиша для хлеба формованного в/с, предварительно проверив равноточность измерений доли влажности (%). Результаты измерений представлены в таблице 2.1.1

 

Таблица 2 - Первичный неупорядоченный ряд

 

Первичный неупорядоченный ряд
№	1	2	3	4	5
1	43, 08	43,21	43,26	43,25	43,03
2	43,00	43,19	43,27	43,23	43,06
3	43,09	43,11	43,09	43,21	43,05
4	43,12	43,08	43,22	43,16	43,59
5	43,16	43,20	43,31	43,18	43,28
6	43,04	43,30	43,18	43,19	43,73
7	43,27	43,26	43,09	43,11	43,17
8	43,03	43,16	43,23	43,24	43,09
9	43,31	43,14	43,17	43,17	43,01
10	43,17	43,50	43,15	43,15	43,11
11	43,21	43,14	43,12	43,08	43,14
12	43,05	43,17	43,27	43,12	43,18
13	43,42	43,12	43,28	43,00	43,02
14	43,04	43,00	43,11	43,06	43,11
15	43,51	43,23	43,02	43,11	43,15
16	43,08	43,27	43,01	43,02	43,08
17	43,21	43,11	43,11	43,41	43,06
18	43,11	43,22	43,06	43,25	43,55
19	43,09	43,29	43,02	43,03	43,01
20	43,05	43,04	43,12	43,14	42,99

 

 

 

 

 

 

Упорядочиваем совокупность результатов измерений представляем в виде таблицы 2.1.2:

 

Таблица 2.1 – Упорядоченная совокупность результатов, (n= 100)

Упорядоченный ряд
№	1	2	3	4	5
1	42,99	43,06	43,11	43,17	43,25
2	43,0	43,06	43,11	43,17	43,26
3	43,0	43,06	43,11	43,17	43,26
4	43,0	43,06	43,12	43,18	43,27
5	43,01	43,08	43,12	43,18	43,27
6	43,01	43,08	43,12	43,18	43,27
7	43,01	43,08	43,12	43,19	43,27
8	43,02	43,08	43,12	43,19	43,28
9	43,02	43,08	43,14	43,20	43,28
10	43,02	43,09	43,14	43,21	43,29
11	43,02	43,09	43,14	43,21	43,30
12	43,03	43,09	43,14	43,21	43,31
13	43,03	43,09	43,15	43,21	43,31
14	43,03	43,09	43,15	43,22	43,41
15	43,04	43,11	43,15	43,22	43,42
16	43,04	43,11	43,16	43,23	43,50
17	43,04	43,11	43,16	43,23	43,51
18	43,05	43,11	43,16	43,23	43,55
19	43,05	43,11	43,17	43,24	43,59
20	43,05	43,11	43,17	43,25	43,73

 

           2.2 Определение точечных оценок закона распределения результатов наблюдений

Требуется определить оценки результата измерения и СКО результатов наблюдений и измерений.

           Определяем координату центра распредиления. Закон распределения не известен. Координата центра распределения определяет положение случайной величины на числовой оси и может быть найдена несколькими способами. Наиболее фундаментальным является отыскание центра по принципу симметрии, т.е. такой точки X _м на оси x, слева и справа от которой вероятности появления различных значений случайной величины одинаковы.

В качестве оценки центра распределения может выбираться одна из следующих оценок (в зависимости от типа распределения):определение выборочное среднее арифметическое, среднее арифметическое 90%-ной выборки, медиана наблюдений, срединный размах, центр размаха.

2.2.1 Определяем выборочное среднее арифметическое () по формуле:

 

(2.1)

 

где X _i – отдельные результаты наблюдений;

     n – общее количество результатов наблюдений.

 

2.2.2 Определяем среднее арифметическое 90%-ной выборки ():

 

(2.2)

 

где 2r – число не учитываемых результатов;

       n – общее количество результатов наблюдений;

     X _i – отдельные результаты наблюдений;

 

2.2.3 Определяем медиану наблюдений () по формуле :

Медианой называют наблюдаемое значение X _i , которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.

При n - чётном:

(2.3)

2.2.4 Серединный размах вариационного ряда определяем по формуле:

 

(2.4)

 

где и - 25% и 75% квантили опытного распределения. Этими квантилями являются точки между 24 и 25; 75 и 76 результатами:

 

1.1.5 Центр размаха определяется по формуле :

          

(2.5)

 

Полученные оценки центра распределения располагаем в вариационный ряд: или .

За оценку распределения (результата измерения) окончательно принимаем серединный размах вариационного ряда, так как эта оценка занимает медианное положение в ряду оценок: ==.

 

2.2.6 Оценку СКО результатов наблюдений вычисляем по формуле :

 

(2.6)

2.1.7 Оценку СКО результатов измерений определяем по формуле:

(2.7)

 

 

 

           2.3 Исключение результатов с грубыми погрешностями по критериям

Вопрос исключения грубых погрешностей или промахов по критериям решается статистическими методами, которые не применимы к однократным измерениям. Основная гипотеза заключается в том, что результат измерения не содержит грубой погрешности, то есть, является измеряемой величиной. Подтверждая или опровергая эту гипотезу, мы можем оценить результаты измерений.

Для графического определения вида закона распределения построим гистограмму (2.3.1)

2.3.1 Разделяем вариационный ряд на интервалы. Статистическая вероятность попадания i-ого результата в данный интервал находим по формуле :

(2.8)

 

где n- частота попадания результатов в каждый k-й интервал.

(2.9)

2.3.2 Вычисляем ширину интервала по формуле:

 

(2.10)

 

Определяем границы интервалов, затем определяем частоту попадания в интервалы и середины интервалов. Результаты расчетов сводим в таблицу 2.3.1

Таблица 2.3.1 - Промежуточные значения интервального ряда

Границы интервалов	Середина интервалов	Частота попадания	Статистическая вероятность
42,99 – 43,064	43,03	24	0,24
43,064-43,138	43,11	24	0,24
43,138-43,212	43,17	25	0,25
43,212-43,286	43,26	16	0,16
43,286-43,36	43,305	4	0,04
43,36-43,434	43,405	2	0,02
43,434-4,508	43,5	1	0,01
43,508-43,582	43,53	2	0,02
43,582-43,656	43,59	1	0,01
43,565-43,73	43,73	1	0,01
		100	1,00

             Представим заданный статистический ряд в виде гисто - мы Рисунке 2.

Рис. 2 – Гистограмма чистоты попадания

По виду гистограммы, закон распределения нельзя идентифицировать как нормальный, следовательно, для исключения результатов с грубыми погрешностями будем выбирать критерии для ненормального закона распределения.

2.3.4 Критерий Романовского.

По таблице 3.2 [1](методические указания) находим коэффициент Стьюдента. При числе степеней свободы k=n-1=100-1=99 и доверительной вероятности Р=0,99 . Гипотеза о наличии грубых результатов подтверждается, если выполняется следующее условие:

                                                                        (2.11)

,

следовательно, наличие грубой погрешности в результате не подтверждается. Результат не является ошибочным.

 

2.3.5 Критерий вариационного размаха.

Для его использования определяют размах вариационного ряда упорядоченной совокупности наблюдений (Х₁ ≤ Х₂ ≤ ... ≤ Х_k ≤ ... ≤ Х_n) :

 

R_n = x_n − x₁

 

Если какой-либо член вариационного ряда, например x_k , резко отличается от всех других, то производят проверку, используя следующее неравенство:

 

,

 

где – выборочное среднее арифметическое значение, вычисленное после исключения предполагаемого промаха;

       – критериальное значение.

Нулевую гипотезу (об отсутствии грубой погрешности) принимают, если указанное неравенство выполняется. Если не удовлетворяет условию, то этот результат исключают из вариационного ряда.

 

                                            (2.12)

 

R_n = 43,73-42,99=0,74                    

По таблице 3.3 [1, с 47](методические указания) определяем . Так как n=100,

Нулевая гипотеза (об отсутствии грубой погрешности) подтверждается, так как указанное выше неравенство выполняется. Результат ошибочным не является.

                      

2.3.6 Критерий Ирвина.

Для полученных экспериментальных данных определяют коэффициент по формуле :

                                                               (2.13)

Затем этот коэффициент сравнивается с табличным значением , возможные значения которого приведены в таблице (3.1 с. 45) [1](мет.укзания). При q=0,05 и n=100 . Так как , то нулевая гипотеза подтверждается, т.е. результат не является ошибочным и при дальнейшей обработке результатов наблюдений не исключается из вариационного ряда.

 

Вывод: Три критерия из трёх показали, что промахов нет, значит, гипотеза о наличии грубой погрешности не подтверждается. Т.е. результат не является ошибочным и при дальнейшей обработке результатов наблюдений не исключается из вариационного ряда.

2.3.7 Исключение систематических погрешностей измерений

Требуется выполнить обработку результатов по исключению переменной систематической погрешности.

Первичная обработка последовательности результатов наблюдений одной и той же величины состоит в исключении переменной систематической погрешности. Приведенные результаты представим графически и строим аппроксимирующую прямую. График показан на Рисунке 3.

Рис. 3 – Аппроксимирующая прямая

Модуль переменной составляющей систематической погрешности определяем по формуле :

 

 

(2.14)

где ∆с – разность между наибольшими и наименьшими значениями результатов наблюдений;

       n – общее число результатов;

     i – порядковый номер измерения.

 

 

2.3.8 Разность ∆с определяется по аппроксимирующей прямой.

. Тогда согласно фомуле :

               (2.15)

 

 

δ₁=0,0074; δ₂=0,0148; δ₃=0,0222; δ₄=0,0296; δ₅=0,037; δ₆=0,0444; δ₇=0, 0,0518; δ₈=0,0592; δ₉=0,0666; δ ₁₀₌0,074; δ ₁₁=0,0814; δ ₁₂=0,0888; δ ₁₃=0,0962; δ₁₄₌0,1036; δ ₁₅=0,111; δ₁₆=0,1184; δ₁₇=0,1258; δ₁₈=0,1332; δ₁₉=0,1406; δ₂₀=0,148; δ₂₁=0,1554; δ₂₂=0,1628; δ₂₃=0,1702; δ₂₄=0,1776; δ₂₅=0,185; δ₂₆=0,1924; δ₂₇=0,1998;δ₂₈=0,2072; δ₂₉=0,2146; δ₃₀₌0,222; δ ₃₁=0,2294; δ ₃₂=0,2368; δ₃₃=0,2442;δ ₃₄₌0,2516; δ ₃₅=0,259; δ₃₆=0,2664; δ₃₇=0,2738; δ₃₈=0,2812; δ₃₉=0,2886; δ₄₀=0,296; δ₄₁=0,3034; δ₄₂=0,3108; δ₄₃=0,3182; δ₄₄=0,3256; δ₄₅=0,333; δ₄₆=0,3404; δ₄₇=0,3478; δ₄₈=0,3552; δ₄₉=0,3626; δ₅₀₌0,37; δ ₅₁=0,3774; δ ₅₂=0,3848; δ ₅₃=0,3922; δ ₅₄₌0,3996; δ ₅₅=0,407; δ₅₆=0,4144; δ₅₇=0,4218; δ₅₈=0,4292; δ₅₉=0,4366; δ₆₀=0,444; δ₆₁=0,4514; δ₆₂=0,4588; δ₆₃=0,4662; δ₆₄=0,4736; δ₆₅=0,481; δ₆₆=0,4884; δ₆₇=0,4958; δ₆₈=0,5032; δ₆₉=0,5106; δ₇₀=0,518; δ₇₁₌0,5254; δ ₇₂=0,5328; δ ₇₃=0,5402; δ₇₄=0,5476; δ ₇₅₌0,555; δ ₇₆=0,5624; δ₇₇=0,5698; δ₇₈=0,5772; δ₇₉=0,5846; δ₈₀=0,592; δ₈₁=0,5994; δ₈₂=0,6068; δ₈₃=0,6142; δ₈₄=0,6216; δ₈₅=0,629; δ₈₆=0,6364; δ₈₇=0,6438;δ₈₈=0,6512; δ₈₉=0,6586; δ₉₀₌0,666; δ ₉₁=0,6734; δ ₉₂=0,6808; δ₉₃=0,6882; δ ₉₄₌0,6956; δ ₉₅=0,703; δ₉₆=0,7104; δ₉₇=0,7178; δ₉₈=0,7252; δ₉₉=0,7326; δ₁₀₀=0,74.

 

 

         Округлив значения до сотых долей (точность получения результатов), её исключаем из результатов измерений, т.е.:

 

               (2.16)

 

где = - – поправка, вносимая в каждый результат.

Внеся исправления и упорядочив совокупность результатов измерений, получаем новую последовательность результатов, представленную в таблице 2.2

 

       Таблица 2.2 - Первичный неупорядоченный исправленный ряд

Первичный неупорядоченный исправленный ряд
№	1	2	3	4	5
1	43,07	43,05	42,96	42,80	42,43
2	42,99	43,03	42,96	42,77	42,45
3	43,07	42,94	42,77	42,74	42,44
4	43,09	42,90	42,89	42,69	42,97
5	43,12	43,02	42,98	42,70	42,65
6	43,00	43,11	42,84	42,70	43,09
7	43,22	43,06	42,74	42,61	42,53
8	42,97	42,95	42,87	42,74	42,44
9	43,24	42,93	42,81	42,66	42,35
10	43,10	43,28	42,78	42,63	42,44
11	43,13	42,91	42,74	42,55	42,47
12	42,96	42,93	42,89	42,59	42,50
13	43,32	42,88	42,89	42,46	42,33
14	42,94	42,75	42,71	42,51	42,41
15	43,40	42,97	42,61	42,56	42,45
16	42,96	43,00	42,60	42,46	42,37
17	43,08	42,84	42,69	42,84	42,34
18	42,98	42,94	42,63	42,67	42,82
19	42,95	43,00	42,58	42,45	42,28
20	42,90	42,74	42,68	42,55	42,25

 

Упорядочиваем совокупность результатов измерений представляем в виде таблицы 2.3:

           Таблица 2.3 - Первичный неупорядоченный исправленный ряд

Упорядоченный исправленный ряд
№	1	2	3	4	5
1	42,25	42,55	42,74	42,9	43
2	42,28	42,55	42,74	42,91	43
Продолжение таблицы 2.3   3	42,33	42,56	42,74	42,93	43,02
4	42,34	42,58	42,74	42,93	43,03
5	42,35	42,59	42,75	42,94	43,05
6	42,37	42,6	42,77	42,94	43,06
7	42,41	42,61	42,77	42,94	43,07
8	42,43	42,61	42,78	42,95	43,07
9	42,44	42,63	42,8	42,95	43,08
10	42,44	42,63	42,81	42,96	43,09
11	42,44	42,65	42,82	42,96	43,09
12	42,45	42,66	42,84	42,96	43,1
13	42,45	42,67	42,84	42,96	43,11
14	42,45	42,68	42,84	42,97	43,12
15	42,46	42,69	42,87	42,97	43,13
16	42,46	42,69	42,88	42,97	43,22
17	42,47	42,7	42,89	42,98	43,24
18	42,5	42,7	42,89	42,98	43,28
19	42,51	42,71	42,89	42,99	43,32
20	42,53	42,74	42,9	43	43,4

	Рис. 4 – Графическое представление результатов измерений

 

 

2.5 Определение коэффициентов точности и стабильности

 

Коэффициент точности определяется по формуле:

,

 

 

где , - допуск изделия. Т=86,72

,

Точность технологического процесса оценивают исходя из следующих критериев:

- технологический процесс точный, удовлетворительный;.

Коэффициент настроенности определяется по формуле:

Где ,-значение смещения вершины кривой распределения случайной величины от середины поля допуска, рассчитывается по формуле:

,

       Где, - середина поля допуска;

- середина интервала.

       Таблица 2.4 – Определение коэффициента настроенности

Коэффициент настроенности	Интервалы
	-для 1-го интервала;
	-для 2-го интервала;
	-для 3-го интервала;
	-для 4-го интервала;
	-для 5-го интервала;
Продолжение Таблицы 2.4	-для 6-го интервала;
	-для 7-го интервала;
	-для 8-го интервала;
	-для 9-го интервала;
	-для 10-го интервала.

       Так как коэффициент настроенности равен нулю, следовательно, можно сказать, что процесс настроен.

       Коэффициент стабильности определяется по формуле:

,

Где, -оценка СКО в сравнительный момент.

-оценка СКО в фиксированный момент, находим для каждой из десяти групп и :

       Таблица 2.4 – Оценка СКО в фиксированный момент

		Группы результатов
	42,364	Для первой группы
	42,472	Для второй группы
	42,591	Для третьей группы
	42,689	Для четвёртой группы
	42,764	Для пятой группы
	42,866	Для шестой группы
	42,935	Для седьмой группы
	42,974	Для восьмой группы
	43,047	Для девятой группы
	43,201	Для десятой группы

 

       Опираясь на полученные даны можно сделать вывод что процесс точен и стабилен

 

 

         3 Применение простых инструментов контроля качества

 

         3.1 Контрольные листки

                                                                          

         Форма контрольного листа предназначен для сбора информации обработки и анализа данных о производственном процессе. В данной работе мы используем контрольный лист регистрации видов дефектов   в соответствии с приложением А.

 

 

3.2 Анализ Парето

 

       Принцип Парето -метод выбора предпочтительного решения, представленный в виде столбчатой диаграммы с помощью , которой определяется распределение ценностей. Выяснилось, что максимальный эффект даёт ограниченное множество факторов (20%), и большое множество факторов(80%) оказывает минимальный эффект.

       Различают два вида диаграмм Парето:

       По результатам деятельности- служат для выявления главной проблемы и отражают нежелательные результаты деятельности. По причинам (факторам)-отражают причины проблем, которые возникают в ходе производства.

       В данной работе мы провели анализ несоответствий выявленных в процессе производства хлеба формованного в/с. Все собранные данные по данному анализу мы занесли в таблицу 3.2 и по данной таблице построили диаграмму Рисунок 5.

 

	Виды Несо-ответствий	Количество несо-ответствий	Суммарное количество несоответствий по видам	% соотношение несоответствий	Кумулятивный % несоответствий
I	II	III	IV	V	VI
1	Плесневение	48	48	43,64	43,64
2	Липкий мякиш	20	68	18,1	61,74
3	Превышение доли сахара	17	85	15,5	77,24
4	Появление привкуса	15	100	13,64	90,88
5	Прогорклость	10	110	9,1	99,98
	Итого	110	-	99,98	-

Таблица 3.2 - Обработка данных по анализу производства хлеба формованного в/с

Рисунок 5-диаграмма Парето

 

3.3 Анализ причино-следственных связей

 

           Причино-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»)- это инструмент, позволяющий выявить все возможные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).

           В данной работе мы исследуем процессы приготовления продукции, влияющий на влажность мякиша хлеба формованного в/с. На данном этапе курсового проекта мы графически выявляем влияние различных факторов на конечный результат. На первом этапе построения диаграммы мы выявили цель ,это влияние на на влажность мякиша хлеба формованного в/с. На втором этапе построения диаграммы мы выявляем главные факторы (персонал, оборудование, сырьё, техология и метод измерений), каждый из этих факторов оказывает прямое и косвенное воздействие на поставленную цель.

         На третьем этапе построения мы выявляем факторы влияющие на главные факторы влияния. Четвёртый этап построения заключается в нанисении на диаграмму всей собранной информации Рисунок 6.

 

 

 

Заключение

 

Курсовой проект позволил освоить навыки пользования системами точности и стабильности, а также получить навыки использования простых инструментов качества.

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников

 

1 Третьяк Л.Н. Обработка результатов наблюдений: Учебное пособие. – Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. – 171 с.

2 ГОСТ 26574-85 Мука пшеничная хлебопекарная. Технические условия.

3 СанПиН 2.3.2.1078-01 Гигиенические требования безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов.

4 СаНПиН 2.14.1074 – 01 Питьевая вода. Гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества.

6 ГОСТ 21-94: Сахар-песок. Технические условия

7 ГОСТ Р 51574-2000 Соль поваренная пищевая. Техническая условия.

8 ГОСТ 171-81 Дрожжи хлебопекарные прессованные. Техническая условия.

9 ГОСТ Р 52465-2005 Масло растительное. Техническая условия.

 

 
 

Приложение А

(обязательное)

Контрольный лист

регистрации видов дефектов

 

     Изделие, деталь:            Хлеб              Цех, участок: Хранение

     Смена:                Ночь                            Оператор:        

Техническая карта контроля: Органолептика Дата контроля: 1.06.2011г.

 

№   дефекта	Вид дефекта	Результат   контроля	Число дефектов	Доля дефектов    m/
1	Плесневение	|||	48	0,48
2	Липкий мякиш		20	0,20
3	Превышение доли сахара		17	0,17
4	Появление привкуса		15	0,15
5	Прогорклость		10	0,1
	Всего дефектов		110	1,1
	Общее число		51
	Общее число проконтролированных изделий		52

 

 Скачать: Teh-process-proizvodstva-hleba.doc