运用统计过程控制分析液态奶脱脂工序质量控制

"基于统计过程控制的液态奶脱脂工序评价分析" 这篇研究论文探讨了如何运用统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）技术来评估和控制液态奶脱脂工序的质量。统计过程控制是一种利用统计学原理来监控生产过程，以识别和预防潜在质量问题的方法。在牛奶制品行业中，特别是液态奶的生产，脱脂工序对于产品的质量和营养价值至关重要。脂肪含量是衡量液态奶品质的重要指标，因此，确保脱脂工序的稳定性和准确性对于生产出符合标准的液态奶至关重要。 作者通过使用紫外光谱法来测量液态脱脂奶的光谱吸收值，以此作为评估脂肪含量变化的指标。紫外光谱法是一种非破坏性的分析技术，能够提供关于样品化学成分的信息。在208nm波长处的紫外吸光度值和200~350nm波段内样品与均值的相关系数值被选作质量特性值，用于构建单值移动极差控制图。这种控制图可以帮助分析和识别生产过程中可能存在的异常波动，及时预警并采取纠正措施。 控制图是一种工具，它显示了连续样本的测量值，同时包含了平均值线（平均值或中心线）和控制限，以判断过程是否处于控制状态。单值控制图关注的是每个单独的测量值，而移动极差控制图则考虑了测量值之间的差异。公式中的α代表特定质量特性值，a是平均值，R是极差，用于计算控制限，以便确定生产过程是否在预定的规格范围内运行。 在实验部分，研究者使用了特定的品牌液态脱脂奶和含脂奶，以及高纯度乙醇进行实验。通过紫外光谱仪获取样品的光谱数据，并进行离心和数据处理，包括计算控制图所需的数据。通过这种方式，研究者可以追踪和分析液态奶脱脂工序的稳定性，评估工序波动情况，从而提升产品质量和安全性。 该研究强调了在牛奶制品生产中采用统计过程控制的重要性，特别是在液态奶脱脂工序中，它不仅有助于实时监控生产过程，还能预防潜在的质量问题，确保产品的质量和消费者的食品安全。这项工作为食品行业的质量控制提供了科学的参考和实践方法。