Navigation menu
原料采购数据分析
原料质量数据：收集供应商提供的原料检验报告数据，包括原料的品种、产地、纯度、含水量、农药残留量、重金属含量等指标。通过统计分析这些数据，可以评估原料质量的稳定性。例如，计算不同批次原料的某项关键指标（如高粱的淀粉含量）的平均值、标准差等统计量，标准差越小，说明原料质量越稳定。
原料供应时间和数量数据：分析原料的采购时间、到货时间和采购数量等数据。通过绘制供应时间序列图，可以查看原料供应是否及时、稳定。同时，对比采购计划和实际到货数量，评估供应商的供应能力和履约情况。如果经常出现供应延迟或到货数量不足的情况，可能会影响生产的连续性和产品质量。
原料供应商评估数据：对原料供应商进行评估打分，打分因素可以包括供应商的信誉、质量控制水平、价格稳定性等。通过对这些评估数据的分析，确定优质和风险较高的原料供应商。例如，利用层次分析法（AHP）等多因素决策方法，综合评估原料供应商，为选择可靠的原料供应源提供依据。
酿造工艺数据分析
工艺参数数据：收集酿酒过程中的关键工艺参数数据，如发酵温度、发酵时间、酸度变化、蒸馏出酒率等。通过绘制这些参数的时间序列图或控制图，可以监控工艺过程的稳定性。例如，对于发酵温度，如果数据超出正常控制范围，可能会导致发酵异常，影响酒质。可以采用统计过程控制（SPC）方法，如休哈特控制图，来及时发现工艺过程中的异常波动。
微生物检测数据：白酒酿造过程中微生物的种类和数量对酒质有重要影响。分析微生物检测数据，包括发酵起始阶段的菌种数量和种类、发酵过程中的微生物群落变化等。通过比较不同批次酒的微生物数据，评估微生物控制措施的有效性。例如，如果某一批次酒中有害微生物数量异常增加，可能是微生物控制环节出现问题。
能源消耗数据：酿造工艺中的能源消耗情况（如蒸汽用量、电力消耗等）也可以从侧面反映生产环节的稳定性。分析能源消耗数据与产量之间的关系，建立能源消耗模型。如果能源消耗出现异常波动，可能意味着生产过程中的设备运行异常或工艺调整，这可能会对产品质量产生潜在影响。
质量检测数据分析
产品质量指标数据：收集白酒质量检测报告中的各项指标数据，如酒精度、总酸、总酯、甲醇含量、重金属含量等。通过计算这些指标的平均值、标准差、变异系数等统计量，评估产品质量的一致性。例如，总酸含量的变异系数过大，可能表示产品质量不稳定，需要进一步检查酿造或调配过程。
不合格品数据：统计分析不合格品的数量、类型和产生原因。通过帕累托图分析，可以找出导致不合格品的主要原因。例如，如果甲醇含量超标的不合格品占比较高，可能需要重点检查原料质量或蒸馏工艺。同时，跟踪不合格品的处理情况，确保不符合标准的产品不会流入市场。
质量检测频率和时效性数据：分析质量检测的频率是否符合规定，以及检测结果的反馈时效性。如果检测频率过低或检测结果反馈不及时，可能会导致质量问题不能及时发现和解决。例如，对于新批次产品，应在规定时间内完成全面检测，并及时将检测结果告知相关部门。
包装与储存数据分析
包装质量数据：收集包装材料的质量检测数据，如酒瓶的强度、密封性，标签的附着力等。同时，统计包装过程中的不合格品数量和类型，如酒瓶破损率、标签贴歪率等。通过对包装质量数据的分析，评估包装环节的质量控制水平。
储存环境数据：分析储存仓库的温度、湿度、通风等环境数据。通过与白酒的最佳储存条件进行对比，评估储存环境是否符合要求。例如，绘制仓库不同区域的温度和湿度分布图，查看是否存在局部环境不符合要求的情况。同时，分析储存时间与酒质变化的数据关系，为合理的储存期限提供依据。
