汽车玻璃天线项目统计过程质量控制分析(参考).docx
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1、汽车玻璃天线项目统计过程质量控制分析xx(集团)有限公司目录一、 公司概况3公司合并资产负债表主要数据3公司合并利润表主要数据3二、 产业环境分析4三、 保障措施5四、 必要性分析7五、 过程能力的计算和评价7六、 过程能力9七、 质量数据与分布规律10八、 过程质量控制的特点13九、 项目简介19十、 进度计划23项目实施进度计划一览表24十一、 投资估算25建设投资估算表27建设期利息估算表28流动资金估算表29总投资及构成一览表31项目投资计划与资金筹措一览表32一、 公司概况(一)公司基本信息1、公司名称:xx(集团)有限公司2、法定代表人:崔xx3、注册资本:890万元4、统一社会信
2、用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2012-2-117、营业期限:2012-2-11至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx(二)公司主要财务数据公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额9094.107275.286820.58负债总额4657.293725.833492.97股东权益合计4436.813549.453327.61公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入46995.6737596.5435246.75营业利润10825.918660.738119.43利
3、润总额8726.596981.276544.94净利润6544.945105.054712.36归属于母公司所有者的净利润6544.945105.054712.36二、 产业环境分析整合区域创新资源和要素,推动创新要素合理流动,着力构建协同有序、优势互补、科学高效的区域创新体系。(一)加快建设国家自主创新示范区全面提升自主创新能力,实施提升持续创新能力、高水平创新型园区建设、高成长性创新型企业培育、高附加值创新型产业集群发展、推进开放创新、创新创业生态体系建设六大行动,建设创新驱动发展引领区。全面深化科技体制改革,积极落实先行先试政策,着力在深化科技体制改革、建设新型科研机构、科技资源开放共享
4、、区域协同创新等方面率先突破,建设深化科技体制改革试验区。全面推进区域协同创新,形成高效合作、协同有序的创新体系,建设区域创新一体化先行区。(二)加强创新型城市和创新型园区建设强化城市创新功能,推动创新要素集聚,建立区域创新合作联动平台,建设具有国际竞争力的创新型城市群。推动高新区管理体制机制改革创新,强化综合服务功能和科技创新促进功能。推动科技园区体制创新、科技创新、功能创新,建设集知识创造、技术创新和新兴产业培育为一体的创新核心区。统筹推进大学科技园、科技产业园、科技创业园、留学回国人员创新创业园、科技企业孵化器(加速器)、创业特别社区等创新创业载体建设。(三)推进区域协同创新探索人才、技
5、术、成果、资本等创新要素统筹配置的新模式,提高区域创新体系整体效能。加快推进创新驱动发展,更好地支撑引领全省经济转型升级。积极引导苏中地区更大力度集聚创新要素、培育特色产业,形成创新发展新优势。推动创新要素合理流动和高效组合,鼓励高新区跨区域创新合作与产业整合。三、 保障措施(一)加强统筹协调在数字我省建设领导小组领导下,各成员单位按照职责分工,采取有效措施抓好工业互联网重点任务落实。各市州和重点园区结合本地实际,制定本区域发展规划,完善政策体系,落实相关配套政策。充分发挥高校、科研机构、专业智库支撑作用,深入开展工业互联网发展的前瞻性、战略性问题研究。(二)加大政策支持持续开展省级工业互联网
6、平台体系建设,加大“5G+工业互联网”示范工厂、“上云上平台”标杆企业培育。支持有条件的地方申报国家工业互联网领域新型工业化产业示范基地,支持符合条件的企业积极申报国家工业互联网创新发展工程和工业互联网试点示范项目。统筹利用好财政专项资金、产业投资基金,加大对工业互联网发展的政策支持力度。(三)加快人才培养支持各地开辟工业互联网产业人才引进绿色通道,研究制定差异化的人才认证、联合培养等政策。充分发挥高校和职教优势,联合工业互联网平台企业、工业企业共同建设一批工业互联网产业学院、特色化示范性软件学院及产业实训基地。建立工业互联网智库,形成具有政策研究能力和应用咨询能力的本地高端咨询人才队伍。(四
7、)推进开放合作引导省内制造企业、平台企业、协会联盟等与国内外企业、机构在技术标准、资源分配、业务发展等领域开展务实合作。支持双跨平台、跨国公司、科研机构等在我省建设工业互联网研发中心、示范工厂、培训中心等。加强知识产权保护,推动建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范。鼓励有能力的企业设立海外分支机构,为省内工业互联网企业拓展国际市场提供高效专业服务。,四、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资,引入资金的到位将改善公司的资产负债结构,补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力,降低公司财务费用水平,提升公司盈利能力,促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资
8、金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持,提高公司核心竞争力。五、 过程能力的计算和评价(一)过程能力的计算当生产过程处于稳定状态时,一定的工序能力指数与一定的不合格品率相对应。根据所采用数据类型的不同和技术要求的不同,工序能力指数和不合格概率的计算又可以分为四种情况。(二)过程能力评价过程能力指数客观且定量地反映了过程能力满足质量标准的程度。它与生产过程中的加工能力和管理水平有关。过程能力指数越大,产品的加工质量就越高。因此,在实际生产中,根据过程能力指数的大小对过程的加工能力进行分析和评价,以便于采取必要的措施,既要保证过程质量,又要使成本适宜。1、无偏状态下过程能力评价
9、一般情况下,无偏状态是指过程中心与质量标准公差中心重合。(1)特等一过程能力过于充裕。在过程或工序允许的情况下,可考虑放宽管理或降低成本,可放宽检查,如人和设备的配备可相对降低一些,这样可以带来降低成本、提高效率的效果;提高产品的原设计精度,改进产品性能;加大抽样间隔,减少抽验件数,降低检验的各种消耗。(2)1等过程能力充裕。按过程进行管理,正常运转;非重要过程或工序可允许小的外来波动;对不重要的过程或工序可放宽检查,工序控制抽样间隔可放宽。(3)2等过程能力尚可。必须加强对生产过程的监控,防止外来波动;调查4MIE因素,作必要改进;严格执行各种规范、标准、制度;坚持合理的抽样方案和检验规程。
10、(4)3等一过程能力不足。必须采取措施提高过程或工序能力,通过因果图、排列图找出需要改进的因素;分析质量标准是否脱离实际,应实事求是地修正质量指标过严的情况;加强质量检验工作。(5)4等一过程能力严重不足。立即追查原因,采取紧急措施,提高工序能力,对4MIE必须进行根本性的改革,要从根本上消除影响质量的关键因素。2、有偏状态下过程能力评价一般情况下,有偏状态是指过程分布中心与质量标准公差中心不重合,出现了偏移。从统计的角度看有偏状态,中心偏移使得过程分布中心值不在目标值上,偏移量的出现使得过程能力指数Cp降低,过程输出的不合格品率增加。六、 过程能力1、过程能力过程能力(PC)是指过程(或工序
11、)处于稳定状态下的实际加工能力,它是衡量工序质量的一种标志,又叫工序能力,在机械加工业中又叫加工精度。SPC的基准就是统计控制状态或称稳态。过程能力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能(分布宽度最小)。因此,在稳态下,过程的性能是可预测的,过程能力也是可评价的。离开稳态这个基准,对过程就无法预测,也就无法评价。过程能力决定于由偶然因素造成的标准差。通常用6倍标准差(六西格玛)表示过程能力,它的数值越小越好。2、过程能力指数过程能力指数,简称Cp或Cpk,以往称为工序能力指数,现在则统一称为过程能力指数。Cp是用于反映过程处于正常状态时,即人员、机器、原材料、工艺方法、测量和环境(5MIE)充
12、分标准化并处于稳定状态时,所表现出的保证产品质量的能力。过程能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术规格要求,仅从它本身还难以看出。因此,还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。这个参数就叫做过程能力指数,也称为工序能力指数或工艺能力指数。它是技术规格要求和工序能力的比值。七、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一。为了进行定量分析,就必须有数据。因此,在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作。质量数据是指某质量指标的质量特性值,在质量控制过程中,将检测和分析得到的质量特
13、性值用数字记录下来,简称质量数据。由于质量一词含义丰富,既包括狭义的产品质量,也包括广义的工作质量,因而质量指标在企业中就多种多样,质量数据在企业中几乎无处不在。在质量数据统计分析中,从样本到总体的问题,即统计推断问题。所谓统计推断,就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果(统计数)来推论总体特征(参数)。因此,特别关注三项指标,一是数据的集中位置,二是数据的分散程度,三是数据的分布规律。质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本(总体)的质量数据集,在统计上称为变量;个体产品质量特性值称变量值,根据质量数据的特点,可以将其分为计量值数据和计数值数据。(1)计量值数据。计量值数据是指可以连续取
14、值的数据,属于连续型变量。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用仪器测量的连续性数据,如长度、重量、强度、时间、标高、位移等。(2)计数值数据。计数值数据是指不能连续取值的,只能用自然数表示的数据,属于离散型变量。如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等。计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是指按产品个数计数的数据,如合格品件数、废品件数等;计点值数据是指按点计数的数据,如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制,其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征。
15、过程的质量特性值是不断波动的。当搜集到的数据足够多时,就会发现一个现象,即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围,越靠近中心值,数据越多;越偏离中心值,数据越少。这意味着数据的分散是有规律的,表现为数据的集中性。数据的分散性和集中性统称为数据的“统计规律性”。质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性。(1)质量数据的位置特征值。在分析质量数据的分布状态时,描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等。(2)数据的离散特征数。数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性,反映过程能力。在分析数据的分布状态时,常被用于表示数据分布的离散程度的特征数,主要有极差、标准偏差
16、等。3、质量数据的分布规律质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制中,各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的,其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布。(1)正态分布。正态分布是一种最常见的连续性随机变量的概率分布。其特征是“钟”形曲线。实际工作中,正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比,或变量值落在该区间的概率(概率分布)。不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算。轴与正态曲线之间的面积恒等于1。(2)二项分布。二项分布是一种典型的离散性分布。(3)泊松分布。泊松分布P(A)中只有一个参数入,它既是泊松分布的均值,也是泊松分
17、布的方差。在实际事例中,当一个随机事件,例如,某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等,以固定的平均瞬时速率入(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。八、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准,一旦偏离了这个基准,就要尽快加以纠正,使之保持这个基准。SPC(统计过程控制)就是以统计控制状态(稳态)作为基准的,这是一个非常重要的基本概念。统计控制状态也称稳态,即过程中只有正常因素(随机因素)而无异常因素(系统因素)产生的变异的状态。
18、影响质量变异的原因包含正常因素(随机因素)和异常因素(系统因素)两大类。正常因素的特点表现为:对质量变异的影响是微小的;在过程中是始终存在的;对质量变异的影响方向是不确定的。由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动,鉴于正常质量波动的原因难以查明、难以消除,所以常采取持续改进的方法。异常因素的特点表现为:对质量变异的影响很大;在过程中时有时无;对质量变异的影响方向是确定的;异常因素是可以控制的(可以查明、可以消除)。由于异常因素所造成的质量变异、质量波动,其原因可以查明、可以消除,所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波动表现出质量数据形成典型分布(在确定的生产条件下,质量数据的分布中心
19、和标准偏差表现为确定的值)。异常质量波动表现出质量数据的典型分布遭到破坏,即质量数据的分布中心和标准偏差发生显著的变化。统计过程控制就是要保持过程中只有正常因素起作用,控制异常因素的作用,使过程处于稳定受控状态。为了实现过程控制,必须采用科学的质量控制方法,如统计技术中分布状态、控制图,来捕捉过程中的异常先兆,并结合专业技术消除异常的质量波动。也就是说,统计过程控制是通过应用统计技术识别异常、消除异常,把不合格原因消灭于过程之中,达到预防不合格品产生的目的。2、统计过程质量控制的步骤质量控制大致可以分为7个步骤。(1)选择控制对象。(2)选择需要监测的质量特性值。(3)确定规格标准,详细说明质
20、量特性。(4)选定能准确测量该特性值的监测仪表,或自制测试手段。(5)进行实际测试并做好数据记录。(6)分析实际与规格之间存在差异的原因。(7)采取相应的纠正措施。当采取相应的纠正措施后,仍然要对过程进行监测,将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因子,还需要测量数据,分析原因,进行纠正,因此这7个步骤形成了一个封闭式流程,称为“反馈环”。这点和六西格玛质量突破模式的DMAIC有共通之处。质量控制技术包括两大类:抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验,根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品,过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样
21、本进行检验,以判断该过程是否在预定标准内生产。抽样检验用于检验与评价,而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。因此,所谓统计过程质量控制,是利用数理统计的方法,对生产过程的各个阶段进行控制。从而达到改进与保证产品质量的目的。SPC强调全过程预防为主的思想。SPC不仅可用于制造过程,而且还可以用于服务过程,以改进和保证服务质量。SPC强调全员参加,人人有责,强调采用科学的方法来达到目的。3、SPC的特点许多质量管理技术是对已生产出来的产品进行分析、检验或评估,以找出提高产品质量的途径和方法,这是事后补救的方法。而统计过程控制与其他方法不同,它是在生产过程的各个阶段对产品质量进行适时的监控与评估,
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