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      SPC和MSA在HACCP體系關(guān)鍵控制點監(jiān)控中的應(yīng)用

      放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2014-08-19
      核心提示:摘要: HACCP體系是國際上共同認可和接受的食品安全保證體系,而SPC(統(tǒng)計過程控制)和MSA(測量系統(tǒng)分析)是現(xiàn)代質(zhì)量管理的重要工具
       摘要: HACCP體系是國際上共同認可和接受的食品安全保證體系,而SPC(統(tǒng)計過程控制)和MSA(測量系統(tǒng)分析)是現(xiàn)代質(zhì)量管理的重要工具。本文分別簡述HACCP體系和SPC以及MSA的基本原理,然后簡要探討了SPC和MSA在HACCP體系中對監(jiān)控關(guān)鍵控制點的應(yīng)用。
      關(guān)鍵詞:HACCP SPC MSA 統(tǒng)計過程控制 測量系統(tǒng)分析 關(guān)鍵控制點
      一、HACCP及關(guān)鍵控制點
      HACCP全稱Hazard Analysis and Critical Control Point,即危害分析和關(guān)鍵控制點,是對可能發(fā)生在食品加工環(huán)節(jié)中的危害進行評估,進而采取控制的一種預(yù)防性的食品安全控制體系。關(guān)鍵控制點(Critical Control Point-CCP)是能進行有效控制危害的加工點、步驟或程序,通過有效地控制,防止發(fā)生,消除危害,使之降低到可接受水平。HACCP是國際上共同認可和接受的食品安全保證體系,主要是對食品中微生物、化學(xué)和物理危害的安全進行控制。
      二、SPC(統(tǒng)計過程控制)和MSA(測量系統(tǒng)分析)
      在質(zhì)量管理過程中,我們使用獲得的測量數(shù)據(jù)去分析過程的狀態(tài)、過程的能力和監(jiān)控過程變化;那么,怎么確保分析的結(jié)果是正確的呢?我們必須從兩方面來保證,一是確保測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,如使用測量系統(tǒng)分析(MSA)方法對獲得測量數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)進行評估;二是確保使用了合適的數(shù)據(jù)分析方法,如使用統(tǒng)計過程控制(SPC)方法等。
      測量系統(tǒng)分析(Measurement System Analysis-MSA)是使用數(shù)理統(tǒng)計和圖表的方法對測量系統(tǒng)的分辨率和誤差進行分析,以評估測量系統(tǒng)的分辨率和誤差對于被測量的參數(shù)來說是否合適,并確定測量系統(tǒng)誤差的主要成分。測量系統(tǒng)分析是確保測量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的重要方法。
      統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control-SPC)是指應(yīng)用統(tǒng)計分析技術(shù)對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)控,科學(xué)的區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的隨機波動與異常波動,從而對生產(chǎn)過程的異常趨勢提出預(yù)警,以便生產(chǎn)管理人員及時采取措施,消除異常,恢復(fù)過程的穩(wěn)定,從而達到提高和控制質(zhì)量的目的。由于過程波動具有統(tǒng)計規(guī)律性,當(dāng)過程受控時,過程特性一般服從穩(wěn)定的隨機分布;而失控時,過程分布將發(fā)生改變。SPC正是利用過程波動的統(tǒng)計規(guī)律性對過程進行分析控制的。因而,它強調(diào)過程在受控和有能力的狀態(tài)下運行,從而使產(chǎn)品和服務(wù)穩(wěn)定地滿足顧客的要求。
      三、關(guān)鍵控制點的監(jiān)控
      HACCP體系的7個基本原理為:原理1:危害分析;原理2:確定關(guān)鍵控制點;原理3:確定與各關(guān)鍵控制點相關(guān)的關(guān)鍵限值;原理4:確立關(guān)鍵控制點的監(jiān)控程序,應(yīng)用監(jiān)控結(jié)果來調(diào)整及保持生產(chǎn)處于受控;原理5:確立經(jīng)監(jiān)控認為關(guān)鍵控制點有失控時,應(yīng)采取糾正措施;原理6:驗證程序;原理7:記錄保持程序。原理4中關(guān)鍵控制點的監(jiān)控是整個體系的難點。HACCP體系中原理4對于關(guān)鍵控制點監(jiān)控數(shù)據(jù)的處理方法,通常是采取判斷監(jiān)控數(shù)據(jù)有沒有超出關(guān)鍵限值的簡單判定方法。在超過關(guān)鍵限值后,采取糾偏行動,前后的數(shù)據(jù)沒有連貫性和延續(xù)性。應(yīng)用統(tǒng)計過程控制(SPC)方法監(jiān)控關(guān)鍵控制點,采用SPC方法對關(guān)鍵控制點監(jiān)控數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計整理分析,可以在關(guān)鍵控制點偏離限值之前發(fā)現(xiàn)失控的趨勢,及時采取糾偏措施,消除異常,恢復(fù)過程的穩(wěn)定。而測量系統(tǒng)分析(MSA)的應(yīng)用是關(guān)鍵控制點監(jiān)控數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的有力保障,也是應(yīng)用統(tǒng)計過程控制(SPC)方法準(zhǔn)確分析關(guān)鍵控制點監(jiān)控數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。
      四、SPC監(jiān)控關(guān)鍵控制點的應(yīng)用
      SPC方法的核心工具是控制圖,它是一種根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計科學(xué)進行設(shè)計的圖,可以對過程質(zhì)量波動加以分析和記錄,從而達到有效的過程控制和管理。常用的控制圖,如下:

      控制圖中心線CL代表關(guān)鍵控制點CCP的目標(biāo)值,上、下控制限UCL和LCL代表關(guān)鍵限值,實際應(yīng)用中上、下控制限嚴于關(guān)鍵限值。控制圖上、下控制限是在滿足危害控制點CCP關(guān)鍵限值要求后,通過穩(wěn)態(tài)過程的樣本平均值和標(biāo)準(zhǔn)差或極差計算得出。建立監(jiān)測用控制圖之后,則可將數(shù)據(jù)依次描繪在控制圖之上,然后依照相應(yīng)的判定規(guī)則對關(guān)鍵控制點的質(zhì)量波動進行有效地監(jiān)控。在正常情況下,控制圖上點的分布應(yīng)該是隨機且不呈現(xiàn)系統(tǒng)性的排列方式,則說明過程處于穩(wěn)定受控狀態(tài);當(dāng)控制圖上點的分布處于非隨機分布,具體表現(xiàn)有以下五種情況:a.有1點超出控制界限之外;b.在同一側(cè)連續(xù)3點中,有2點在A區(qū);c.在同一側(cè)連續(xù)5點中,有4點在A和B區(qū);d.在同一側(cè)連續(xù)7點;e.連續(xù)7點具有同一趨向或規(guī)律性變化,則說明有異常因素在影響過程的控制,應(yīng)及時查找原因并采取糾正措施。與傳統(tǒng)HACCP體系監(jiān)控方式不同,控制圖是通過系列數(shù)據(jù)的趨勢變化分析來對關(guān)鍵控制點CCP進行監(jiān)控和失控預(yù)警,這比僅僅依靠單一數(shù)據(jù)點是否超出限值來判斷更顯得科學(xué)、及時和有效,大大提高HACCP體系危害預(yù)警能力。
      以均值-極差控制圖為例,監(jiān)測用控制圖的建立分7個步驟:
      步驟1:取25個樣本測量數(shù)據(jù)(樣本量一般應(yīng)不小于25)。

      樣本序號

              

      Xi

      Ri

      1

      74.030

      74.002

      74.019

      73.992

      74.008

      74.010

      0.038

      2

      73.995

      73.992

      74.001

      74.001

      74.011

      74.001

      0.019

      3

      73.988

      74.024

      74.021

      74.005

      74.002

      74.008

      0.036

      …..

      …..

      ……

      ……

      ……

      ……

      ……

      ……

      24

      74.015

      74.008

      73.993

      74.000

      74.010

      74.005

      0.022

      25

      73.982

      73.984

      73.995

      74.017

      74.013

      73.998

      0.035

       

      1850.024

      0.581

       

      74.001

      0.023




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