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摘要：许多HACCP系统在分析数据时，通常将监控关键控制点（CCP）的数据有代表性的分为“好”的或“坏”的。这种分析数据的方法不能有效利用数据，因为它不能监测到随着时间推移生产过程的变化，本文将讨论如何将传统的数据分析方法与统计过程控制相结合以提高HACCP系统的效力。
关键词：HACCP
SPC
HACCP这一食品安全管理体系是用来确保食品生产的安全，此系统有其长处，也有其局限。它提供了一个系统的有效的方法来分析生产加工过程，识别可能发生在食品中的生物的、化学的和物理的危害，并通过实施各种措施来预防食品中的危害或将危害减少到可接受的水平。
最有效预防和减少危害的方法是控制生产过程，而不是依赖于成品检验。比如：一个好的HACCP系统就不能依靠微生物检测的方法来防止危害，因为这个方法不能及时提供实时信息来维持系统控制的顺畅。
问题的关键就在于大多数HACCP体系在分析数据的方法上有一个特点，被搜集起来监控CCP的各种数据往往会被有代表性的分为“好”的（即在关键控制范围内的）和“坏”的（即超出关键控制范围的）。这种分析方法不能监测到随时间变化生产过程的改变，也就没能有效地利用所得到的数据。可能有些问题还没显现出来之前，生产过程控制可能已经变得恶化。
我们可以将过程控制的作用比作在矿井通风口放置的小鸟一样。小鸟不正常的死亡预示着矿井通风中有危险情况，这就像HACCP提醒管理者生产中有潜在的危害。采用统计过程控制技术（SPC）在食品生产过程中，可以第一时间防止危险情况发生，这就好像给矿井及时通风和监控过程防止危险情况发生一样。
统计学理念
食品加工者可以通过统计学理念来加强其HACCP计划。统计学理念这个术语最初在1960年被美国雷竞技百科 统计协会使用，它基于以下假设：1）所有工作发生在一个体系内的相互关联的过程。2）变化存在于各种过程之中。3）理解和减少变化是成功的关键。
了解了这个假设，即将所有工作归于各过程相互关联的一个系统内，可以确保我们对于过程系统有一个彻底和非常具体的理解。这样，理解每一个过程都会表现出一定的变化，这是固有的长期的变化分析的一个必须接受的事实。称职的品质专业人员需要了解过程变化的范围和预测量。
变化可分为两种：常见原因引起的与特殊原因引起的。如果一个过程是受控制的，过程的输出量是可预测的并且在统计学定义的控制图表上下限范围内变动，那么这个过程被认为是稳定的，在统计控制下。这样，也只有常见原因引起的变化在影响着过程。然而，如果过程变化不受控，过程输出量超出控制图表的上下限，此过程则被认定为不稳定和超出统计控制的。该过程受到特殊原因引起的变化影响。
统计学理念的最后一个特性是认识到变化是敌人。如果一间公司要大幅提高产量和减少浪费，则变化必须被减少或消除。持续改进理论声称品质改善的第一步就是通过识别和消除问题的根源来去除由特殊原因造成的差异。如果只有常见原因引起的变化影响过程，那么该过程就是在本体系中一个最有效的节点运行。
控制图表
SPC控制图表为决定过程变化的范围和种类提供了最基本的工具。它们被用来分析两组主要数据：测量数据或叫计量数据，计数数据。表1描述各种不同类型的控制图及其用途。
表1：控制表的类型
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数据种类
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图表类型
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图表作用
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计量数据
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单个连续变化（X-mR）
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每个子样本都是一个数据点
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平均数-极差（X-barR）
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子样本由4-10个数据点组成
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平均数-标准偏差（X-barS）
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子样本由10个或10个以上的数据点组成
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计数数据
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P图
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不合格品率
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nP图
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不合格品数
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C图
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缺陷控制图
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U图
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单位缺陷控制图
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可以用两步分析法的技术作为HACCP数据分析的方法。在第一步中，将从CCP中得到的数据与关键限值相比较以确定是否存在潜在的食品危害。接下来，这些数据可利用X-mR图表（SPC的控制图）进行分析。控制图利用图型对影响过程的这些变量的类型和程度进行解读和分析。如果一个过程能够达到关键限值的要求，那么就可以在制造出有危害性的食品之前对过程进行改进。进一步说，SPC可以分析出潜在危险的机会，从而改进或加强了HACCP体系的功能，同时也降低了生产出不安全食品的风险。
任何HACCP体系都是致力于食品安全问题的。同时持续改进计划却有益于HACCP体系减少生产出不安全食品的风险。比如：过程或产品改进方案可以减少重复劳动量和提高产量。具体的品质改善系统在ISO9000中有所论述。
一个HACCP体系应该与其他品质改善体系相关联，而不是相结合。每一个品质改善体系都是为一个特定目标所设计的。保持这些目标相互独立非常重要。对于一个食品公司来说，首要和最重要的是提供安全的食品。将统计过程能够控制与传统数据分析技术相结合，是增加HACCP系统效力的一个合理的方法。
案例：
某公司，已经应用了统计技术方法来不断扩充和改进其新的火鸡检验系统。比如他们的一个方法是选取火鸡胴体，检测E.coli。这样来判定火鸡是否带有过量的E.coli或其他细菌。
1、方法：
利用统计抽样方法，火鸡胴体在完成滴水工序后，在冷冻工序后期在无菌条件下取样。取样期间，数据被收集，整鸡清洗技术被应用。所选样品被放在装有600ml Bufferfield `S磷酸盐释稀液的袋子中。下一步，它们将被里外冲洗大约一分钟，冲洗同时以30周的速度被转动。冲洗的水被收集，利用AOAC17.3.04方法涂片。检测报告以CFU/ml方式出具。这些数据将利用统计方法进行分析，相应地进行控制策略的调整。这种选样方法已经被“拭子”取样法所取代，但这种方法所体现的过程控制的概念仍然有所借鉴。
2、过程分析
图表1显示出利用柱形图和X-mR控制图对数据进行的分析。在取样年度的第一段时间，统计分析表明该生产过程即稳定又可多产。
图1：E.coli数据 1
月2日——1月21日
3、问题识别：
再一月份末期，该公司的生产过程发生了一个重大变化，由此导致了火鸡中E.coli含量有轻微的升高（如图2所示）。此时E.coli含量水平仍低于关键限值。幸运的是，因为生产控制过程十分可靠，所以这个问题被发现，并成立了由工厂运营，品质保障，维修，补给部门人员组成的纠编小组，该小组负责找出问题的根源并将其清除。作为解决问题的一部分，补给人员与生产人员紧密合作，提高进厂原料火鸡的品质水平。并且，在采摘工序后的工序流程中，增加了新设加氯消毒的喷水仓。第一和最后的水洗仓工序被改进，增设了加氯消毒系统。增大了水压。氯含量和水压控制检验也被加入到工序中。在进入冷藏系统前的最后一道水洗工序中，增派了更多的检验人员。
图2： E.coli数据
1月22日—4月18日
采取这些措施后，火鸡肉内E.coli含量迅速下降，（如图3所示）。平均水平低于1月2日—1月21日的水平。生产控制过程又回到稳定可靠的状态。这些都稳固了过程，重新回到了统计的控制的过程之中。任何时间只要控制图表显示过程改变或数据偏离了统计控制，问题的原因都会被调查并最终解决问题。
图3：E.coli数据
4月21日—5月31日
结论：
该公司成功地将HACCP 体系和统计过程控制，以及持续改进方案联系在一起，设计了程序和控制图表来监控生产过程的情况，并通过周期性地利用控制图来分析数据。当一个偏差或其他因素影响到了系统，品质改善小组就会发现问题的根源并采取纠偏或预防措施，降低产出不合格产品的可能性。这样增加了haccp体系的效力。
参考文献：
王毓芳、郝凤主编：《过程控制与统计技术》，北京：中国计量出版社，2001年8月第一版。
孙静、张公绪著：《常规控制图标准及其应用》，北京：中国标准出版社，2000年7月第一版
3、 Donald J. Wheeler 、David S. Chambers 《UNDERSTANDING STATISTICAL PROCESS CONTROL》
原文下载：
《浅析SPC与HACCP结合》
《浅析SPC与HACCP结合》
