Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса производства хлеба
Статистические методы управления качеством продукции обладают в сравнении со сплошным контролем продукции таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия деталей изготовлена, а в процессе (когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его). Разделка теста Разделка теста — деление теста на куски, округление… Читать ещё >
Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса производства хлеба (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
1. Производство пшеничного хлеба
1.1 Технология производства
1.2 Показатели качества готового продукта
2. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса
2.1 Выбор параметров для анализа
2.2 Набор экспериментальных данных и статистическая обработка результатов измерения
3. Применение инструментов контроля качества
3.1 Контрольный листок
3.2 Диаграмма Парето Заключение Список использованных источников Приложение А
Статистические методы управления качеством продукции обладают в сравнении со сплошным контролем продукции таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия деталей изготовлена, а в процессе (когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его).
К статистическим методам управления качеством продукции относятся:
Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса — это установление статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определение закономерностей его протекания во времени.
Статистическое регулирование технологического процесса — это корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции.
Статистический приемочный контроль качества продукции — это контроль, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия продукции.
Статистический метод оценки качества продукции — это метод, при котором значения качества показателей качества продукции определяют с использованием правил математической статистики.
Область применения статистических методов в задачах управления качеством продукции чрезвычайно широка и охватывает весь жизненный цикл продукции (разработку, производство, эксплуатацию, потребление и т. д.).
Статистические методы анализа и оценки качества продукции, статистические методы регулирования технологических процессов и статистические методы приемочного контроля качества продукции являются составляющими управления качеством продукции.
1. Производство пшеничного хлеба.
1.1 Технология производства
Объектом исследования в данной курсовой работе является предприятие по производству хлеба. Мы рассматриваем деятельность хлебопекарного цеха, а объектом оценки является процесс изготовления хлеба.
Производство хлебобулочных изделий осуществляется в соответствии с нормативной документацией, включающей ГОСТы, ТУ, рецептуры изделий и технологические инструкции. В ГОСТах и ТУ сформированы основные требования, предъявляемые к качеству готовых изделий и сырью, методы анализа, правила транспортирования и хранения.
Технологическая схема производства пшеничного хлеба из муки высшего сорта представлена в приложении А.
Пшеничный хлеб из муки высшего сорта должен вырабатываться в соответствии с требованиями ГОСТ 26 987–86.
Используемое для производства сырье, в соответствии с выбранной рецептурой, должно соответствовать требованиям нормативных документов (таблица 1).
Таблица 1
Нормативные документы на сырье
Наименование сырья | Нормативный документ | |
Мука | ГОСТ 25 574–85 Мука пшеничная хлебопекарная | |
Соль | ГОСТ Р 51 574−2000 Соль поваренная пищевая. Технические условия | |
Дрожжи | ГОСТ 171–81 Дрожжи хлебопекарные прессованные. Технические условия | |
Вода | СанПиН 2.1.4.1074−01 Питьевая вода. гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества | |
Масло растительное | ГОСТ 1129–93 Масло подсолнечное. Технические условия | |
1.1.1 Прием, хранение и подготовка сырья к пуску в производство Все сырье — основное и дополнительное, поступающее на хлебопекарные предприятия, должно удовлетворять по качеству требованиям соответствующих нормативных документов.
Мука на хлебопекарные предприятия поступает в таре (мешках) или бестарным способом.
При бестарном транспортировании ее доставляют автомуковозами. Мука, обязательно просеивается для отделения посторонних примесей, а для удаления металлических примесей должна проходить магнитную очистку. При передаче из склада на производство муку высыпают из мешков в завальную воронку, из которой она транспортируется через мукопросеивательную и магнитную системы в производственный бункер.
Вода, применяемая для приготовления теста, должна отвечать требованиям, предъявляемым к питьевой воде, подаваемой централизованными системами хозяйственно-питьевого водоснабжения, а также централизованными системами водоснабжения, подающими воду одновременно для хозяйственно-питьевых и технических целей.
Вода хранится в ёмкостях-баках холодной и горячей воды, из которых затем направляется в дозаторы воды в соотношениях, обеспечивающих температуру воды, необходимую для приготовления полуфабрикатов.
Соль поваренную пищевую доставляют на хлебозавод в мешках, мягких контейнерах, пачках или насыпью. На крупных предприятиях соль хранят в растворе, так называемым «мокрым» способом в специальных хранилищах-растворителях. На выходе воды из солерастворителя устанавливают фильтры. Солевой раствор (26%) процеживают через металлические сита с размером ячеек не более 1,5 мм.
Дрожжи прессованные поступают на хлебозавод расфасованными в пачках и нерасфасованными. Хранят их в холодильниках при температуре 0−4°С. При использовании прессованных дрожжей на производстве, их предварительно измельчают и разводят в воде (1:3−1:4) с температурой не выше 40 °C. Дрожжевую суспензию перед пуском в производство пропускают через проволочное сито с размером ячеек не более 2,5 мм.
1.1.2 Замес теста Тесто — полуфабрикат хлебопекарного производства, приготовленный путем смешивания муки, воды, другого сырья до получения однородной вязко-упруго-пластичной массы.
Сырье, используемое для замешивания, взвешивают или отмеривают при помощи соответствующих весовых или дозирующих устройств.
Для приготовления теста на пекарнях используют тестомесильные машины периодического действия.
В тестомесильную машину вводят необходимое количество муки, солевого раствора, дрожжей и воды. При смешивании образуется тесто. Замес теста для данного хлеба производят в течение 8 минут, температура теста должна быть 26−30°C, влажность 45%.
Тесто должно быть полностью промешено (не должно быть комков, остатков неразмешанной муки и другого сырья).
1.1.3 Брожение теста С момента замеса теста начинается процесс спиртового брожения, обусловленный дрожжами. В процессе брожения тесто рекомендуется повторно перемешивать в тестомесильной машине в течение 1−3 мин. Эта операция называется обминкой теста.
Время брожения теста для пшеничного хлеба из высшего сорта муки составляет 40−60 мин при температуре 28−30°C, также необходим контроль кислотности теста (3−3,5). Во время брожения необходимо проводит 2−3 обминки.
Выбродившее тесто выгружается в бункер-тестоспуск или приемную воронку тестоделительной машины и поступает на разделку.
1.1.4 Разделка теста Разделка теста — деление теста на куски, округление тестовых заготовок, предварительная расстойка, формование и окончательная расстойка тестовых заготовок, посадка на под печи, надрезка и отделка тестовых заготовок. Деление теста на куски — тестовые заготовки (ТЗ) — осуществляется на делительной машине.
Цель расстойки — восстановить нарушенную при формовании структуру теста и обеспечить разрыхление тестовой заготовки за счет выделения диоксида углерода при брожении.
Расстойку тестовых заготовок проводят в шкафах для расстойки. Оптимальные условия расстойки: температура 35−40°С, относительная влажность воздуха 75−85%. Время расстойки 30−50 мин.
1.1.5 Выпечка Выпечка — один из важнейших процессов приготовления хлеба.
Выпечка хлебобулочных изделий на хлебозаводах осуществляется в тупиковых и тоннельных печах. На пекарнях используют в основном жарочные шкафы, печи ярусные (шкафного типа) и ротационные.
Параметры выпечки: продолжительность выпечки формовых изделий массой 0,7−0,75 кг из пшеничной муки высшего и первого сортов составляет 45−50 мин, выпечку изделий осуществляют в увлажненной пекарной камере при температуре 180−200°C.
Установленный режим выпечки (раскладка, температура, продолжительность) должен обеспечивать хорошую пропекаемость изделий и получение цвета корок, соответствующего данному виду.
Готовность изделий определяют по упеку, а также органолептически по состоянию мякиша.
1.1.6 Охлаждение и хранение хлеба Хранение выпеченных изделий до отпуска их в торговую сеть является последней стадией процесса производства хлеба.
В остывочном отделении осуществляется учет выработанной продукции, сортировка и органолептическая оценка. Перед отпуском продукции в торговую сеть каждую партию изделий подвергают обязательному просмотру бракером или лицом, уполномоченным администрацией.
Хранят хлеб при температуре 18−25°C, относительной влажности воздуха — 75−80% не более 14 часов. Сроки хранения хлеба на предприятии исчисляются с момента выхода хлеба из печи до момента доставки хлеба в магазин.
Укладывание навалом хлеба и хлебобулочных изделий при хранении и транспортировании не допускается [4, 5].
1.2 Показатели качества готового продукта
Готовое изделие по органолептическим (таблица 2) и физико-химическим показателям (таблица 3) должно соответствовать требованиям ГОСТ 26 987–86 «Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия».
Таблица 2
Органолептические показатели хлеба белого из пшеничной муки высшего сорта по ГОСТ 26 987–86
Наименование показателя | Характеристика | |
Внешний вид: Форма | Соответствующая хлебной форме, в которой производилась выпечка, без боковых выплывов. | |
Поверхность | Гладкая, без крупных трещин и подрывов, с наличием шва от делителя-укладчика. | |
Цвет | От светло-желтого до коричневого. | |
Состояние мякиша: пропеченность | Пропеченный, не влажный на ощупь. Эластичный. После легкого надавливания пальцами мякиш должен принимать первоначальную форму. | |
Промес | Без комочков и следов непромеса. | |
Пористость | Развитая. Без пустот и уплотнений. Не допускается отслоение корки oт мякиша. | |
Вкус | Свойственный данному виду изделия, без постороннего привкуса. | |
Запах | Свойственный данному виду изделия, без постороннего запаха. | |
Таблица 3
Физико-химические показатели хлеба белого из пшеничной муки высшего сорта
Наименование показателя | Нормы | |
Влажность мякиша,%, не более | 44,0 | |
Кислотность мякиша, град, не более | 3,0 | |
Пористость мякиша,%, не менее | 72,0 | |
2. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса
2.1 Выбор параметров для анализа
Основной целью статистического анализа точности и стабильности технологического процесса является получение и обработка систематизированной непрерывной информации о качестве продукции, необходимой для дальнейшего совершенствования технологического процесса, а также для определения оптимальных параметров его статистического регулирования.
Под точностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать близость действительных значений параметров к нормируемым их значениям.
Под стабильностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать постоянство распределения вероятностей его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне.
Под статистическим анализом точности и стабильности технологического процесса понимается совокупность действий по установлению статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определению закономерностей их изменения во времени.
Одним из основных, факторов, определяющих выполнение эксплуатационных показателей продукции, является точность функциональных параметров.
Поэтому доказательство возможности применения статистических методов в производстве заключается в определении степени влияния функциональных параметров на эксплуатационные показатели с учетом тех допускаемых уровней дефектности, которые должны обеспечиваться, не вызывая при этом отклонений в нормальном функционировании продукции при ее эксплуатации.
Отсюда и важность выбора параметров для стат. анализа с целью последующего выбора методов и средств для их контроля. Классификации подлежат геометрические, физические параметры, а также к качеству поверхностей, их внешнему виду и т. д.
К геометрическим, параметрам относятся линейные и угловые размеры, параметры резьб, формы и расположения поверхностей и т. д.
К физическим параметрам относятся электрические, магнитные, механические, химические и другие характеристики физических свойств материалов, заготовок, деталей, сборочных единиц, покупных и комплектующих изделий.
В данной курсовой мы рассматриваем производство хлеба из пшеничной муки высшего сорта. В качестве контролируемого показателя, возьмем показатель пористости, который регламентируется в соответствии с ГОСТ 26 987–86.
Пористость хлеба показывает отношение объема пор к общему объему мякиша хлеба и выражается в процентах. С пористостью хлеба связана его усвояемость. Хорошо разрыхленный хлеб с равномерной мелкой тонкостенной пористостью лучше пропитывается пищеварительными соками и поэтому полнее усваивается. У разных видов хлебобулочных изделий пористость колеблется от 45 до 75%. Пшеничный хлеб имеет большую пористость по сравнению с ржаным. С повышением сорта муки пористость хлеба возрастает.
Таким образом пористость хлеба должна быть 74±2%
2.2 Набор экспериментальных данных и статистическая обработка результатов измерения
Мы произвели регистрацию значений пористости хлеба двух партий. Занесем результаты наблюдений и упорядочим их для первой партии в таблице 4, для второй партии в таблице 5 и произведем расчет статистических характеристик для данных выборок.
Таблица 4
Выборка № 1, результаты наблюдений
№результата | Результаты наблюдений, % | Упорядоченная совокупность результатов наблюдений, % | |
75,220 | 73,910 | ||
75,270 | 73,990 | ||
74,900 | 74,220 | ||
75,270 | 74,670 | ||
74,720 | 74,670 | ||
74,670 | 74,720 | ||
74,670 | 74,900 | ||
75,140 | 74,950 | ||
74,950 | 75,050 | ||
75,110 | 75,110 | ||
75,110 | 75,110 | ||
74,220 | 75,140 | ||
75,170 | 75,170 | ||
75,340 | 75,220 | ||
75,050 | 75,220 | ||
75,690 | 75,270 | ||
73,990 | 75,270 | ||
73,910 | 75,340 | ||
75,220 | 75,690 | ||
Проводим математическую статистическую обработку результатов измерений.
Определяем точечные оценки координаты центра распределения и СКО результатов наблюдений и измерений.
Определяем выборочное среднее арифметическое () по формуле:
где X i — отдельные результаты наблюдений;
n — общее количество результатов наблюдений.
Определяем среднее арифметическое 90%-ной выборки ()
Среднее арифметическое находится по формуле:
где 2rчисло не учитываемых результатов. Пять процентов выборки в нашем случае 0,05•n = 0,05•20=1, т. е. один результат измерения. Отбрасываем по одному измерению с концов вариационного ряда, т. е. результаты x1 = 73,91% и x19 = 75,69%.
Определяем медиану наблюдений ()
Медианой называют наблюдаемое значение Xi (так называемую варианту), которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.
При n — нечётном:
%;
%;
Срединный размах вариационного ряда определяем по формуле:
где x0.25; x0.75 — 25% и 75%-ные квантили опытного распределения (представляют собой усредненные значения конкретных результатов наблюдений).
Вычисляем 25% и 75%-ные квантили опытного распределения. Этими квантилями являются точки между 4 и 5, а также между 16 и 17 результатами:
%;
%;
Тогда:
%;
Центр размаха определяется по формуле:
%;
%;
Полученные оценки центра распределения располагаем в вариационный ряд: 74,93<74,94<74,94<74,8<75,11%.
За оценку распределения (результата измерения) окончательно принимаем серединный размах вариационного ряда, так как эта оценка занимает медианное положение в ряду оценок:
=%.
Определение оценок среднеквадратического отклонения Проверим присутствие грубых погрешностей в данной совокупности. Найдем среднеквадратическое отклонение (S) всех представленных результатов наблюдений: статистическиий показатель качество хлеб
%;
Оценку СКО результатов измерений определяем по формуле:
%;
Таблица 5
Выборка № 2, результаты наблюдений
№результата | Результаты наблюдений, % | Упорядоченная совокупность результатов наблюдений, % | |
74,990 | 74,620 | ||
75,100 | 74,700 | ||
75,210 | 74,740 | ||
75,160 | 74,950 | ||
75,020 | 74,990 | ||
75,060 | 75,000 | ||
74,740 | 75,020 | ||
74,700 | 75,040 | ||
74,620 | 75,060 | ||
75,040 | 75,070 | ||
75,000 | 75,080 | ||
74,950 | 75,100 | ||
75,140 | 75,110 | ||
75,080 | 75,140 | ||
75,510 | 75,160 | ||
75,70 | 75,210 | ||
75,910 | 75,510 | ||
75,110 | 75,700 | ||
75,070 | 75,910 | ||
Определяем выборочное среднее арифметическое () по формуле:
где X i — отдельные результаты наблюдений;
n — общее количество результатов наблюдений.
Определяем среднее арифметическое 90%-ной выборки ()
Среднее арифметическое находится по формуле:
где 2rчисло не учитываемых результатов. Пять процентов выборки в нашем случае 0,05•n = 0,05•20=1, т. е. один результат измерения. Отбрасываем по одному измерению с концов вариационного ряда, т. е. результаты x1 = 74,62% и x19 = 75,91%.
Определяем медиану наблюдений ()
Медианой называют наблюдаемое значение Xi (так называемую варианту), которая делит вариационный ряд на две части, равные по числу вариант.
При n — нечётном:
%;
%;
Срединный размах вариационного ряда определяем по формуле:
где x0.25; x0.75 — 25% и 75%-ные квантили опытного распределения (представляют собой усредненные значения конкретных результатов наблюдений).
Вычисляем 25% и 75%-ные квантили опытного распределения. Этими квантилями являются точки между 4 и 5, а также между 16 и 17 результатами:
%;
%;
Тогда:
%;
Центр размаха определяется по формуле:
%;
%;
Полученные оценки центра распределения располагаем в вариационный ряд: 75,07<75,07<75,09<75,11<75,265%.
За оценку распределения (результата измерения) окончательно принимаем серединный размах вариационного ряда, так как эта оценка занимает медианное положение в ряду оценок: =%.
Определение оценок среднеквадратического отклонения Проверим присутствие грубых погрешностей в данной совокупности. Найдем среднеквадратическое отклонение (S) всех представленных результатов наблюдений:
%;
Оценку СКО результатов измерений определяем по формуле:
%;
Оценка точности и стабильности технологических процессов производится с использованием полученных выборочных статистических характеристик д и S путем определения показателей — коэффициентов точности Кт, настроенности Кн и стабильности Кс через сопоставление их с установленным в НТД полей допуска д на параметр:
;; ,
где д — поле допуска на параметр;
— середина поля допуска;
— среднее квадратическое отклонение в фиксированный момент времени t1;
— среднее квадратическое отклонение в фиксированный момент времени t2.
Рассчитаем коэффициент точности и коэффициент настроенности для каждой выборки:
;
.
;
.
Далее произведем оценку стабильности процесса:
Точность технологического процесса оценивают исходя из следующих критериев:
— технологический процесс точный, удовлетворительный;
Кт от 0,75 до 0,98 — требует внимательного наблюдения;
— неудовлетворительный. В этом случае необходимо немедленно выяснить причину появления дефектных изделий и принять меры управляющего воздействия.
Таким образом, по расчетным данным мы можем сделать вывод, что процесс является настроенным, стабильным и точным, удовлетворительным.
3. Применение инструментов контроля качества
3.1 Контрольный листок
Контрольный листок служит методом сбора и упорядочения первичных данных, которые могут быть как качественными так и количественными.
Контрольный листок отражает частоту появления изучаемого события. В данной работе мы используем контрольный лист регистрации видов дефектов. Контрольный лист представлен в приложении Б.
3.2 Диаграмма Парето
Диаграмма Парето служит для выявления главной проблемы и отражает нежелательные результаты деятельности.
Для выявления наиболее существенных параметров, влияющих на процесс, применяют так называемый ABC-анализ, при котором согласно правилу 20−80% рабочая зона оси абсцисс делится на три зоны: зону, А — наибольшего влияния, которая составляет приблизительно 20% от общего числа рассматриваемых параметров, в том числе «прочие», зону Впромежуточную, которая составляет приблизительно 20% от оставшихся после выделения зоны, А параметров, и зону С — наименьшего влияния. ABC-анализ можно провести и по виду кривых Лоренца и Парето. Такое разбиение позволяет выявить те параметры, на которые следует обратить внимание и предпринять меры, для улучшения процесса, а также те параметры, которые можно исключить из рассмотрения в вопросе улучшения процесса, в виду их незначительного влияния на процесс.
Кроме выявления и ранжирования факторов по их значимости, диаграмма Парето применяется для наглядной демонстрации эффективности тех или иных мероприятий в области обеспечения качества.
Таблица 6
Исходные данные для диаграммы Парето
№ | Виды несоответствий | Кол-во несоответствий | Суммарное количество несоответствий | Процентное соотношение несоответствий | Кумулятивный процент несоответствий | |
Непромес | ||||||
Подгорелости | ||||||
Пустоты в мякише | ||||||
Непропеченность | ||||||
Трещины | ||||||
Итого: | ||||||
В данной курсовой работе объектом исследования является хлеб, в таблице 6 приведем обнаруженные дефекты хлеба при осмотре партии.
Построим диаграмму Парето (рисунок 1), кривую Парето и Лоренца (рисунок 2).
Рисунок 1 — Диаграмма Парето Рисунок 2 — Кривые Лоренца и Парето В данном случае кривая Лоренца и Парето совпадают. По данным диаграммам можем сделать вывод, что к зоне, А — наибольшего влияния относится непропеченность хлеба, к зоне B — подгорелости, а к зоне С — непромес, пустоты в мякише и трещины поверхности.
Заключение
Основной целью статистического анализа точности и стабильности технологического процесса является получение и обработка систематизированной непрерывной информации о качестве продукции, необходимой для дальнейшего совершенствования технологического процесса, а также для определения оптимальных параметров его статистического регулирования.
Под статистическим анализом точности и стабильности технологического процесса понимается совокупность действий по установлению статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определению закономерностей их изменения во времена.
В данной курсовой работе мы произвели статистическую обработку значений пористости хлеба и установили, что процесс является стабильным, настроенным и точным, удовлетворительным.
Научились применять простые инструменты контроля качества. Составили контрольный листок дефектов, произвели ABC-анализ дефектов хлеба и построили диаграмму Парето, кривые Парето и Лоренца.
Список использованных источников
1. Статистические методы управления качеством [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.spc-consulting.ru/app/statan1.htm
2. Качество хлебобулочных изделий [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://oleg896534.narod.ru/xleb1states.files/xleb4.htm
3. Ершов П. С. Сборник рецептур на хлеб и хлебобулочные изделия. — СПб. «Профи-Информ», 2004. — 192с.
4. Экспертиза хлеба и хлебобулочных изделий. Качество и безопасность [Текст]: Учеб.-справ. пособие/ А. С. Романов, Н. И. Давыденко, Л. Н. Шатнюк, И. В. Матвеева, В. М. Позняковский; под общ. ред. В. М. Позняковского. — 2-е изд., испр. — Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2007. — 278с., ил.
5. Технология хлеба./ Л. И. Пучкова, Р. Д. Поландова, И. В. Матвеева — СПб.: ГИОРД, 2005 — 559с.: ил.
6. ГОСТ 26 987–86 Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия [Текст]. — Введ. 1986—12—01. — Госуд. комитет СССР по стандартам.
7. Р 50−601−20−91 Рекомендации по оценке точности и стабильности технологических процессов (оборудования).
8. Третьяк, Л.Н. «Обработка результатов наблюдений». Учеб. Пособие/ Л. Н. Третьяк. — Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. — 171с.
Приложение А (обязательное)
Контрольный лист дефектов
Таблица А.1
Контрольный лист дефектов хлеба
Место изготовления | Цех № 7 | ||||
Наименование объекта | Хлеб | ||||
Параметр контроля | Пористость | ||||
Измерительное средство | Измеритель пористости хлеба | ||||
Фамилия и подпись изготовителя | Антонов Е. В. | ||||
Фамилия и подпись контролера | Батманов А. С. | ||||
Дата | Кол-во проверенных моделей | Кол-во дефектов | Доля дефектных моделей, % | ||
а | в | ||||
Графические отметки | х, шт | ||||
1.09.2011 | || | ||||
15.09.2011 | ||| | ||||
29.09.2011 | | | ||||
14.10.2011 | |||| | ||||
28.10.2011 | || | ||||
10.11.2011 | || | ||||
24.11.2011 | | | ||||
Итого: | ||||| ||||| ||||| | ||||