Исследование качества пива с применением статистических методов

Большинство предприятий, функционирующих в условиях современной рыночной экономики, заинтересованы не только в получении максимальной прибыли от продажи производимой продукции, но и в улучшении ее качества.

Несмотря на то, что каждое предприятие заинтересовано в выработке продукции наивысшего качества, ни одна технология не позволяет обойтись без выпуска продукции более низкого качества, в том числе и брака.

В настоящее время одним из наиболее популярных слабоалкогольных напитков в нашей стране является пиво. Пивоваренная промышленность России в последние годы развивается и увеличивает объемы своих производств. Она в состоянии полностью удовлетворить потребность отечественного рынка по количеству, качеству и ассортименту изделий.

Залогом перспектив развития этой отрасли является постоянно растущее потребление пива на душу населения. Применение современного оборудования, технологий, обеспечение высокого ур ов ня качества отечественной продукции позволяет выйти на мировой рынок и конкурировать с крупными мировыми производителями.

Целью работы является выявление причин возникновения бракованной продукции пивоваренной компании ООО «Объединенные частные пивоварни» статистическими методами анализа, а так же подбор параметров и условий производства, необходимых для получения продукции наивысшего качества.

В ходе маркетинговых исследований были выявлены самые потребляемые сорта пива пивоваренной компании ООО «Объединенные частные пивоварни» в ЦЧР.

1- Обер-канцлеръ, 2- Бундес-канцлеръ, 3- Вкусное,

4- Лорд-канцлеръ, 5- Мартовское полутемное, 6- Петровский штандарт.

Рисунок 1 - Анализ предпочтений потребителей различных сортов пива пивоваренной компании ООО «Объединенные частные пивоварни» в Воронеже и области.

Проблема качества пива заключается в несоответствии продукции НТД по следующим показателям качества : цветности, пено-стойкости.

Основным способом оценки пива для потребителя является органолептический. В настоящее время большое внимание уделяют цвету и прозрачности пива, так как по этим показателям потребитель часто судит о качестве напитка. Цвет является отличительным признаком отдельных типов пива – светлого и темного. Кроме того, почти каждый сорт пива в зависимости от типа имеет свой оттенок [4]. Поэтому наибольшее число несоответствий в выпускаемом пиве приходится на показатели цветности и стойкости [1].

цвет, цв. ед.

Рисунок 2 - Гистограмма распределения показателя «цвет пива»

В связи с тем, что пиво «Петровский штандарт» пользуется наименьшим спросом у потребителей, необходимо провести стати - стический метод анализа этой торговой марки и выявить причины снижения продаж.

С целью определения точности протекания процесса производства была построена гистограмма распределения показателей цвета пива «Петровский штандарт».

Показатель качества – цвет всех рассмотренных партий, попадает в интервал значений [xmin; xmax].

xmin = xcp – 3σ = 1,2 – 3·0,1 = 0,9 ц.ед., (1) xmax = xcp + 3σ = 1,2 + 3·0,1= 1,5 ц.ед. (2)

Не все значения полученного диапазона удовлетворяют заданным требованиям к качеству пива, цвет которого должен быть не более 1,3 ц.ед. Для определения процента бракованной продукции воспользуемся функцией нормального распределения F(х), определяющей вероятность того, что случайная величина Х принимает значение, меньше х, т.e. F(x) = Pr [X ≤ x]. Рассчитывая вероятность того что цвет пива будет больше х = 1,3 ц.ед., получим 0,84132, что соответствует проц енту годной продукции 84,132 %. Следовательно 15,868 % пиʙa имe-ет цвет, превышающий допустимое значе-ʜиe, и требует доработки.

С помощью статистических методов контроля и управления качеством, анализа полученных карт Шухарта выявлено, что процесс производства пива «Петровский штандарт» статистически неустойчив по показателю цвета (рисунки 3,4).

Рисунок 3 – X-карта индивидуальных значений

1 3 5 7 9 И 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Номер партии

Рисунок 4 - R-карта скользящих размахов

Анализ Х-карты показывает, что технологический процесс находится в статистически управляемом состоянии, т. е. не наблюдается точек, выходящих за контрольные границы. Проанализировав R-карту, обнаружили точку, выходящую за верхнюю контрольную границу. Индивидуальные значения находятся в статистически нестабильном состоянии.

Для проведения дальнейшего анализа были собраны данные по количеству несоответствий готового пива, причем учитывались только дефекты, влияющие на образование цвета. Данные контроля с результатами расчета накопленного процента всех дефектов приведены в таблице 1.

Таблица 1

Причины несоответствий

Причины несоответствия	Количество несоответствий	Суммарное количество несоответствий	Кумулятивный процент несоответствий, %
Продолжительность кипячения	18	18	46,1
Цветность солода	9	27	69,2
Некорректная закладка сырья	6	33	84,6
Неверный гидром одуль	3	36	92,3
Прочие	3	39	100

По полученным данным построим диаграмму Парето (рисунок 5.)

Рисунок 5 - Диаграмма Парето по причинам дефекта цвета пива: 1 - продолжительность кипячения;

2 - цветность солода; 3 - некорректная закладка сырья; 4 - неверный гидромодуль; 5 - прочие.

Анализ диаграммы позволил сделать вывод о том, что основными факторами, влияющими на образование цвета пива, являются продолжительность кипячения и не-корр ектная закладка сырья

Следующим шагом в исследовании будет являться анализ технологических операций изготовления пива с целью выявления факторов, влияющих на возникновение ука-занных дефектов [3].

Оценим при помощи диаграммы рассеяния взаимосвязь между продолжительностью кипячения и цветом готового пива (рисунок 6).

Продолжительность кипячения, мин.

Рисунок 6 - Анализ взаимосвязи продолжительности кипячения сусла и цвета пива

Анализ полученной диаграммы позволяет сделать вывод о том, что между анализируемыми переменными наблюдается тесная связь.

Таким образом, следует учесть, что опытные производственники, технологи имеют знания, достаточные для определения причин возникновения брака на производстве, и использование статистических методов не подразумевает отказ от применения знаний высококвалифицированных специалистов. Анализ данных – это инструмент, призванный в ряде случаев облегчить решение производственных задач. Знания и опыт специалистов в совокупности с современными методами и средствами анализа данных дают наилучшие результаты. Эти методы также способствуют лучшему применению имеющихся в наличии данных для оказания помощи специалистам в принятии решений. Использование статистических методов позволяет лучше понять из -менчивость производственного процесса и, следовательно, помочь организациям в решении проблем повышения результативности и эффективности производства.