XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Сельскохозяйственные фирмы осуществляют свою деятельность в различных направлениях – животноводстве, птицеводстве, мясопереработке, а также переработке молока.

Рассмотрим подробнее бизнес крупного предприятия, где основной деятельностью является переработка молока - сложного, многоэтапного процесса, который включает в себя следующий ряд операций: приемка, очистка и охлаждение; сепарирование; нормализация; гомогенизация и т.д. На входе молочное сырье должно удовлетворять ряду требований, основными из которых являются следующие: плотность молока высшего сорта должна составлять не менее 1028 кг/м³, кислотность 16 – 18 Т°, температура замерзания не выше минус 0,52°С.

Для того, чтобы быть уверенным, что качественные показатели процессов соответствуют требованиям системы менеджмента, необходимо проводить аудиты качества [1 – 3]; а так как продукция относится к категории продуктов питания, то к числу приоритетных относятся экологические аудиты [4 – 6]. Особенно надо уделять внимание организации поставок и входному контролю всех показателей [7, 8], что рационально осуществлять с применением методов статистического анализа [8 – 10].

Рассмотрим входной контроль молочного сырья с использованием статистических методов. Для этого проведем аудит сырья и составим контрольную карту с использованием критерий, указанных в таблицах 1, 2.

На основе таблицы 1и 2 строим гистограммы по критериям (для примера приведем несоответствия по времени доставки и температуре поставленного молока) для различных поставщиков.

Т а б л и ц а 1 – Число несоответствий поставляемой заводу продукции различными поставщиками на первой неделе

Критерии оценивания качества	Поставщики	Число несоответствий поставляемой продукции по дням
		пн	вт	ср	чт	пт	сб	вс
Титруемая кислотность	1	5	7	7	8	4	3	4
	2	6	7	7	3	3	3	3
Плотность	1	15	16	18	15	15	14	13
	2	13	13	15	15	16	16	17
Температура замерзания	1	20	22	22	21	24	25	25
	2	22	22	20	20	20	19	21
Время доставки	1	30	36	36	38	30	30	30
	2	38	39	39	33	33	33	32
Время хране-ния охлажден-ного молока	1	2	1	2	3	2	2	1
	2	2	2	2	4	3	2	5
Температура доставленного молока	1	44	43	42	44	41	30	45
	2	45	42	39	40	41	42	42

Т а б л и ц а 2 – Число несоответствий поставляемой заводу продукции различными поставщиками на второй неделе

Критерии оценивания качества	Поставщики	Число несоответствий поставляемой продукции по дням
		пн	вт	ср	чт	пт	сб	вс
Титруемая кислотность	1	2	6	6	4	2	4	6
	2	5	6	5	4	3	5	6
Плотность	1	15	15	15	16	17	14	17
	2	16	16	16	16	13	13	13
Температура замерзания	1	25	25	22	22	22	21	21
	2	20	20	20	20	19	20	25
Время доставки	1	28	33	33	32	31	35	36
	2	33	34	35	37	36	33	33
Время хра-нения охлаж-дённого молока	1	3	4	2	2	2	2	2
	2	5	6	5	5	6	5	2
Температура доставленного молока	1	44	43	42	45	43	42	43
	2	42	44	42	42	45	46	47

Рисунок 1 – Диаграмма для критерия температура поставляемого молока

Рисунок 2 – Диаграмма для критерия времени доставки молока

На основе диаграмм можно сделать вывод о том, что второй поставщик имеет большее число несоответствий по этим критериям в сравнении с первым поставщиком. Это можно объяснить тем, что второй поставщик затрачивает больше времени в пути из-за устарелости машин и как следствие их неисправности.

Время доставки молока поставщиками влияет на качество продукции, в том числе на титруемую кислотность, что видно из построенной диаграммы рассеяния (рисунок 3, 4).

Рисунок 3 – Диаграмма рассеяния для первого поставщика

Рисунок 4 – Диаграмма рассеяния для второго поставщика

Из диаграмм следует, что критерии время доставки и титруемая кислотность практически линейно зависят друг от друга: чем больше несоответствий по времени доставки, тем больше несоответствий и по титруемой кислотности. Следовательно, чтобы повысить качество молока, следует уменьшить время доставки.

На основе данных из таблиц 1 и 2 построим карты Шухарта для критерия времени доставки.

Рассчитаем среднее значение (х̅), по уравнению:

x̅= ,

где n - количество значений;

х – индивидуальные значения признака.

Расчёт показал, что для первого поставщика х̅=32,64, а для второго – х̅=34,85.

Верхнюю и нижнюю границы карты Шухарта рассчитали как среднее квадратичное отклонение (σ) по уравнению:

σ=,

где n - количество значений;

х – индивидуальные значения признака;

х̅ - среднее значение.

Расчёт показал, что для первого поставщика σ=4,28, для второго σ=3,72.

С помощью данных из таблиц 1 и 2, а также рассчитанных значений σ и х̅, построены карты Шухарта (рисунок 5, 6).

На основе карты Шухарта для первого поставщика можно сделать вывод, что процесс стабилен и статистически управлялся, так как все точки находятся в пределах контрольных границ. В то время как у второго поставщика процесс доставки не контролировался (две точки вышли за пределы контрольных границ), что требует принятия необходимых мер для оптимизации процесса.

Рисунок 12 – Карта Шухарта для первого поставщика

Рисунок 13 – Карта Шухарта для второго поставщика

Таким образом, внедрение статистических методов входного контроля качества сырья необходимо, так как это позволяет оптимизировать процессы в сторону их стабильности и статистической управляемости, а также дает возможность выявить причины нестабильности. А это значительно повысит качество выпускаемой продукции и поможет производству привлечь новых клиентов, и как следствие, увеличить свою прибыль. Проделанная работа еще раз доказывает, что применение статистических методов контроля качества необходимо и актуально для производства.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Шурай П.Е., Шабалина С.Г., Ксандопуло С.Ю., Труфанова И.В. Рекомендации по проведению аудита качества процесса доставки потребителям молочной продукции. - Известия высших учебных заведений. Пищевая технология, 2014. - № 1 (337). - С. 121-122.

2. Шурай П.Е., Шабалина С.Г., Ксандопуло С.Ю., Труфанова И.В. Аудит качества перевозок молочной продукции. - Известия высших учебных заведений. Пищевая технология, 2014. - № 1 (337). - С. 114-115.

3. Головина Д.В., Шурай П.Е., Шурай С.П. Применение статистических методов при организации аудита качества. – В сборнике: Студенческий научный форум – 2017 IX Международная студенческая электронная научная конференция, 2017.

4. Шурай П.Е., Шурай С.П., Федичкин Н.С. Осуществление экологического аудита на малом предприятии с использованием статметодов. – В сборнике: Молодежь и системная модернизация страны. Сборник научных статей 2–й Международной научной Конференции студентов и молодых ученых. В 4–х томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. 2017. – С. 59–62.

5. Шурай С.П., Шурай П.Е., Федичкин Н.С.Методы, используемые малыми предприятиями при проведении экологического аудита. В сборнике: Молодежь и системная модернизация страны. Сборник научных статей 2–й Международной научной Конференции студентов и молодых ученых. В 4–х томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. 2017. – С. 55–58

6. Шурай С.П., Дмитренко Е.В., Шурай П.Е. Внедрение компьютерных технологий в экологический аудит производства нефтегазового комплекса. – В сборнике: Актуальные проблемы науки и техники – 2016 Материалы IХ Международной научно–практической конференции молодых ученых . 2016. – С. 255–257.

7. Шурай П.Е., Шурай С.П., Федичкин Н.С. Управление поставками сырья для соблюдения качества продукции и его экологической безопасности. – Научные труды Кубанского государственного технологического университета, 2017. –№ 7. –С. 523–530.

8. Бойкова Е.И., Шурай П.Е., Шурай С.П. Экономическая целесообразность использования статистических методов для контроля процесса поставки медицинских товаров. – В сборнике: Проблемы и перспективы развития России: Молодежный взгляд в будущее Сборник научных статей Всероссийской научной конференции. В 4–х томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. 2018. – С. 37–40.

9. Шурай П.Е., Шурай С.П., Кумейко О.В. Применение SPC для организации контроля бизнес–процессов на предприятии молочной продукции. – В сборнике: Студенческий научный форум – 2018 2018.

10. Прокопенко В.Д., Шурай П.Е., Шурай С.П. Использование карт Шухарта для анализа качества продукции: сб. науч. тр. 3–й международной молодежной научно–практической конференции Качество продукции: контроль, управление, повышение, планирование. Курск, 2016. –С. 182–186.

Код для цитирования: Скопировать