特色食品公司质量管理制度_范文.docx
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1、特色食品公司质量管理制度xx有限公司目录一、 项目基本情况3二、 产业环境分析5三、 发展基础6四、 必要性分析8五、 控制图的基本原理8六、 控制图的观察与分析12七、 质量数据与分布规律14八、 过程质量控制的特点17九、 抽样检验的基本术语22十、 计数抽样检验的基本原理28十一、 质量检验的组织34十二、 质量检验制度38十三、 服务质量形成规律40十四、 服务设计过程的质量管理44十五、 服务质量形成模式51十六、 服务接触系统54十七、 项目风险分析63十八、 项目风险对策66十九、 人力资源配置67劳动定员一览表67一、 项目基本情况(一)项目投资人xx有限公司(二)建设地点本期
2、项目选址位于xxx。(三)项目选址本期项目选址位于xxx,占地面积约62.00亩。(四)项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。(五)投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资24283.75万元,其中:建设投资19252.04万元,占项目总投资的79.28%;建设期利息481.89万元,占项目总投资的1.98%;流动资金4549.82万元,占项目总投资的18.74%。(六)资金筹措项目总投资24283.75万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)14449.14万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额9834.61万
3、元。(七)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):39300.00万元。2、年综合总成本费用(TC):33208.67万元。3、项目达产年净利润(NP):4438.28万元。4、财务内部收益率(FIRR):10.98%。5、全部投资回收期(Pt):7.33年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):17638.42万元(产值)。(八)主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积41333.00约62.00亩1.1总建筑面积70760.39容积率1.711.2基底面积25626.46建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩301.712总投资万元24283.
4、752.1建设投资万元19252.042.1.1工程费用万元16587.232.1.2工程建设其他费用万元2295.192.1.3预备费万元369.622.2建设期利息万元481.892.3流动资金万元4549.823资金筹措万元24283.753.1自筹资金万元14449.143.2银行贷款万元9834.614营业收入万元39300.00正常运营年份5总成本费用万元33208.676利润总额万元5917.707净利润万元4438.288所得税万元1479.429增值税万元1446.9110税金及附加万元173.6311纳税总额万元3099.9612工业增加值万元11425.8513盈亏平衡点
5、万元17638.42产值14回收期年7.33含建设期24个月15财务内部收益率10.98%所得税后16财务净现值万元-14.03所得税后二、 产业环境分析“十二五”期间,全省加快创新步伐,全省研究与发展经费支出占地区生产总值的比重,由2010年的1.72%上升到2015年的2.23%,万人有效发明专利拥有量由0.4件大幅增加到4.9件。但目前,全省仍存在科研成果转化和激励机制不完善,高端人才不能满足转型发展需要等深层次问题。“十三五”期间我省将把创新作为引领发展的第一动力,努力塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。今后五年,全省研究与试验发展经费投入强度要达到2.6%,每万人口发
6、明专利拥有量达到14件,科技进步贡献率由2015年的55.1%上升到60.5%。今后五年,我省将争取在人工智能、生命科学、空间海洋、量子技术、纳米科技等领域取得一批重大基础研究成果,在核心电子器件、系统软件等领域攻克一批核心关键技术,在智能制造、先进材料、信息安全、节能减排降碳等领域组织实施一批重大科技创新工程。为推动科技成果转化,我省将下放省属高校、科研院所科技成果使用、处置和收益权限,将科技人员成果转化收益比例提高到不低于70%不高于95%。三、 发展基础产业体系门类齐全经济运行平稳。在全国推进供给侧结构性改革、优化经济结构存量、培育经济增长新动力的大背景下,杭州市食品饮料产业发展逐渐进入
7、平稳运行期。2020年,杭州市食品饮料产业主营业务收入在1000万元以上的企业约359家,其中规上企业267家;食品饮料产业工业总产值486.12亿元,利税71.53亿元,利润总额52.11亿元,与过去4年基本持平。从产品结构看,软饮料占据主导地位,产能规模达560万吨以上,其次为方便食品、婴童食品、食用油、巧克力,以及具有区域特色的豆制品、休闲食品等,基本涵盖了食品饮料产业的主要行业门类,产业体系日益完善。产业结构持续优化集聚效应初成。杭州市食品饮料产业已初步形成集群化发展格局。其中,钱塘区聚集了娃哈哈、康师傅、味全食品、太古可口可乐等杭州市多家知名企业,产值规模占全市食品饮料行业总产值的三
8、分之一以上;其次是余杭、临安、萧山,三个区域的规上企业总数占全市的46.28%,工业总产值占全市的30.28%。产业集群化组织形式的逐渐形成,优化了产业资源的配置、加强了企业间的分工协作、降低了企业创新创业成本,促进了区域经济社会发展。产业优势持续突显品牌价值提升。以农夫山泉、娃哈哈为代表的饮料产业和以益海嘉里为代表的粮油产业已在全国范围内形成独特的产业发展优势,尤其饮料产业的品牌价值近年来呈现快速提升趋势。2020年,胡润品牌价值200强排行榜中,杭州市入列企业13个,其中农夫山泉以710亿元的品牌价值位列第30位,娃哈哈以145亿元的品牌价值位列第119位。十三五期间,农夫山泉和祖名豆制品
9、的成功上市进一步提升了企业品牌形象和价值,带动了杭州市食品饮料产业竞争力的全面提升。产业标准持续完善食品安全加强。杭州市一直严格按照食品安全“四个最严”要求推进食品安全放心工程建设,开展“双安双创”活动,已建立了较完善的食品饮料产业标准体系。全产业链布局的逐步打通,为食品质量安全可追溯体系的健全提供了必要保障。“十三五”期间,基本实现了重大食品安全事故零发生率和食品安全保障水平的稳步提升。同时,针对产业永续性消费的发展需求,绿色制造水平、加工废弃物的综合利用率、资源节约和循环利用水平得到进一步提高。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
10、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、 控制图的基本原理数据或质量特性值处理的方法中,不论是频数分布表、直方图、分布的计量值、分布规律及过程能力指数等所表示的都是数据在某一段时间内的静止状态。但是,生产过程中,用静态的方法不能随时发现问题以调整生产或工作。因此,生产过程或工作现场不仅需要处理数据的静态方法,也需要能了解数据随时间变化的动态方法,并以此为依据来控制产品生产过程或工作的质量。1、控制图的基本概念控制图是对测定、记录、
11、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计图。世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率(P)控制图。(1)控制图的设计原理。正态性假设。3准则。小概率事件原理。小概率事件原理是指小概率的事件一般不会发生。由3准则可知,数据点落在控制界限以外的概率只有0.135%,因此,生产过程正常情况下,质量特性值是不会超过控制界限的,如果超出,则认为生产过程发生异常变化。(2)控制图应用经验与理论分析表明,当生产过程中只存在正常波动时,产品或过程质量将形成典型分布,若过程正常,即分布不变,则出现点子超过UCL或LCL的概率只有0.135%左右。若过程异常,分布曲线上移或
12、下移,产品或过程质量的分布必将偏离原来的典型分布,即,发生变化。发生这种情况的可能性很大,其概率可能为0.135%的几十至几百倍。小概率事件在一次试验中几乎不可能发生,若发生即判断异常。因此,根据典型分布是否偏离就能判断异常波动是否发生,而典型分布的偏离可由控制图检出,所以,控制图上的控制界限就是区分正常波动和异常波动的科学界限,亦可分析偶然因素与异常因素对过程的影响。2、控制图的基本种类(1)常规控制图的分类。常规控制图是按产品质量的特性及其分布规律所作的分类。均值极差控制图。均值标准差控制图。中位数极差控制图。单值移动极差控制图。不合格品率控制图。不合格品数控制图。缺陷数控制图。单位缺陷数
13、控制图。(2)按控制图的用途划分。按控制图的用途来划分,可以分为分析用控制图和控制用控制图。实施SPC分为两个阶段,一是分析阶段,二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。两者间的关系适应日本质量管理的名言:“始于控制图,终于控制图。”所谓“始于控制图”是指对过程的分析从应用控制图对过程进行分析开始,所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束,最终建立了控制用控制图。故根据使用的目的和用途的不同,控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。分析用控制图。分析用控制图是根据过去数据,主要用于分析现状,涉及分析两个方面的内容,一是所分析的过程是否处于统计控制状态,二是该
14、过程的过程能力指数是否满足要求,若经过分析后,生产过程处于非统计控制状态,则应查找原因并加以消除。控制用控制图。控制用控制图由分析控制图转化而来,当过程达到了确认的状态后,才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。由于后者相当于生产中的立法,故由前者转为后者时应有正式交接手续。这里要用到判断稳态的准则(简称判断准则),在稳定之前还要用到判断异常的准则。进入日常管理后,关键是保持所确定的状态。经过一个阶段的使用后,可能又会出现异常,这时应查出原因,采取必要措施,加以消除,以恢复统计控制状态。3、控制图的界限公式对于常规控制图的控制界限计算公式,世界上各个国家都有相应的标准。中华人民共和国国
15、家标准常规控制图(GB/T40912001),等同于国际标准休哈特控制图(ISO8258:1991)及其1993年的修订本。(1)常规计量控制图的界限公式。(2)常规计数控制图的界限公式。计数控制图是通过记录所考察的样本中每个个体是否具有某种特性(或特征),如合格与不合格;合格率与不合格率;缺陷与单位缺陷等某种事件所发生的次数对过程进行监控的控制图。六、 控制图的观察与分析在生产过程中,通过分析控制图来判定生产过程是否处于稳定状态。1、控制图的判断稳态准则在生产过程中只存在偶然因素而不存在异常因素对过程的影响状态,这种状态称为统计控制过程状态或稳定状态,简称稳态。稳态是生产过程追求的目标。在统
16、计量为正态分布的情况下,只要有一个点子在界限外就可以判断有异常。但由于两类错误的存在,只根据一个点子在界限内外远不能判断生产过程处于稳态。如果连续在控制界内的点子更多,即使有个别点子出界,过程仍看作是稳态的,这就是判稳准则。在做控制图判别时,首先应该判断过程是否稳定。生产过程或工序是否处于受控状态,其基本判断条件有以下两条。(1)在控制界限内的点子排列无缺陷,为随机排列。点子排列无缺陷意味着应满足以下三个条件:样本点分布均匀,位于中心线两侧的样本点各占50%;靠近中心线的样本点约占2/3;靠近控制界限的样本点极少。(2)所有点子基本上都落在控制界限内。由概率论理论可知,小概率事件可以认为不会发
17、生。如果在控制图中点子未出界限,同时界线内点子的排列也是随机的,则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界限内点排列非随机,则认为生产过程不稳定或失控。对于生产过程或工序而言,控制图的判断稳态准则起着告警铃的作用,控制图点,子出界就好比告警铃响,告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。2、控制图的判异规则控制图上的点子依样本时间序列而出现在控制图上,通常是很随机地散布在管制界内。有时点子虽未超出管制界限,但一连串好几点都在管制图的中心线以上或点子呈现周期性变化时,也可判为异常。判异准则有两类:点出界就判异,这一点是针对界外点的;界内点排列不随机判异,这一点则是
18、针对界内点的。常规控制图的判异准则参照ISO8258和GB/T40912001有8种准则。将控制图等分为6个区。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,
19、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
20、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。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
21、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
22、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
23、)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。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
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