Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса производства хлеба

  • Вид работы:
    Курсовая работа (т)
  • Предмет:
    Эктеория
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    67 Кб
  • Опубликовано:
    2012-10-27
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса производства хлеба

Содержание

Введение

. Производство пшеничного хлеба

.1   Технология производства

1.2     Показатели качества готового продукта

2. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса

.1 Выбор параметров для анализа

.2 Набор экспериментальных данных и статистическая обработка результатов измерения

. Применение инструментов контроля качества

.1 Контрольный листок

.2 Диаграмма Парето

Заключение

Список использованных источников

Приложение А

Введение

Статистические методы управления качеством продукции обладают в сравнении со сплошным контролем продукции таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия деталей изготовлена, а в процессе (когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его).

К статистическим методам управления качеством продукции относятся:

Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса - это установление статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определение закономерностей его протекания во времени.

Статистическое регулирование технологического процесса - это корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции.

Статистический приемочный контроль качества продукции - это контроль, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия продукции.

Статистический метод оценки качества продукции - это метод, при котором значения качества показателей качества продукции определяют с использованием правил математической статистики.

Область применения статистических методов в задачах управления качеством продукции чрезвычайно широка и охватывает весь жизненный цикл продукции (разработку, производство, эксплуатацию, потребление и т.д.).

Статистические методы анализа и оценки качества продукции, статистические методы регулирования технологических процессов и статистические методы приемочного контроля качества продукции являются составляющими управления качеством продукции [1].

1. Производство пшеничного хлеба.

.1 Технология производства

Объектом исследования в данной курсовой работе является предприятие по производству хлеба. Мы рассматриваем деятельность хлебопекарного цеха, а объектом оценки является процесс изготовления хлеба.

Производство хлебобулочных изделий осуществляется в соответствии с нормативной документацией, включающей ГОСТы, ТУ, рецептуры изделий и технологические инструкции. В ГОСТах и ТУ сформированы основные требования, предъявляемые к качеству готовых изделий и сырью, методы анализа, правила транспортирования и хранения [2].

Технологическая схема производства пшеничного хлеба из муки высшего сорта представлена в приложении А.

Пшеничный хлеб из муки высшего сорта должен вырабатываться в соответствии с требованиями ГОСТ 26987-86.

Используемое для производства сырье, в соответствии с выбранной рецептурой, должно соответствовать требованиям нормативных документов (таблица 1) [3].

Таблица 1

Нормативные документы на сырье

Наименование сырья

Нормативный документ

Мука

ГОСТ 25574-85 Мука пшеничная хлебопекарная

Соль

ГОСТ Р 51574-2000 Соль поваренная пищевая. Технические условия

Дрожжи

ГОСТ 171-81 Дрожжи хлебопекарные прессованные. Технические условия

Вода

СанПиН 2.1.4.1074-01 Питьевая вода. гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества

Масло растительное

ГОСТ 1129-93 Масло подсолнечное. Технические условия


1.1.1 Прием, хранение и подготовка сырья к пуску в производство

Все сырье - основное и дополнительное, поступающее на хлебопекарные предприятия, должно удовлетворять по качеству требованиям соответствующих нормативных документов.

Мука на хлебопекарные предприятия поступает в таре (мешках) или бестарным способом.

При бестарном транспортировании ее доставляют автомуковозами. Мука, обязательно просеивается для отделения посторонних примесей, а для удаления металлических примесей должна проходить магнитную очистку. При передаче из склада на производство муку высыпают из мешков в завальную воронку, из которой она транспортируется через мукопросеивательную и магнитную системы в производственный бункер.

Вода, применяемая для приготовления теста, должна отвечать требованиям, предъявляемым к питьевой воде, подаваемой централизованными системами хозяйственно-питьевого водоснабжения, а также централизованными системами водоснабжения, подающими воду одновременно для хозяйственно-питьевых и технических целей.

Вода хранится в ёмкостях-баках холодной и горячей воды, из которых затем направляется в дозаторы воды в соотношениях, обеспечивающих температуру воды, необходимую для приготовления полуфабрикатов.

Соль поваренную пищевую доставляют на хлебозавод в мешках, мягких контейнерах, пачках или насыпью. На крупных предприятиях соль хранят в растворе, так называемым «мокрым» способом в специальных хранилищах-растворителях. На выходе воды из солерастворителя устанавливают фильтры. Солевой раствор (26%) процеживают через металлические сита с размером ячеек не более 1,5 мм.

Дрожжи прессованные поступают на хлебозавод расфасованными в пачках и нерасфасованными. Хранят их в холодильниках при температуре 0-4°С. При использовании прессованных дрожжей на производстве, их предварительно измельчают и разводят в воде (1:3-1:4) с температурой не выше 40°С. Дрожжевую суспензию перед пуском в производство пропускают через проволочное сито с размером ячеек не более 2,5 мм.

.1.2 Замес теста

Тесто - полуфабрикат хлебопекарного производства, приготовленный путем смешивания муки, воды, другого сырья до получения однородной вязко-упруго-пластичной массы.

Сырье, используемое для замешивания, взвешивают или отмеривают при помощи соответствующих весовых или дозирующих устройств.

Для приготовления теста на пекарнях используют тестомесильные машины периодического действия.

В тестомесильную машину вводят необходимое количество муки, солевого раствора, дрожжей и воды. При смешивании образуется тесто. Замес теста для данного хлеба производят в течение 8 минут, температура теста должна быть 26-30°C, влажность 45%.

Тесто должно быть полностью промешено (не должно быть комков, остатков неразмешанной муки и другого сырья).

.1.3 Брожение теста

С момента замеса теста начинается процесс спиртового брожения, обусловленный дрожжами. В процессе брожения тесто рекомендуется повторно перемешивать в тестомесильной машине в течение 1-3 мин. Эта операция называется обминкой теста.

Время брожения теста для пшеничного хлеба из высшего сорта муки составляет 40-60 мин при температуре 28-30°C, также необходим контроль кислотности теста (3-3,5). Во время брожения необходимо проводит 2-3 обминки.

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

1.1.4 Разделка теста

Разделка теста - деление теста на куски, округление тестовых заготовок, предварительная расстойка, формование и окончательная расстойка тестовых заготовок, посадка на под печи, надрезка и отделка тестовых заготовок. Деление теста на куски - тестовые заготовки (ТЗ) - осуществляется на делительной машине.

Цель расстойки - восстановить нарушенную при формовании структуру теста и обеспечить разрыхление тестовой заготовки за счет выделения диоксида углерода при брожении.

Расстойку тестовых заготовок проводят в шкафах для расстойки. Оптимальные условия расстойки: температура 35-40°С, относительная влажность воздуха 75-85%. Время расстойки 30-50 мин.

.1.5 Выпечка

Выпечка - один из важнейших процессов приготовления хлеба.

Выпечка хлебобулочных изделий на хлебозаводах осуществляется в тупиковых и тоннельных печах. На пекарнях используют в основном жарочные шкафы, печи ярусные (шкафного типа) и ротационные.

Параметры выпечки: продолжительность выпечки формовых изделий массой 0,7-0,75 кг из пшеничной муки высшего и первого сортов составляет 45-50 мин, выпечку изделий осуществляют в увлажненной пекарной камере при температуре 180-200°C.

Готовность изделий определяют по упеку, а также органолептически по состоянию мякиша.

.1.6 Охлаждение и хранение хлеба

Хранение выпеченных изделий до отпуска их в торговую сеть является последней стадией процесса производства хлеба.

В остывочном отделении осуществляется учет выработанной продукции, сортировка и органолептическая оценка. Перед отпуском продукции в торговую сеть каждую партию изделий подвергают обязательному просмотру бракером или лицом, уполномоченным администрацией.

Хранят хлеб при температуре 18-25°C, относительной влажности воздуха - 75-80% не более 14 часов. Сроки хранения хлеба на предприятии исчисляются с момента выхода хлеба из печи до момента доставки хлеба в магазин.

Укладывание навалом хлеба и хлебобулочных изделий при хранении и транспортировании не допускается [4, 5].

1.2 Показатели качества готового продукта

Готовое изделие по органолептическим (таблица 2) и физико-химическим показателям (таблица 3) должно соответствовать требованиям ГОСТ 26987-86 «Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия».

Таблица 2

Органолептические показатели хлеба белого из пшеничной муки высшего сорта по ГОСТ 26987-86

Наименование показателя

Характеристика

Внешний вид: Форма

Соответствующая хлебной форме, в которой производилась выпечка, без боковых выплывов.

Поверхность

Гладкая, без крупных трещин и подрывов, с наличием шва от делителя-укладчика.

Цвет

От светло-желтого до коричневого.

Состояние мякиша: пропеченность

Пропеченный, не влажный на ощупь. Эластичный. После легкого надавливания пальцами мякиш должен принимать первоначальную форму.

Промес

Без комочков и следов непромеса.

Пористость

Развитая. Без пустот и уплотнений. Не допускается отслоение корки oт мякиша.

Вкус

Свойственный данному виду изделия, без постороннего привкуса.

Запах

Свойственный данному виду изделия, без постороннего запаха.


Таблица 3

Физико-химические показатели хлеба белого из пшеничной муки высшего сорта

Наименование показателя

Нормы

Влажность мякиша,%, не более

44,0

Кислотность мякиша, град, не более

3,0

Пористость мякиша,%, не менее

72,0

2. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса

.1 Выбор параметров для анализа

Основной целью статистического анализа точности и стабильности технологического процесса является получение и обработка систематизированной непрерывной информации о качестве продукции, необходимой для дальнейшего совершенствования технологического процесса, а также для определения оптимальных параметров его статистического регулирования.

Под точностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать близость действительных значений параметров к нормируемым их значениям.

Под стабильностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать постоянство распределения вероятностей его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне.

Под статистическим анализом точности и стабильности технологического процесса понимается совокупность действий по установлению статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определению закономерностей их изменения во времени.

Одним из основных, факторов, определяющих выполнение эксплуатационных показателей продукции, является точность функциональных параметров.

Поэтому доказательство возможности применения статистических методов в производстве заключается в определении степени влияния функциональных параметров на эксплуатационные показатели с учетом тех допускаемых уровней дефектности, которые должны обеспечиваться, не вызывая при этом отклонений в нормальном функционировании продукции при ее эксплуатации.

Отсюда и важность выбора параметров для стат. анализа с целью последующего выбора методов и средств для их контроля. Классификации подлежат геометрические, физические параметры, а также к качеству поверхностей, их внешнему виду и т.д.

К геометрическим, параметрам относятся линейные и угловые размеры, параметры резьб, формы и расположения поверхностей и т.д.

К физическим параметрам относятся электрические, магнитные, механические, химические и другие характеристики физических свойств материалов, заготовок, деталей, сборочных единиц, покупных и комплектующих изделий [7].

В данной курсовой мы рассматриваем производство хлеба из пшеничной муки высшего сорта. В качестве контролируемого показателя, возьмем показатель пористости, который регламентируется в соответствии с ГОСТ 26987-86.

Пористость хлеба показывает отношение объема пор к общему объему мякиша хлеба и выражается в процентах. С пористостью хлеба связана его усвояемость. Хорошо разрыхленный хлеб с равномерной мелкой тонкостенной пористостью лучше пропитывается пищеварительными соками и поэтому полнее усваивается. У разных видов хлебобулочных изделий пористость колеблется от 45 до 75%. Пшеничный хлеб имеет большую пористость по сравнению с ржаным. С повышением сорта муки пористость хлеба возрастает.

Таким образом пористость хлеба должна быть 74±2%

2.2 Набор экспериментальных данных и статистическая обработка результатов измерения

Мы произвели регистрацию значений пористости хлеба двух партий. Занесем результаты наблюдений и упорядочим их для первой партии в таблице 4, для второй партии в таблице 5 и произведем расчет статистических характеристик для данных выборок.

Таблица 4

Выборка №1, результаты наблюдений

№результата

Результаты наблюдений, %

Упорядоченная совокупность результатов наблюдений, %

1

75,220

73,910

2

75,270

73,990

3

74,900

74,220

4

75,270

5

74,720

74,670

6

74,670

74,720

7

74,670

74,900

8

75,140

74,950

9

74,950

75,050

10

75,110

75,110

11

75,110

75,110

12

74,220

75,140

13

75,170

75,170

14

75,340

75,220

15

75,050

75,220

16

75,690

75,270

17

73,990

75,270

18

73,910

75,340

19

75,220

75,690


Проводим математическую статистическую обработку результатов измерений.

Определяем точечные оценки координаты центра распределения и СКО результатов наблюдений и измерений.

Определяем выборочное среднее арифметическое () по формуле:

,

где X i - отдельные результаты наблюдений;

n - общее количество результатов наблюдений.


Определяем среднее арифметическое 90%-ной выборки ()

Среднее арифметическое находится по формуле:

,

где 2r- число не учитываемых результатов. Пять процентов выборки в нашем случае 0,05∙n = 0,05∙20=1, т.е. один результат измерения. Отбрасываем по одному измерению с концов вариационного ряда, т.е. результаты x1 = 73,91% и x19 = 75,69%.


Определяем медиану наблюдений ()

Медианой называют наблюдаемое значение Xi (так называемую варианту), которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.

При n - нечётном:

%;

%;

Срединный размах вариационного ряда определяем по формуле:

,

где x0.25; x0.75 - 25% и 75%-ные квантили опытного распределения (представляют собой усредненные значения конкретных результатов наблюдений).

Вычисляем 25% и 75%-ные квантили опытного распределения. Этими квантилями являются точки между 4 и 5, а также между 16 и 17 результатами:

%;

%;

Тогда:

%;


%;

%;

Полученные оценки центра распределения располагаем в вариационный ряд: 74,93<74,94<74,94<74,8<75,11%.

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

 =%.

Определение оценок среднеквадратического отклонения

Проверим присутствие грубых погрешностей в данной совокупности. Найдем среднеквадратическое отклонение (S) всех представленных результатов наблюдений: статистическиий показатель качество хлеб

%;

Оценку СКО результатов измерений определяем по формуле:

%;

Таблица 5

Выборка №2, результаты наблюдений

№результата

Результаты наблюдений, %

Упорядоченная совокупность результатов наблюдений, %

1

74,990

74,620

2

75,100

74,700

3

75,210

74,740

4

75,160

74,950

5

75,020

74,990

6

75,060

75,000

7

74,740

75,020

8

74,700

75,040

9

74,620

75,060

10

75,040

75,070

11

75,000

75,080

12

74,950

75,100

13

75,140

75,110

14

75,080

75,140

15

75,510

75,160

16

75,70

75,210

17

75,910

75,510

18

75,110

75,700

19

75,910

Определяем выборочное среднее арифметическое () по формуле:

,

где X i - отдельные результаты наблюдений;

n - общее количество результатов наблюдений.


Определяем среднее арифметическое 90%-ной выборки ()

Среднее арифметическое находится по формуле:

,

где 2r- число не учитываемых результатов. Пять процентов выборки в нашем случае 0,05∙n = 0,05∙20=1, т.е. один результат измерения. Отбрасываем по одному измерению с концов вариационного ряда, т.е. результаты x1 = 74,62% и x19 = 75,91%.

Определяем медиану наблюдений ()

Медианой называют наблюдаемое значение Xi (так называемую варианту), которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.

При n - нечётном:

%;

%;

Срединный размах вариационного ряда определяем по формуле:

,

где x0.25; x0.75 - 25% и 75%-ные квантили опытного распределения (представляют собой усредненные значения конкретных результатов наблюдений).

Вычисляем 25% и 75%-ные квантили опытного распределения. Этими квантилями являются точки между 4 и 5, а также между 16 и 17 результатами:

%;

%;

Тогда:

%;

Центр размаха определяется по формуле:

%;

%;

Полученные оценки центра распределения располагаем в вариационный ряд: 75,07<75,07<75,09<75,11<75,265%.

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

Определение оценок среднеквадратического отклонения

Проверим присутствие грубых погрешностей в данной совокупности. Найдем среднеквадратическое отклонение (S) всех представленных результатов наблюдений:

%;

Оценку СКО результатов измерений определяем по формуле:

%;

Оценка точности и стабильности технологических процессов производится с использованием полученных выборочных статистических характеристик δ и S путем определения показателей - коэффициентов точности Кт, настроенности Кн и стабильности Кс через сопоставление их с установленным в НТД полей допуска δ на параметр:

; ; ,

где δ - поле допуска на параметр;

 - середина поля допуска;

 - среднее квадратическое отклонение в фиксированный момент времени t1;

 - среднее квадратическое отклонение в фиксированный момент времени t2.

Рассчитаем коэффициент точности и коэффициент настроенности для каждой выборки:

;

.

;

.

Далее произведем оценку стабильности процесса:


Точность технологического процесса оценивают исходя из следующих критериев:

 - технологический процесс точный, удовлетворительный;

Кт от 0,75 до 0,98 - требует внимательного наблюдения;

 - неудовлетворительный. В этом случае необходимо немедленно выяснить причину появления дефектных изделий и принять меры управляющего воздействия.

Таким образом, по расчетным данным мы можем сделать вывод, что процесс является настроенным, стабильным и точным, удовлетворительным.

3. Применение инструментов контроля качества

.1 Контрольный листок

Контрольный листок служит методом сбора и упорядочения первичных данных, которые могут быть как качественными так и количественными.

Контрольный листок отражает частоту появления изучаемого события. В данной работе мы используем контрольный лист регистрации видов дефектов. Контрольный лист представлен в приложении Б.

3.2 Диаграмма Парето

Диаграмма Парето служит для выявления главной проблемы и отражает нежелательные результаты деятельности.

Для выявления наиболее существенных параметров, влияющих на процесс, применяют так называемый ABC-анализ, при котором согласно правилу 20-80% рабочая зона оси абсцисс делится на три зоны: зону А - наибольшего влияния, которая составляет приблизительно 20% от общего числа рассматриваемых параметров, в том числе «прочие», зону В- промежуточную, которая составляет приблизительно 20% от оставшихся после выделения зоны А параметров, и зону С - наименьшего влияния. ABC-анализ можно провести и по виду кривых Лоренца и Парето. Такое разбиение позволяет выявить те параметры, на которые следует обратить внимание и предпринять меры, для улучшения процесса, а также те параметры, которые можно исключить из рассмотрения в вопросе улучшения процесса, в виду их незначительного влияния на процесс.

Кроме выявления и ранжирования факторов по их значимости, диаграмма Парето применяется для наглядной демонстрации эффективности тех или иных мероприятий в области обеспечения качества.

Таблица 6

Исходные данные для диаграммы Парето

Виды несоответствий

Кол-во несоответствий

Суммарное количество несоответствий

Процентное соотношение несоответствий

Кумулятивный процент несоответствий

1

Непромес

7

14

14

2

Подгорелости

17

24

34

48

3

Пустоты в мякише

3

27

6

54

4

Непропеченность

21

48

42

96

5

Трещины

2

50

4

100


Итого:

50


100



В данной курсовой работе объектом исследования является хлеб, в таблице 6 приведем обнаруженные дефекты хлеба при осмотре партии.

Построим диаграмму Парето (рисунок 1), кривую Парето и Лоренца (рисунок 2).

Рисунок 1 - Диаграмма Парето

Рисунок 2 - Кривые Лоренца и Парето

В данном случае кривая Лоренца и Парето совпадают. По данным диаграммам можем сделать вывод, что к зоне А - наибольшего влияния относится непропеченность хлеба, к зоне B - подгорелости, а к зоне С - непромес, пустоты в мякише и трещины поверхности.

Заключение

Основной целью статистического анализа точности и стабильности технологического процесса является получение и обработка систематизированной непрерывной информации о качестве продукции, необходимой для дальнейшего совершенствования технологического процесса, а также для определения оптимальных параметров его статистического регулирования.

Под статистическим анализом точности и стабильности технологического процесса понимается совокупность действий по установлению статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определению закономерностей их изменения во времена.

В данной курсовой работе мы произвели статистическую обработку значений пористости хлеба и установили, что процесс является стабильным, настроенным и точным, удовлетворительным.

Научились применять простые инструменты контроля качества. Составили контрольный листок дефектов, произвели ABC-анализ дефектов хлеба и построили диаграмму Парето, кривые Парето и Лоренца.

Список использованных источников

1. Статистические методы управления качеством [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.spc-consulting.ru/app/statan1.htm

. Качество хлебобулочных изделий [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://oleg896534.narod.ru/xleb1states.files/xleb4.htm

. Ершов П.С. Сборник рецептур на хлеб и хлебобулочные изделия. - СПб. «Профи-Информ», 2004. - 192с.

. Экспертиза хлеба и хлебобулочных изделий. Качество и безопасность [Текст]: Учеб.-справ. пособие/ А.С. Романов, Н.И. Давыденко, Л.Н. Шатнюк, И.В. Матвеева, В.М. Позняковский; под общ. ред. В.М. Позняковского. - 2-е изд., испр. - Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2007. - 278с., ил.

. Технология хлеба./ Л.И. Пучкова, Р.Д. Поландова, И.В. Матвеева - СПб.: ГИОРД, 2005 - 559с.: ил.

. ГОСТ 26987-86 Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия [Текст]. - Введ. 1986-12-01. - Госуд. комитет СССР по стандартам.

. Р 50-601-20-91 Рекомендации по оценке точности и стабильности технологических процессов (оборудования).

. Третьяк, Л.Н. «Обработка результатов наблюдений». Учеб. Пособие/ Л.Н. Третьяк. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 171с.

Приложение А (обязательное)

Контрольный лист дефектов

Таблица А.1

Контрольный лист дефектов хлеба

Место изготовления

Цех №7

Наименование объекта

Хлеб

Параметр контроля

Пористость

Измерительное средство

Измеритель пористости хлеба

Фамилия и подпись изготовителя

Антонов Е. В.

Фамилия и подпись контролера

Батманов А. С.

1

2

3

Дата

Кол-во проверенных моделей

Кол-во дефектов

Доля дефектных моделей, %



а

в




Графические отметки

х, шт


1.09.2011

20

||

2

10

15.09.2011

25

|||

3

12

29.09.2011

20

|

1

5

14.10.2011

30

||||

4

13

28.10.2011

25

||

2

8

10.11.2011

30

||

2

6

24.11.2011

20

|

1

5

Итого:

170

||||| ||||| |||||

15

8


Похожие работы на - Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса производства хлеба

 

Не нашли материал для своей работы?
Поможем написать уникальную работу
Без плагиата!