海水淡化膜及相关产品公司统计过程质量控制（范文）.docx

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1、海水淡化膜及相关产品公司统计过程质量控制xx集团有限公司目录一、 项目基本情况4二、 公司概况6公司合并资产负债表主要数据7公司合并利润表主要数据7三、 产业环境分析7四、 基本原则和发展目标8五、 必要性分析10六、 质量数据与分布规律11七、 过程质量控制的特点14八、 控制图的观察与分析20九、 控制图的基本原理21十、 过程能力的计算和评价25十一、 过程能力27十二、 质量是人类生活和社会稳定的保障28十三、 质量是企业赖以生存与发展的基石29十四、 质量管理相关术语33十五、 质量管理之理论观40十六、 质量及相关术语51十七、 产品及相关术语60十八、 人力资源配置分析65劳动定

2、员一览表65十九、 发展规划分析67二十、 法人治理结构74一、 项目基本情况（一）项目投资人xx集团有限公司（二）建设地点本期项目选址位于xx。（三）项目选址本期项目选址位于xx，占地面积约65.00亩。（四）项目实施进度本期项目建设期限规划12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28768.73万元，其中：建设投资22989.51万元，占项目总投资的79.91%；建设期利息283.26万元，占项目总投资的0.98%；流动资金5495.96万元，占项目总投资的19.10%。（六）资金筹措项目总投资28768.73万元，根据资金筹措

3、方案，xx集团有限公司计划自筹资金（资本金）17207.09万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额11561.64万元。（七）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：57300.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：45563.18万元。3、项目达产年净利润（NP）：8589.55万元。4、财务内部收益率（FIRR）：24.26%。5、全部投资回收期（Pt）：5.22年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：20253.49万元（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43333.00约65.00亩1.1总建筑面积8075

4、0.45容积率1.861.2基底面积25566.47建筑系数59.00%1.3投资强度万元/亩344.482总投资万元28768.732.1建设投资万元22989.512.1.1工程费用万元20320.812.1.2工程建设其他费用万元2095.312.1.3预备费万元573.392.2建设期利息万元283.262.3流动资金万元5495.963资金筹措万元28768.733.1自筹资金万元17207.093.2银行贷款万元11561.644营业收入万元57300.00正常运营年份5总成本费用万元45563.186利润总额万元11452.737净利润万元8589.558所得税万元2863.18

5、9增值税万元2367.4410税金及附加万元284.0911纳税总额万元5514.7112工业增加值万元18778.6613盈亏平衡点万元20253.49产值14回收期年5.22含建设期12个月15财务内部收益率24.26%所得税后16财务净现值万元19558.06所得税后二、 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：叶xx3、注册资本：1150万元4、统一社会信用代码：xxxxxxxxxxxxx5、登记机关：xxx市场监督管理局6、成立日期：2012-7-107、营业期限：2012-7-10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

6、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10452.158361.727839.11负债总额4563.923651.143422.94股东权益合计5888.234710.584416.17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28718.6822974.9421539.01营业利润4598.193678.553448.64利润总额3836.513069.212877.38净利润2877.382244.362071.71归属于母公司所有者的净利润2877.382244.362071.71三、 产业环境分析全力以赴稳增长，经济

7、综合实力跃升新量级。地区生产总值突破xx亿元、达到xx亿元，增长xx%，增速分别高于全国、区域xx和xx个百分点，经济总量提前一年实现“十三五”目标。财政总收入突破xx亿元、达到xx亿元，一般公共预算收入xx亿元，税收占比xx%。规模以上工业总产值突破xx亿元，增加值增长xx%。xx年是全面建成小康社会和“十三五”规划的收官之年，是迎全运加快国家中心城市建设的攻坚之年，也是十项重点工作的突破之年。做好今年工作，意义深远、任务艰巨、责任重大。力争实现今年经济社会发展的主要预期目标：地区生产总值增长xx%左右；规模以上工业增加值增长xx%；全社会固定资产投资增长xx%；城乡居民人均可支配收入与经济

8、发展同步增长；保持物价总体平稳；主要污染物排放总量削减完成省上下达任务。四、 基本原则和发展目标（一）基本原则坚持创新驱动。加强海水淡化创新链和产业链融合，开展关键核心技术攻关，突破“卡脖子”技术，提升科技实力，为产业高质量发展提供科技支撑。坚持集聚发展。以海水淡化装备自主制造为培育重点，开展产业链“补链、强链、延链”，引育和形成一批优势企业，构建全产业链条，带动产业集聚发展。坚持示范带动。政府引导与市场配置相结合，建设大型海水淡化项目、产业园区和试验场，完善配套政策体系，推动海水淡化应用场景多元化，打造海水淡化应用“天津模式”。坚持需求导向。以供给侧结构性改革为主线，促进供需对接和资源共享，

9、培育壮大海水淡化产业，建立协调机制，创造良好产业生态环境。（二）发展目标“十四五”时期，发挥天津海水淡化良好产业基础和先发优势，瞄准世界海水淡化产业科技前沿，突破“卡脖子”技术，发展装备制造，构建全产业链条，建设全国海水淡化技术创新高地、装备制造基地，形成国家级海水淡化产业集群；加快海水淡化规模化应用，拓展应用场景，建设海水淡化示范工程，使海水淡化水成为京津冀地区的应急战略水源，创建全国海水淡化示范城市。新水平不断提升，淡化效率显著提高。建成国家级创新平台，突破1至2项海水淡化“卡脖子”技术，促进产学研用协同创新能力显著提升，实现核心材料装备稳定性、可靠性、经济性显著提升，能耗物耗、系统集成等

10、方面达到国际先进水平，部分领域实现国际领跑，建成全国海水淡化技术创新高地。产业链条基本完备，产业集聚度不断提升。构建海水淡化全产业链条，形成关键材料设备生产、装备集成制造、工程设计建设、浓海水综合利用等高质量产业体系。培育海水淡化自主技术和装备制造知名品牌，形成1至2家海水淡化装备制造和工程总包龙头企业，建成全国海水淡化装备制造基地和国家级海水淡化产业集群。应用场景丰富多元，产业规模不断壮大。大力推动海水淡化战略性工程，建设海水淡化示范工程，以工业点对点直供为主，持续扩大工业用量，拓展海水淡化在工业、生活、应急等方面的应用场景。海水淡化工程规模达到55万吨/日，海水淡化水年供水量达到1亿立方米

11、左右，海水淡化实际产能利用率超过60%。海水淡化水为服务京津冀协同发展提供稳定可靠的水安全保障，并形成适用于天津地区的浓海水处置模式。五、 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

12、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。六、 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

13、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值的数据，属于连续型变量。其特点是在任意两

14、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。过程的质量特性值是不断波动的。当搜集到的数

15、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、标准偏差等。3、质量数据的分布规律质量数据具有个体

16、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，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例

17、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。七、 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）

18、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和标准偏差表现为确定的值）。异常质量波动表

19、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，详细说明质量特性。（4）选定能准确测量该特性值的监测

20、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本进行检验，以判断该过程是否在预定标准内生

21、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，因而是一种预防性的方法，强调全员参与和整个

22、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（Material）、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

23、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，

24、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，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

25、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

26、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。八、 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，

27、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

28、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。九、 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

29、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、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

30、%，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

31、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

32、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

33、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

34、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。十、 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一般情况下，无偏状态是指过

35、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。（4）3等一过程能力不足。

36、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。十一、 过程能力1、过程能力过程能力（PC）是指过程（或工序）处于稳定状态下的实际加

37、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）充分标准化并处于稳定状态时

38、，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。十二、 质量是人类生活和社会稳定的保障质量为满足人类对产品、过程和经营等要求而产生，如果发生了质量问题，不仅影响产品质量、过程质量和经营质量，还会影响人民生活和社会经济的健康发展。美国著名质量管理专家朱兰博士把质量形象地比拟为人类在现代社会中赖以生存的“质量大堤”概念，他认为在

39、现代社会，人们将其安全、健康甚至日常的幸福都置于质量“堤坝”之下，例如药品、食品、飞机、汽车、电梯、隧道、桥梁等产品质量，以及电力、运输、通信、供水、垃圾清理等服务质量，直接关系到人们的日常安全和健康。“质量大堤”概念让人们进一步认识到，人们只有努力地创造出质量，确保了产品和服务质量，才能在“质量大堤”下面享受质量。这个质量大堤一旦出现崩塌或决口，将给人类、企业和社会造成损失，甚至灾难。例如，由于产品质量造成的电器漏电、电视机爆炸、高层建筑电梯失灵等，由于工作质量造成的飞机失事、煤矿爆炸、火灾等，由于工程质量不佳造成的建筑物倒塌等，不仅给人类带来无穷的烦恼、经济损失和灾难，也会造成社会资源的浪

40、费和社会的不稳定现象。伴随着科学进步所带来的产品，如手机、有线电视等，改变了人们原有的生活方式，这就意味着生活的质量只有在服务不中断的情况下才能有保障。然而，许多产品很容易发生故障，经常造成服务的中断。虽然大多数这类故障并不严重，但也有一些严重的，甚至相当可怕的故障，如食品、药品和医疗设备质量直接危害人类的安全和健康及其环境。因此，人类生活和社会稳定只有依托质量才能得以保障。人类要想安居乐业、健康幸福地生活，就必须关注质量和提高质量，使质量大堤不断加高、加厚，牢不可破。十三、 质量是企业赖以生存与发展的基石日本的质量管理权威石川馨先生曾说：“日本的许多工业产品能在国际市场具有很强的竞争能力，能

41、大量出口世界各地，一个最重要的原因是开展了质量管理。”第二次世界大战后，日本从他们切身的经验教训中认识到：没有高质量的产品，就没有市场，也就会失去生存条件。因而，提出“工业产品质量是日本民族的生命线”、“质量关系到国家和企业的生死存亡”等口号，把“以质量打开市场”、“以质量求生存，以品种求发展”的战略理念落实到企业的经营中。使得日本产品质量在战后60年，成为世界第一流的产品，大大提高了企业的市场竞争能力和经济效益。松下、索尼、丰田等企业的产品就意味着高质量，誉满全球。一个企业没有了质量，就没有优质的产品，就没有了市场，就失去了生存的能力。因此，对于企业来说，质量是企业开拓市场的生命线，市场竞争

42、能力强的企业不断发展壮大，从而带来企业经济效益的不断增长。（1）质量是企业开拓市场的生命线。在社会经济高度发达的今天，“质量就是生命”等理念已深深地扎根于每个企业，任何产品都要经受市场无情的考验。“今天的质量”就是“明天的市场”，只有用合格的产品质量满足消费者的需求，才有可能不断地扩大市场的份额。扩大市场份额体现在产品能极大地满足消费者的物质需求和心理需求。物质需求的满足，离不开产品的符合性质量、适用性质量的综合和统一；心理需求的满足离不开产品附加性质量、服务性质量的综合和统一。事实上，产品的质量只有在使用过程中才能体现出来。一个质量低劣的产品，在使用中，消费者自身的物质需求和心理需求不能得到

43、相应的满足，甚至产生受骗上当的感觉，那么再精心的包装和修饰，也很难在消费者心中树立起良好的品牌形象。所以，对产品质量有发言权的是用户，用户更看重的是产品质量，并且宁愿花更多的钱获得更好的产品质量。在消费需求不断个性化的今天，质量稳定的高质量产品会比质量不稳定的低质量产品拥有更多的市场份额。人们常说，一个产品能拯救一个企业，能促进一个企业的发展。从更严格的意义上说，只有一个富有竞争质量的产品才能引导一个企业驶向成功的彼岸，（2）质量是企业经济效益不断增长的根本。企业要发展、取得经济效益，就必须出售自己的产品。产品是否卖得出去，能否将产品转化为货币，具有竞争质量的产品是企业的头等大事。否则，企业的

44、再生产过程就会中断，甚至有可能破产。在市场经济条件下，提高经济效益的途径很多，如增加产量、提高价格、降低成本等。增加产量只是一项企业内部生产决策，如果不能扩大市场占有率，那么，增产就是滞销、积压，非但不能带来效益的增加，反而会引起效益的减少；提高价格虽然可以增加单位产品利润、但如提价不能被市场接受，则将使销售萎缩，市场份额缩小，甚至会失去市场；降低成本当然可以扩大产品降价空间，提高产品市场竞争力。但如果产品本身缺少市场吸引力，也难以因此而扩大销售，最终可能得不偿失。因此，企业经济效益的实现并增加，不论通过何种途径，都必须以产品质量优势（含品种创新）为基础。企业产品质量上过硬、深受消费者喜爱，销

45、售量上升，则增加产量也是必然的。同样，产品质量上过硬或市场份额足够大，适当地提价非但不会影响销售，反而有助于拉开和其他一般产品的档次，有利于形成品牌。至于成本，随着质量持续改善，不良品率的降低，成本的合理降低也是必然之事。所以，质量是企业经济效益的基石，“提高经济效益的巨大潜力蕴藏在产品质量之中”。（3）质量是企业竞争力和经营素质的综合体现。优质产品是企业竞争力的关键因素。由于市场经济和消费观念的变化，产品质量作为企业竞争力的关键因素正日益受到广泛的认同。事实上，在体现企业竞争力的五要素F，T、Q、C、S中，与质量直接有关的要素有两个：产品质量（Quality）要好，服务质量（Service）

46、要优良。与质量间接有关的是产品价格或成本（Cost），质量越高，则成本也越高，质量越差，则成本也越低。适用的功能（Function）和产品品种是产品质量好坏的一种体现方式。交货期（TimetoMarket）是服务质量的体现形式。说到底，体现企业竞争力的五个要素均与质量有关。高质量的产品更具有合理的成本和富有竞争性的价格。离开了质量改进而单纯地降低成本并不能真正持久地提高产品的市场竞争力。相反，持续的质量改进却可以导致相对成本的合理下降。大量的事实证明，品牌的根基在于质量，高质量的产品在竞争中总能处于有利的地位。从产品质量的形成来看，质量和产品的开发设计过程、制造或提供过程、销售和消费过程都有关。产品质量取决于过程质量，过程质量取决于工作质量，工作质量最终取决于员工的素质。质量不仅仅是体现在作业层，更重要的是体现在管理层、执行层。质量管理的强化、质量文化的营造、质量队伍的培育、质量制度的建设都将成为企业质量工作的一个重要的组成部分。提高质量首先要提高人的素质，企业各类人员的素质是质量管理成功的基本保证。同时，成功的质量管理必定可以全面提高企业和职员的素质。十四、 质量管理相关术语当今社会，知识已经成为生产力要素中最具活力、最富能量的要素，成为生产力发展的核心和基础。企业发展不再是简单的有形资产的扩张，而是在深刻的知识创新的基础上，把知识转化为财富。因而，质量