【2020理化指标控制】“诡异”的油炸油指标
本来从征文通知贴一出就准备来写一写的，但是突然就被一项评优的工作打断了，从清明节之后一直就在忙着相关的工作，直到这周才腾出手来。还好最后一天让我逮住了，有机会和大家分享分享这件“趣事”。
从大学一毕业踏入食品行业9年了，有幸在职业生涯之初就能进入到了老东家的公司，一直干到了2018年，学会了很多成长了很多。老东家——主业方便面和饮料，在全国各地都有工厂，我在的工厂有5-600号员工。
方便面生产中两个大头原料，一个面粉一个是棕榈油，今天讲的就是关于棕榈油的那些事。因为用料大、价格也不是那么低，所以生产体系的总部对于棕榈油（后面按用途称呼为油炸油吧）用量、损耗有一套很严格的监控和考核指标，而公司原辅料是全国统购，这些个供应商也都是行业前三的大企业也不是好惹的主啊（感叹下，作为地方品控部门在这方面大家都栽过不少跟头），当时的事件里面就涉及到两家JH和ZL（起个代号方便后续描述）
对于油炸面块的用油品质，公司有着相当多的监控要求，使用过程中的AV POV极性组分等等指标，在生产线冷开机前必须检测旧油合格才能继续使用。用油是这么个使用方法，冷开机全锅的新油（入货油，未经油炸过的），然后会以一个固定的开度流量持续加入新油或者检测合格的旧油，过程中4h检测一次AV POV 极性组分，每个指标有一个预警值一个超标值，低于预警值继续生产，高于预警值的将油锅中25%-50%油抽出冷却后打入旧油罐补充新油，高过超标值的话呢则停机换100%新油生产（此时还有隔离大量成品待验），当生产停机时检测合格的油炸油则冷却后打入旧油罐备用，当几个指标均比较低的时候可以逐步消耗掉旧油。简单点就是新油开机，AVPOV低加旧油，AVPOV升高就加新油。
突然有一段时间，生产部门反映冷开机生产100%新油，AV从冷开机连续生产30h后，AVPOV就会超过预警值且无法通过添加新油来降低，原来基本能够做到72h左右才会接近预警值，也就是说AVPOV上升很快，导致生产部门无法消耗掉旧油，而且旧油越来越多罐子都装不下了，生产部门要求品控部门协助调查。两个部门各种人员一顿操作下来，做了这些方面的排查：1、产品结构，有没有新产品或者排产比例有无变化，产品配方有无变化；2、工艺参数，油炸温度、时间、拖网速度、油位、前段蒸煮参数等等有无变更；3、设备状态，油锅、热交换器有无渗漏，油罐密封、冷却温度、储存温度、进油流量，甚至排烟管有没有水汽倒灌全部排查；4、环境变化，生产时的温湿度，面团含水，油锅是否清洁彻底，有无清洁剂残留；5、检测准确度，有没有检测失误或者试剂变质，都没有发现问题，唯一的变化只有油的供应商变了，前段时间用的是ZL的，这段用油是YH的，然后检验室又把新油罐、留样重新检测并没有发现问题，各项指标也都合格，这样各种数据比对、设备工艺检查下来花了一个星期，生产线上的油炸油AVPOV变化又逐步正常了，上升趋势放缓，加入新油指标下降，旧油可以消耗掉了，于是就成了悬案（失去了现场，结果无法验证）。
就这样正常了个把月，又出现了这样的情况，又是YH油。我们直接把YH厂家的工程师和业务经理召唤到了现场，各种明示暗示“你们的油有问题”。大家开始又是一顿疯狂操作，这次我们加入一个新的监控指标，油的用量，包括新油加入量，旧油消耗量，旧油产生量，油炸油指标检测的频率提高到了1h/次、2h/次，品控、生产、厂家轮番上阵操作，硬是连续观察了几天。所有的数据证明，确实现有的YH油AVPOV上升很快，而且即使加入新油也无法有效降低AVPOV水平，短短几天就有20多吨旧油，这次让厂家哑口无言，在开了交流会之后，第二天YH 就送来了两车40吨新油（YH:不是我们油的问题，不信我马上给你调另外省份的工厂油过来），让我们换着用，然后，我们就呵呵了，这40吨油用上去以后，AVPOV上升的速度明显就将下来了，恢复到了正常使用水平。
所以，这个事件我们做了一系列的排查和海量的数据分析，排除法之后，只有原料的问题可能性最大。工厂入货验收基本都是一些棕榈油的常规指标，AV/POV/IOD我们当时的入货验收标准水分、熔点、入货温度已经算是指标多的呢，后来排查时又送检了脂肪酸组成等等，但是在指标上真的找不出任何问题，只要一到生产线使用就暴露了。当时我们一致认为肯定是YH油的调配和生产工艺上有问题，但是没有直接证据，不过后续YH油也发生过那么1、2次同样的事情，不过情况轻微而已。
其实，从这件事情来看，油炸油的品质控制是一项很复杂的过程，在使用过程中牵涉的因素非常多，因此保持必要而且充足的数据是非常重要的，而我们也是胜在从生产到品控检验有着庞大的数据支撑我们去横向纵向的对比，就我个人在做供应商评价的经验以及目前所在的公司的情况，数据都没有得到足够的重视，没有数据何来的分析呢，没有分析何来真因呢，找不到质量问题的真因，就谈不上如何去提高质量。所以，做质量工作一定要重视数据，敬畏数据，关键时刻数据才能帮到你。
作者：濛之羽
来源：食品论坛网友 濛之羽 原创分享