QC方法及统计方法
QC手法

品管应用手法一、Q C手法:1、层别法2、柏拉图3、鱼骨图4、散布图5、直方图6、查核表7、管制图二、各种统计方法:1、层别法:1.1、定义:把复杂的资料进行处理,以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。
作分析用。
1.2、作用:寻找出数据的某些特性或共同点,以便有依据地采取措施,对现场改善有帮助。
1.3、方法:1.3.1、确定分层线索。
1.3.2、确定分层条件的范围。
1.3.3、统计各分层条件的数据。
1 3.4、记入注释内容。
1.4、注:层别法是手法中最基础工具,与其它手法结合使用,效果更理想。
范例1:图12、柱状图(柏拉图)2.1、起源:它是由意大利经济学家帕雷托(Viferdo Pareto)首先分析当时社会财富分配情况时发现的,后来人称之为“帕雷托图”或“柱状图”,后来由美国人裘兰博士(Joseph Juran)加以延伸所创造出来的。
2.2、定义:根据层别法归集的数据,以不良原因、不良状况发生的现象,有系统地加以项目别(层别法)分类,计算出各项目别产生的数据及所占的比例,再依照大小顺序排列,再加上累积值的图形。
2.3、作用:在现有的不良项目中,找出关键性的问题,作为改善的重点(分清主次)2.3、分析步骤:2.3.1、列出不良项目,并收集相应时期的数据。
2.3.2、按数据大小,排列不良项目。
2.3.3、设定座标系,填上座值,(座标值要能反最大、最小数据),左纵座标为不良数据,右纵座标为不良率,横座标为不良项目。
2.3.4、按数据多少,绘制柱状图。
2.3.5、计算比例,并标注。
2.3.6、连接各比例点累积至100%。
2.3.7、记入附加项目(如统计图名称、作者、日期)。
2.4、注意事项:1.4.1、采取抓大放小的原则,先抓前三项不良(少数关键。
多数次要)。
1.4.2其它不良率比例应小于20%,否则要进一步细化。
范例2:根据表1:的数据,作出生产不良项目别的柏拉图,来分析关键性的问题(图2)3、鱼骨图:(特性要因图)3.1、定义:要因图是将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解它。
QC七大手法的常用方法和工具

机
人
问 题 点
料
法
环
5、散布图
•定义 :
是通过分析研究两种因素的数据之间 的关系,来控制影响产品质量的相关 因素的一种方法
•制作与观察散布图应注意事项
1、应观察是否有异常点或离群点出现,即有个别点 子较远。如果有不正常点子应剔除;如果是原因不明 的点子,应慎重处理,以防还有其他因素影响。
2、有时x的范围只局限于中间的那一段,则在此范围 内看,y与x似乎并不相关,但从整体看,x与y关系还 比较密切。
X-R:平均值与全距管制图 ~ X-R:中位数与全距管制图 X-Rm:个别值与全距移动管制图
X-σ:平均值与全距管制图
•控制图的分类
2、计数值控制图:
用于非可量化的产品特性,如不良数、缺点数等间 断性数据。有:
P-Chart:不良率管制图 Pn-Chart:不良数管制图 C-Chart:缺点数管制图 U-Chart:单位缺点数管制图
•制作调查表的注意事项
a. 简单明了,突出重点
b. 应填写方便、符号好记、便于 识别 c. 调查表填写次序应与调查、加 工、检查的程序基本一致
2、层别法
•定义 :
把所收集的数据进行合理的分类,把 性质相同、在同一生产条件下收集的 数据归在一起,通过数据分层把错综 复杂的影响质量的因素分析清楚
•一般工厂所做的层别:
6、控制图
•定义 :是判断和预报生产过程中质量状况是
否发生波动的一种有效方法,其基本 思想是把要控制的质量特性值用点子 描在图上,若点子全部落在上、下控 制界限内,且没有什么异常状况时, 就可判断生产过程是处于控制状态。
•控制图的分类
1、计量值控制图:
用于产品特性可测量的,如长度、重量、面积、温 度、时间等连续性数值的数据有:
QC小组活动中基本统计方法(ppt 76页)

如:不合格数只能得到1件、2件或1台、2台…。
计件数
计点数
四 、统计特征数
1、样本平均值 X
2、样本中位数 X
表示数据集中程度
3、样本众数 M
4、样本方差
S2
5、样本标准偏差 S
表示数据离散程度
6、样本极差
R
计算实例
测得某产品的质量特性值数据为:8、7、 9 、 8 、6、7;请计算 X 、X 、S2、S、 R(可保留根号)。公式见P105页
调查人: 王平 调查地点:第一百货商场
调查日期:2006年1月20日 调查方式:根据用户意见本上的原始记录
用户意见类别
序时 间 号 2005年
商品 不齐 全
服务 态度 差
接待 不及 时
购物 环境 差
设施 不齐 全
价格 偏高
包装 不精 美
样品 不销 售
同顾 客 吵架
1 一季度 14 2 8 1 2 1
统计数据,常与其他统计方法结合起 来应用,如分层直方图法、分层排列 图法和分层调查表等。
分层标志: 人员、机器、 材料、方法、 测量、 环境、时间、 其它
注意事项:运用分层 法时,不宜简单地按 单一因素分层,必须 考虑各个因素的综合 影响效果。
分层的目的
不同,分层
的标志也不 一样
同一层次内的数据
50
3 松紧差 8000 95.8
4 白度低 3000 98.3
5 其它
2000 100
合 计
118000
01 2 3 4 5 0
制图人:王华 时间:2006年1月20日
排列图实例
例题:某车站统计2005年度用户意见:卫 生差720条、开水供应不及时1440条、买车 票难3420条、工作人员态度恶劣180条、出 站不方便、安全检查慢等其他意见共240条, 请画排列图并指出意见最大的是什么问题 (大家自已画)
QC七大手法

QC(Quality Control,质量管制,品管)七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。
它主要包括检查表表、层别图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC 七工具。
一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做检查表或点检表。
例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、5S 活动检查表、工程检查表异常分析表等。
用途:可以让数据的收集更为规律、有效;制成的表格更为简明、易懂。
二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。
层别法办何柏拉图、直方图等其他七大手法结合使用,也可单独使用。
例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
用途:区别出问题的来源,然后可以给予更好的控管、改善。
三、柏拉图柏拉图使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。
他可以帮助外面找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,层别法有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。
用途:将问题点表现出来,并呈现其相对重要性,提供改善方向的优先顺序。
柏拉图ABA B C123四、因果图因果图又称她特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性(结果)与可能影响特性的因素(原因)的一种工具,又称为鱼骨图。
用途:在改善小组的脑力激荡之下,列举所有可能的异常原因;逐一过滤之后,会发现平常忽略的小毛病,可能就是问题的根源。
五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”,也称为“相关图”。
用途:检查二组数据之间的相互关系,尤其是对鱼骨图中的因、果验证。
QC七大手法及SPC制程统计方法

20世纪40年代,享有品质管理之父美誉的美国电气工程师Joseph Juran 引入了Pareto理论。正是Juran决 定将这一80/20比值称为“柏拉法则”(The Pareto Principle),将柏拉法则运用于业务度量有助于从“有 用多数”(useful many,即其它80%)中分离出“重要少数”(vital few,具有最重要影响的20%)。柏拉 图通过标示频率阐明柏拉法则——频率出现越高的内容对结果影响越大。柏拉图是品质管理七大基础手段之 一。图中横轴显示自变量,因变量由条形高度表示。表示累积相对频率的点对点图可附加至该条形图上。由 于统计变量值按相对频率顺序排列,图表可清晰显示哪些因素具有最大影响力,以及关注哪些方面可能会产 生最大利益。
噪音高
无专人保养
训练不足 设备老化
技术不高
人员流动率高 人员疲劳
作业条件不全 某作业流程不当
法
交期不稳 文件不足
料
品质欠佳 售后服务不好
不良 率高
二.QC(Quality Control)七大手法之查检 表
6
1.定义
一种为了便于收集数据,而使用简单记号填写并予以统计整理,以便于作进一步分析或作为核对,检查之 用而设计的表格或图表。
•中心偏左的直方图
下限
•中心偏右的直方图
中心值
上限
直方图偏向规格的下限, 并伸展至规格下限左侧。 表示已产生部分超出规格 下限要求的不良品。
10
常用统计方法在qc中的运用

计算复杂度高
某些统计方法计算复杂度较高,需要借助专业的 统计分析软件才能完成。
ABCD
对人员要求高
统计方法需要具备一定的统计学知识,对使用者 的专业素养要求较高。
解释难度大
统计结果往往比较抽象,需要专业人员进行解释 和解读。
05
如何提高统计方法在QC 中的运用效果
提高统计方法的认知度
01
统计方法在质量控制中具有重要作用,应充分认识 到其价值,并将其纳入日常工作中。
鼓励员工参加外部培训和学术交流活动,拓宽视 野,了解行业最新动态和趋势。
建立有效的质量管理体系
01
制定完善的质量管理标准和流程,明确统计方法在各个环节中 的应用要求和规范。
02
加强质量管理体系的监督和评估,确保统计方法在实际工作中
得到有效执行和应用。
鼓励员工参与质量管理体系的改进和完善,提出意见和建议,
控制图可以用来监测生产过程中的关 键变量,及时发现异常波动,预防不 合格品的产生,并指导操作人员进行 有效控制。
因果图在质量控制中的应用
因果图也称为鱼刺图或石川图,它用于表示影响产品质量的 各个因素之间的关系。
通过因果图,可以系统地分析影响产品质量的各个因素,找 出主要原因,制定相应的改进措施,提高产品质量。
散点图在质量控制中的应用
散点图是用点的密度和变化趋势表示两指标之间的直线和 曲线关系。
在质量控制中,散点图可以用来分析两个质量特性之间的 关系,判断它们是否相关,从而采取相应的措施进行质量 控制。
04
统计方法在QC中的优势 与局限性
统计方法在QC中的优势
提高生产效率
通过统计分析,企业可以更准确地了解生产过程,优化生产流程,减 少浪费,从而提高生产效率。
QC小组活动中基本统计方法

QC小组活动中基本统计方法在QC小组活动中,基本统计方法是非常重要的,可以帮助小组成员了解数据的特点和趋势,从而做出更准确的判断和决策。
以下是常用的基本统计方法:1.描述性统计描述性统计是对数据进行整体描述和概括的技术方法。
它包括以下几个方面:(1)中心位置测度。
通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的集中趋势,帮助我们了解数据的一般水平。
如平均数是所有数据之和除以数据个数,中位数是将数据按大小排序,找到中间位置的数,众数是出现次数最多的数。
(2)离散程度测度。
通过计算极差、方差和标准差等指标来描述数据的分散程度,帮助我们了解数据的波动情况。
如极差是最大值和最小值的差,方差是每个数据与均值的差的平方的平均值,标准差是方差的正平方根。
(3)位置比例测度。
通过计算百分位数来描述数据的位置相对于全体数据的比例关系。
如四分位数将数据分为四个部分,分别是第一四分位数、中位数和第三四分位数。
描述性统计能够帮助小组成员快速了解数据的整体情况,为后续分析提供基础。
2.探索性数据分析(EDA)探索性数据分析是通过绘制图形、计算统计量等方式来发现数据的内在规律和特点,为进一步的分析和建模提供线索。
常见的EDA方法包括:(1)直方图。
用于展示数据的分布情况,可以看出数据的集中程度、峰度和偏度。
(2)箱线图。
用于检测数据是否存在离群值和异常值,以及数据的分布情况。
(3)散点图。
用于展示两个变量之间的关系,可以帮助发现变量之间的相关性。
(4)相关分析。
用于量化变量之间的线性关系强度,可以通过计算相关系数来判断两个变量之间的相关性。
EDA是进行数据分析的入口,可以帮助小组成员初步了解数据之间的关系和趋势。
3.假设检验假设检验是用于判断样本数据是否来自一些总体分布的统计方法。
它包括以下几个步骤:(1)提出假设。
根据实际问题,提出零假设(H0)和备择假设(H1)。
(2)选择统计量。
根据假设,选择合适的统计量,如t检验、方差分析等。
常用的几种质量管理统计方法QC7手法实例

常用的几种质量管理统计方法QC7手法实例质量管理统计方法是一种用于收集、分析和解释数据的技术,旨在帮助企业提高产品和服务的质量。
QC7手法是一种常用的质量管理统计方法,它包括七个基本工具,可以帮助企业发现和解决质量问题。
下面我们将介绍一些QC7手法的实际应用案例。
1.流程图:流程图是一种图形化表示流程和活动的工具。
一个实际的应用案例是一个制造企业想要改善其生产过程。
他们使用流程图来展示整个生产过程,并标示出每个环节和活动。
通过分析流程图,他们发现生产过程中存在许多不必要的环节和活动,从而能够提出改进的建议并减少生产过程的时间和成本。
2.直方图:直方图是一种用于表示数据分布的图表。
一个实际的应用案例是一家超市想要了解其顾客购买其中一产品的数量分布。
他们收集了一段时间内的销售数据,并通过绘制直方图来展示销售数量的分布情况。
通过分析直方图,他们能够确定销售数量的平均值和标准偏差,并据此进行库存管理和供应链规划。
3.控制图:控制图是一种用于监测和控制过程稳定性的工具。
一个实际的应用案例是一家医药公司想要确保其药品的生产过程稳定。
他们使用控制图来监测每个批次药品的质量指标,并设定上下控制限。
如果一些批次的质量指标超过控制限,他们将进行调查并采取相应的纠正措施。
通过使用控制图,他们能够及时发现和解决质量问题,确保产品符合规定要求。
4.散点图:散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。
一个实际的应用案例是一家电子公司想要了解其产品的定价和销售量之间的关系。
他们收集了一段时间内的定价和销售数据,并通过绘制散点图来展示两者之间的关系。
通过分析散点图,他们能够确定定价对销售量的影响程度,并据此制定定价策略。
5.棘轮图:棘轮图是一种用于分析问题根本原因的工具。
一个实际的应用案例是一家汽车制造商想要解决其汽车零部件的故障问题。
他们组织了一个团队,使用棘轮图来帮助确定问题的根本原因。
通过分析棘轮图,他们发现故障主要由供应商的质量问题引起,从而能够制定对策并改善零部件的质量。
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制图注意:图例:源自相关性判断(标准图对比法):
相关性判断(公式法):
制图实例
标准:1.0>| r |≥0.8,强相关; 0.8>| r |≥0.5,相关;
0.5>| r |≥0.3,弱相关; 0.3>| r | 不相关。
方法介绍 —— 正交试验法:
定义:它是指利用正交表来合理安排试验, 优选出代表性较强的少量试验,求得 较优或最优的实验条件,并对试验数 据进行分析、处理而获得最佳设计方 案或工艺的一种方法。
定义:又叫帕累托图,它是将质量改进项目 从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。
应用:在QC小组活动中常用于现状调查、主 要原因的确定等环节,是一种很有效 的统计方法。
图例:××不合格品缺陷统计
制图实例:
序号 1 2 3 4 5 6 7
××针剂2001年下半年不合格品项目统计表
项目
频数
累积
热源
相关参数及评定标准:
Ca=(X-U)/(T/2) Cp=T/6σ Cpk=Cp(1-|Ca|)
=T-2σ/6σ
其中:σ标准差 U 规格中心值=(上限+下限)/2 T 规格公差=上限-下限
A+ 级 2.0 >Cpk ≥1.67 优 应当保持之 A 级 1.67 >Cpk ≥1.33 良 能力良好,状态稳定,但应尽力提升为A+级 B 级 1.33 >Cpk ≥1.0 一般 状态一般,制程因素稍有变异即有产生不
基本概念:
因素:是指对试验指标可能产生影响的原因。 水平:是指因素在试验中所处的状态或条件,又叫位级。 指标:衡量试验结果好坏的标准叫试验指标,常用 y表示。 正交表:正交表是一种简明易懂、容易掌握并已经标准化
的表格,它是正交试验法的基本工具。
例:L9(34)正交表,它是一张4因素3水平正交表,需做9次试验。
When (时间)、How (措施)。
序 号
要因 对策 (What)
目标 (Why)
措施 (How)
地点 (Where)
时间 (When)
负责人 (Who)
概念:对策表常同排列图、因果图联合应用 我国工厂中通称为“两图一表”
制表时注意:
在制定其中的各项目标时最好用定量化数 据表达,在无法量化时也应以肯定性语言表 示,不应用模棱两可的抽象化的语言作为目 标, 如“加强”、“提高”、“减少”、
计算控制界限。
判断规则:
判断规则:
方法介绍——过程能力 分析
定义:过程能力是指生产过程在一定时间内处于统 计控制状态下生产产品的质量特性值的波动 幅度。
应用:通过过程能力分析,发现标准化工序中的异 常因素解决质量问题,经济合理地选择和确 定工艺标准和操作标准。
制图 实例:
批号-pH图
Cpk=1.53
图例:
CL=?X ,UCL= ?X +3 σ,LCL= ?X -3 σ
注意问题:
①在 5M1E 因素未标准化、过程处于不稳定状态时, 不宜用该图对生产过程进行控制;
②过程能力不足,即 Cpk<1情况下不宜用该图对生 产过程进行控制;
③不能用公差界限代替控制界限; ④有异常点数据时,将该点去掉,用其它数据重新
QC工具及数理统计方法
培训目的:
1. 将合理的数理统计学方法,运用于QC课题 中,使QC成果更有说服力,独具匠新。
2.在日常工作和生活中,运用数理统计的思想 和方法解决实际问题。
一、常用方法工具的分类
二、统计方法中的特征数和术语
正态分布、二项分布、泊松分布
三、方法介绍——调查表
定义:用来系统地收集资料和积累数据,确认 事实并对数据进行粗略整理和分析的统 计图表。
“争取”、 “尽量”、“随时”等。
对策表举例:
序 号
要因
对策
目标
措施
负责人 地点
完成 时间
1
一次 配制 合格 率低
将该指标 作为配液 考核指标
一次配 制合格 率达到 98% 以
上
将水温、水位 等作为影响因 素,对不同品 种的配制进行 数据摸索并总 结
田树华
生产部
2010 -08
方法介绍——排列图
举例:复印文件流程图
方法介绍——对策表
定义:也叫措施计划表,即是实施的计划, 又是检查的依据。
应用:用于PDCA 循环中P阶段,针对经论证 的“要因”来制定。
对策表制定原则:
表头项目应回答“ 5W1H ”的问题,即 What (对 策)
Why (目标)、 Who (负责人)、 Where (地 点)
5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 4.2 4.0 3.8 3.6 3.4
B09B0029B007029C0B0702L9B007029XB104029FB104039MB004039AB004039IB004039U1B0403A9B104049EB007049AB007049LB007049WB105049HB105059R0B0105A9B000159KB001059XB204059GB205069I0B0306J9B003069UB101069AB101069NB10207X9B100079BB100079K1B0007X9B200079EB200089PB003089JB003089S1B0508A9B105089MB105099ZB004099AB004099KB005099XB200199F2B1100R9B019009HB019009VB310009A3B10009MB310019YB111019A1B1101M9B111019Y1131I14E
L9(34)正交表
举例:
通过设计某大容量注射剂澄明度试验的实例介绍正交试验设计 的方法: 1. (1)明确试验目的:找出一组澄明度最好的工艺设计参数
(2)确定考察的指标:澄明度一次合格率(%) (3)挑因素、选水平、制定因素水平表:
①影响澄明度的重要因素: A. pH 值; B. 投料温度(℃); C. 活性碳加量(%)。
制图实例:
总体形状:
处理与分析:
方法介绍——控制图
定义:由叫管理图 ,是区分由异常原因引起的波动或 者是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的 一种统计工具。
应用:①用于分析生产过程是否处于统计控制状态 ②用来确定何时需要进行调整,以控制生产 过程,保持相应的稳定状态。 ③用来确认某生产过程是否得到了改进
应用:①方针目标实施项目的展开 ②生产工序分析中对质量问题所采取 的措施加以展开等
分类与结构:
方法介绍——关联图
定义:是解决复杂关系、因素之间相互关联 的单一问题或多个问题的图示技术, 是根据逻辑关系理清复杂问题的语言 文字资料的一种方法。
应用:用于对原因之间相互影响、缠绕在一 起的问题进行原因分析,理出头绪。 与头脑风暴法结合。
2.末段因素与重要因素: 从最末一层的原因 (末端因素)中选取和识别少量 (一 般3-5个)对结果有最大影响的原因 (重要因素) 并对它们做进一步研究。
举例:盐酸林可霉素成品色级不合格的因果图
方法介绍——树图
定义:又称系统图。表示某个问题与气组成 要素之间的关系,从而明确问题的重 点寻求达到目的所采取措施的一种树 枝状示意图。
举例:如何开展好 QC小组活动
方法介绍——分层法
定义:又称分类法、分组法。它是按照一定 的标志,把搜集到的大量有关某一特 定主题的统计数据加以归类的方法。
应用:常与直方图、控制图、散布图法结合 起来应用。
分层标志:“5M1E+T”
方法介绍——因果图
定义:又称石川图、鱼刺图等。是表达和分 析因果关系的一种图表。
应用:运用于找到问题的症结所在,然后对 症下药,解决问题。尤其在QC活动及 质量技术改进活动中应用广泛。
因果图层次展开示意图:
应用因果图解决和分析问题时应注意:
1.原因的主要类别:“ 5M1E” 人(Man) 机器(Machine) 材料(Material) 方法(Method) 环境(Enviroment) 测量(Measure)
应用:在 QC 小组活动、质量分析和质量改进的 活动中调查表得到广泛的应用。
√
458
方法介绍 —— 头脑风暴法
定义:又称畅谈法、集思法。采用会 议的方式,引导每个参加会议 的人围绕着某个中心议题广开 言路,激发灵感、畅所欲言地 发表独立解的一种集体创造思维方法。
应用:画因果图、树图、亲和图等收集信息。
①组数K的确定:K= 数据的个数 = n ②组距 h的确定: h=R/K ,其中 R为极差 (Max-Min) ③确定各组边界:
第一组左边界 =最小值-最小测量单位的一半
第一组右边界 =第一组左边界 +组距 依次类推。 注:Max 全体最大值; Min 全体最小值; s 标准偏差; TL下偏差;TU上偏差; M 规格中心值。
良的危险,应利用各种资源及方法将其提升为 A级 C 级 1.0 >Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多,必须提升其能力
D 级 0.67 >Cpk不可接受 其能力太差,应考虑重新整改设计制程
方法介绍 —— 散布图:
定义:是研究成对出现[如(x,y),每对为一个点]
的两组相关数据之间关系的简单图。
应用:可以用来显示和确认两组相关数据之间的 相关关系的程度并确认两组相关数据之间 的预期关系。
UCL=4.92 X=4.32 LCL=3.72
评价:250ml 装10% 葡萄糖注射液成品(50 批),pH平均 值为4.32 ,最大值 4.7,最小值为3.9 ,从趋势图可看出,所 有批次pH值结果都在控制范围内,Cpk=1.53 ,过程能力控 制良好,要继续保持。由于从2009 年7月份开始10% 葡萄糖 注射液pH 测定方法变更,导致整体下半年pH 结果比上半年都 高。