护眼台灯公司统计过程质量控制分析.docx
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1、护眼台灯公司统计过程质量控制分析目录一、 公司基本情况2二、 产业环境分析3三、 必要性分析7四、 过程质量控制的特点8五、 质量数据与分布规律13六、 过程能力的计算和评价17七、 过程能力19八、 发展规划20九、 法人治理结构28十、 组织机构管理38劳动定员一览表39十一、 项目风险分析40十二、 项目风险对策43一、 公司基本情况(一)公司简介公司坚持诚信为本、铸就品牌,优质服务、赢得市场的经营理念,秉承以人为本,始终坚持 “服务为先、品质为本、创新为魄、共赢为道”的经营理念,遵循“以客户需求为中心,坚持高端精品战略,提高最高的服务价值”的服务理念,奉行“唯才是用,唯德重用”的人才理
2、念,致力于为客户量身定制出完美解决方案,满足高端市场高品质的需求。经过多年的发展,公司拥有雄厚的技术实力,丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系,综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今,始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进,以技术领先求发展的方针。(二)核心人员介绍1、尹xx,中国国籍,1976年出生,本科学历。2003年5月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2004年4月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理。2018
3、年3月起至今任公司董事长、总经理。2、李xx,1957年出生,大专学历。1994年5月至2002年6月就职于xxx有限公司;2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事。2018年3月至今任公司董事。3、袁xx,中国国籍,无永久境外居留权,1959年出生,大专学历,高级工程师职称。2003年2月至2004年7月在xxx股份有限公司兼任技术顾问;2004年8月至2011年3月任xxx有限责任公司总工程师。2018年3月至今任公司董事、副总经理、总工程师。4、蔡xx,中国国籍,1977年出生,本科学历。2018年9月至今历任公司办公室主任,2017年8月至今任公司监事。5、郝xx,197
4、4年出生,研究生学历。2002年6月至2006年8月就职于xxx有限责任公司;2006年8月至2011年3月,任xxx有限责任公司销售部副经理。2011年3月至今历任公司监事、销售部副部长、部长;2019年8月至今任公司监事会主席。二、 产业环境分析突出科技创新核心地位,引领带动产业创新、企业创新、市场创新、产品创新、业态创新、管理创新,推动形成以创新为主要引领和支撑的经济体系。1、完善科技创新体系。围绕优化创新生态系统,营造创新良好环境,深化科技体制改革。组建以企业为主导的产业技术创新战略联盟,实施重大关键共性技术协同攻关,力争在重点领域取得突破。完善创新要素供给,建立从实验研究、中试到生产
5、的全过程科技创新融资模式,促进科技成果资本化、产业化,加强知识产权保护,改进新技术、新商业模式准入管理,提升知识、技术和管理的效益。2、建设科技创新平台。着眼巩固现有基础、提升支撑能力,打造一批高端创新研发平台。依托高校、科研院所和企业,积极参与国家大科学工程建设。构建重大科技基础设施和种质、遗传资源库,推动科研基础设施和大型科研仪器向社会开放。争取建设一批国家协同创新中心、国家重点实验室,优化工程实验室、企业技术中心等创新平台布局,完善研究、开发、试验条件,鼓励开展技术交流与合作。建立技术交易市场等创新服务平台,推动创新成果与企业有效对接。注重引进和联合开发,推动建设大学科技园和科技企业孵化
6、器、孵化基地。积极利用域外创新资源,支持骨干企业在发达地区设立研发机构。3、提升科技创新能力。进一步落实高校和科研院所自主权,发挥创新基础作用,强化企业的创新主体作用,带动区域创新能力提升。瞄准有重大应用前景领域,积极参与国际大科学计划和国家重大科技项目,力争在基础研究环节取得重大进展。聚焦国家战略导向和重点产业发展,引导和鼓励企业加大研发投入,加强共性技术、核心技术攻关,力争在新能源汽车、生物医药、生物制造、卫星数据应用、高端装备制造、无人机等领域实现重大技术突破。4、实施“互联网+”行动计划。发展分享经济,加快互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合,促进技术进步、效率提升和组织变革。围绕
7、先进制造、现代农业、金融服务、信息惠民、高效物流、社会治理等领域,推进实施“互联网+”重大工程,加快发展基于互联网的医疗、健康、养老、教育、社会保障、能源、环保等新兴服务,推动移动互联网、物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术的创新应用,推进产业组织模式和商业模式创新,促进新业态、新经济高效有序发展。5、营造大众创业、万众创新局面。进一步放开市场、规范市场、营造市场,打造支持民营经济发展的良好营商环境,壮大一批主业突出、核心竞争力强的民营企业集团和龙头企业,努力降低中小微企业成本,推动民营经济大发展快发展。实施“互联网+”创新创业,积极培育创客空间等新型孵化器,打造一批众创、
8、众包、众扶、众筹创新创业平台。推进新兴产业“双创”三年行动计划,建立一批新兴产业“双创”示范基地。护眼台灯是具有保护视力功能的台灯,护眼台灯种类较多,主要可分为:近视眼护眼台灯、OLED台灯、台式电热灯、高频灯、LED灯、直流护眼灯等。随着青少年近视防控已经成为全社会普遍共识,青少年近视防控得到了国家政策的大力支持,护眼灯产品迎来重大利好机会。目前中国近视患者人数多达6亿,占到中国总人口数量的40%以上。我国青少年近视率已经高居世界第一,我国家庭照明环境是影响青少年视力的重要因素之一,因此国家综合防控儿童青少年近视实施方案要求家长尽可能提供良好的居家视觉环境。经过十几年的发展,中国护眼台灯产业
9、得到进一步整合。目前,国内护眼台灯企业数量众多,品牌数量达数百家,已形成广东、浙江、江苏、福建、上海五大主要产区,其中广东省是全国最大的护眼台灯生产区域,广州、佛山、惠州、东莞等地区聚集了较多的生产企业。我国护眼灯行业品牌很多,既有欧普、飞利浦、松下、美的等一线综合照明企业,也有孩视宝、米家、保视力、爱德华医生、好视力等专业品牌或者新生力量,还有很多不知名的小品牌,品牌数量达数百家。由于企业数量众多,无论是高端还是中低端市场,都有很多品牌的产品,因此整体来看现有企业的竞争较为激烈,产品质量参差不齐。目前国内护眼灯市场尚未产生领先的寡头品牌,也没有构成壁垒的技术专利,行业充分竞争的状态还将继续持
10、续较长一段时间。,随着市场竞争日益加剧,以及消费者消费观念的转变,越来越多的企业将会更加关注品牌形象的打造和新型营销渠道和营销方式的开发,从而提升企业产品的附加价值。届时行业中将会产生更多具有品牌影响力的企业,仅通过价格竞争策略抢占市场的小规模企业很有可能因激烈的市场竞争而无利可图,最终退出市场。随着行业新一轮洗牌的展开,我国护眼台灯行业将逐渐向高质量方向发展。三、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展需求作为行业的领先企业,公司已建立良好的品牌形象和较高的市场知名度,产品销售形势良好,产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。随着业务发展,公司现有厂房、设备资
11、源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段,不断挖掘产能潜力,但仍难以从根本上缓解产能不足问题。通过本次项目的建设,公司将有效克服产能不足对公司发展的制约,为公司把握市场机遇奠定基础。2、公司产品结构升级的需要随着制造业智能化、自动化产业升级,公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动,不断研发新产品,提升产品精密化程度,将产品质量水平提升到同类产品的领先水准,提高生产的灵活性和适应性,契合关键零部件国产化的需求,才能在与国外企业的竞争中获得优势,保持公司在领域的国内领先地位。四、 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
12、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。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
13、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
14、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
15、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
16、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,因而是一种预防性的方法,强调全员参与和整个过程的控制。因而其特点可总结为以下几点。(1)产品质量的统计观点。应用数理统计方法分析和总结产品质量规律的观点是现代质量管理的基本观点之一。产品质量的统计观点包括以下两方面内容。产品质量或过程质量特性值是波动的。在生产过程中,产品的质量特征值的波动是不可避免的,它是由设备(Machine)、材料(M
17、aterial)、操作人(Man)、工艺(Method)、环境(Environment),即4MIE五个方面等基本因素的波动综合影响所致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响,而这些质量因素是在不断变化的,即使同一个工人,用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零件,其质量特性值也不会完全一样。它们或多或少存在差异。这是质量变异的固有本性波动性。产品公差制度的建立已表明产品质量是波动的。产品质量的变异具有统计规律。即产品质量特性值的波动具有统计规律性。产品质量特性值的波动幅值及出现不同波动幅值的可能性大小,服从统计学的某些分布规律。在质量管理中,常用的分布主要有正态分布、二
18、项分布、泊松分布等,而寿命特性值很多服从指数分布。知道了质量特性值服从什么分布,就可以利用这一点来保证与提高产品的质量。因此,可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质量控制就是在这种思想指导下产生的。(2)发现及纠正异常因素。从对质量的影响大小来看,质量因素的波动分为两种:正常波动和异常波动,或称为偶然误差(偶然因素)和系统误差(异常因素)。产生质量波动的因素分为随机因素和异常因素两大类。随机因素对产品质量和过程的影响可用质量改进的技术与方法进行识别、减小和降低;异常因素对产品质量的影响很大,在生产过程中应利用SPC控制技术及时分析,并纠正和消除。因此,在正常生产过程中一旦发现异常因素,
19、则应尽快地把它找出来,并采取措施将其消除。这就是抓主要矛盾。SPC控制技术是发现及纠正异常因素的科学工具。(3)稳定状态是过程质量控制追求的目标。在生产过程中,只有随机因素而没有异常因素的状态称为稳定状态,也叫统计控制状态。在统计控制状态下,对产品质量的控制不仅可靠而且经济,所产生的不合格品最少。因此,稳态生产是过程控制所追求的目标。(4)预防为主是统计过程控制的重要原则。质量是制造出来的,不是检验出来的。统计过程控制的目的是在生产过程中实施一种避免浪费,不生产废品的预防策略,发挥质量管理人员、技术人员、现场操作工人的共同作用,从上、下工序过程的相互联系中进行分析,实现“预防为主”的原则,在生
20、产过程中保证产品质量。现代质量管理强调以预防为主,要求在质量形成的整个生产过程中,尽量少出或不出不合格品,这就需要研究两个问题:一是如何使生产过程具有保证不出不合格品的能力;二是如何把这种保证不出不合格品的能力保持下去,一旦这种保证质量的能力不能维持下去,应能尽早发现,及时得到情报,查明原因,采取措施,使这种保证质量的能力继续稳定下来,保持下去,真正做到防患于未然。前一个问题一般称为生产过程的工序能力分析,后一个问题一般称为生产过程的控制。五、 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
21、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,
22、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
23、。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。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,
24、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
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