食品行業品質管理
食品行業品質管理
善用工具，從根本解決問題
為何品質管理在食品業如此重要？
品質是品牌聲譽與消費者健康的基石
從原料到銷售，每個環節都潛藏風險
本書旨在提供系統性工具，從源頭解決複雜問題
問題是什麼？
定義： 現狀與目標之間的差距
常見表現：
與標準不符： 成品重量未達標
未達預期： 產線良率低於目標值
未滿足需求： 客戶抱怨口感不佳
問題分析與解決的PDCA循環
P (Plan) - 計劃：
確認問題、分析原因、制定對策
D (Do) - 執行：
實施對策
C (Check) - 檢查：
確認效果
A (Act) - 行動：
標準化與持續改善
我們的工具箱：品管七大手法
這些工具是協助我們在 PDCA「計劃」階段，進行數據收集與原因分析的利器。
今天我們將專注於：
查檢表
柏拉圖
特性要因圖
散布圖
管制圖
直方圖
層別法
1. 查檢表：數據收集的起點
定義： 結構化數據收集工具，用於快速記錄發生次數、位置或檢查項目。
案例： 食品工廠的每日衛生查核
列出關鍵檢查項目，如：地面是否清潔、設備是否擦拭乾淨。
透過簡單勾選，確保生產前符合標準。
2. 柏拉圖：抓住80%的問題主因
定義： 依據「二八法則」繪製，找出少數幾個主要原因。
功用： 集中有限資源，優先解決最嚴重的問題。
案例： 零食公司的客戶投訴分析
85%的投訴來自「包裝破損」與「口味不符」。
公司將資源集中在這兩個環節，而非分散處理所有問題。
3. 特性要因圖：系統化追溯問題根源
定義： 俗稱「魚骨圖」，視覺化所有可能的原因。
功用： 結構化思考，找出問題背後的潛在要因。
案例： 餅乾口感不脆的要因分析
從 5M1E (人、機、物、法、測、環) 等面向切入。
找出「烤箱溫度不均」或「冷卻流程不正確」等關鍵環節。
4. 散布圖：觀察變數間的關係
定義： 呈現兩組數據之間的相關性。
功用： 判斷兩個變數是正相關、負相關還是無關。
案例： 烘烤時間與餅乾含水率的關係
繪製散布圖發現：烘烤時間越長，含水率越低（負相關）。
據此設定最佳烘烤時間，確保產品酥脆度。
5. 管制圖：監控過程是否穩定
定義： 監控生產過程是否處於「統計管制狀態」。
功用： 區分正常波動與異常波動，及早發現問題。
案例： 餅乾包裝重量的監控
若數據點超出界線，立即停機檢查，防止不合格品產生。
6. 直方圖：了解數據的分布特性
定義： 呈現單一變數數據的分布情況。
功用： 評估生產過程的能力，並與規格比較。
案例： 果汁填充量的穩定性分析
直方圖若出現**「雙峰」**，可能代表填充機有兩個噴嘴流量不一致。
透過圖形，快速定位問題根源。
7. 層別法：分層剖析，找出問題源頭
定義： 依據特定標準，將數據分層分類。
功用： 將複雜問題拆解，精準定位發生源頭。
案例： 醬料包裝的密封不良問題
將不良數據依**「班次」、「機台」和「物料」**分層。
發現問題集中在特定時間、設備和物料，鎖定目標進行改善。
總結：品質管理的核心精神
品質意識： 主動發現問題。
系統思維： 運用 PDCA 循環。
善用工具： 數據會說話，工具是我們的眼睛。
持續改善： 永遠沒有最好，只有更好。
提問與交流
感謝您的聆聽。
期待與各位在業界交流，共同提升食品品質！
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