钢制汽车轮项目质量管理手册(范文).docx
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1、钢制汽车轮项目质量管理手册目录一、 项目简介3二、 产业环境分析6三、 必要性分析8四、 过程质量控制的特点8五、 质量数据与分布规律14六、 控制图的观察与分析17七、 控制图应用的程序19八、 质量检验的计划与实施22九、 质量检验制度34十、 质量检验的含义37十一、 质量检验的目的42十二、 抽样检验的基本术语43十三、 计数抽样检验的基本原理49十四、 服务提供过程的质量管理55十五、 服务质量形成规律60十六、 服务质量要素63十七、 服务与服务业70十八、 公司基本情况80十九、 投资计划82建设投资估算表83建设期利息估算表84流动资金估算表86总投资及构成一览表87项目投资计
2、划与资金筹措一览表88二十、 经济效益分析89营业收入、税金及附加和增值税估算表90综合总成本费用估算表91利润及利润分配表93项目投资现金流量表95借款还本付息计划表97一、 项目简介(一)项目单位项目单位:xx投资管理公司(二)项目建设地点本期项目选址位于xx(以选址意见书为准),占地面积约15.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越,交通便利,规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备,非常适宜本期项目建设。(三)建设规模该项目总占地面积10000.00(折合约15.00亩),预计场区规划总建筑面积17308.10。其中:主体工程10478.00,仓储工程2990.00,行政办公及生活服务设
3、施1617.10,公共工程2223.00。(四)项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xx投资管理公司将项目工程的建设周期确定为24个月,其工作内容包括:项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。(五)项目提出的理由1、长期的技术积累为项目的实施奠定了坚实基础目前,公司已具备产品大批量生产的技术条件,并已获得了下游客户的普遍认可,为项目的实施奠定了坚实的基础。2、国家政策支持国内产业的发展近年来,我国政府出台了一系列政策鼓励、规范产业发展。在国家政策的助推下,本产业已成为我国具有国际竞争优势的战略性新兴产业,伴随着提质增效等长效机制政策的引导,本产业将
4、进入持续健康发展的快车道,项目产品亦随之快速升级发展。2018-2019年,受汽车行业不景气影响,轮毂产量不断下降,同时,中美贸易争端也抑制了轮毂产量。2020年,受新冠疫情影响,开工率有所下降,延续了轮毂产量下跌趋势,达2.22亿只,创下六年来最低同比。(六)建设投资估算1、项目总投资构成分析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6377.03万元,其中:建设投资4960.61万元,占项目总投资的77.79%;建设期利息113.27万元,占项目总投资的1.78%;流动资金1303.15万元,占项目总投资的20.44%。2、建设投资构成本期项目建设投资4
5、960.61万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用4281.00万元,工程建设其他费用542.22万元,预备费137.39万元。(七)项目主要技术经济指标1、财务效益分析根据谨慎财务测算,项目达产后每年营业收入14700.00万元,综合总成本费用12197.35万元,纳税总额1187.81万元,净利润1830.58万元,财务内部收益率21.30%,财务净现值2369.89万元,全部投资回收期5.95年。2、主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积10000.00约15.00亩1.1总建筑面积17308.10容积率1.731.2基底面积6500.
6、00建筑系数65.00%1.3投资强度万元/亩322.822总投资万元6377.032.1建设投资万元4960.612.1.1工程费用万元4281.002.1.2工程建设其他费用万元542.222.1.3预备费万元137.392.2建设期利息万元113.272.3流动资金万元1303.153资金筹措万元6377.033.1自筹资金万元4065.393.2银行贷款万元2311.644营业收入万元14700.00正常运营年份5总成本费用万元12197.356利润总额万元2440.777净利润万元1830.588所得税万元610.199增值税万元515.7410税金及附加万元61.8811纳税总额万
7、元1187.8112工业增加值万元3997.1613盈亏平衡点万元5439.56产值14回收期年5.95含建设期24个月15财务内部收益率21.30%所得税后16财务净现值万元2369.89所得税后二、 产业环境分析实现“十三五”时期的发展目标,必须全面贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享、转型、率先、特色”的发展理念。机遇千载难逢,任务依然艰巨。只要全市上下精诚团结、拼搏实干、开拓创新、奋力进取,就一定能够把握住机遇乘势而上,就一定能够加快实现全面提档进位、率先绿色崛起。2018-2019年,受汽车行业不景气影响,轮毂产量不断下降,同时,中美贸易争端也抑制了轮毂产量。2020年,受新冠疫情影响
8、,开工率有所下降,延续了轮毂产量下跌趋势,达2.22亿只,创下六年来最低同比。目前汽车轮毂主要分为钢制轮毂和铝合金轮毂。和铝合金轮毂相比,钢制轮毂具有耐冲击性强,价格低,性价比高等优点,但是其美观度较低且重量较重,高,因此主要还是用于经济型乘用车和商用车。从不同细分产品产量结构来看,由于目前我国商用车和经济型乘用车所采用的轮毂还是以钢制轮毂为主,铝制轮毂则主要应用于高档乘用车。因此我国轮毂产量仍以钢制车轮为主,2020年我国钢制车轮占比超过70%。具体看我国钢制轮毂产量,我国钢制轮毂产量接近全球钢制轮毂产量的60%,但由于近年来在乘用车市场,钢轮毂市场不断被铝制轮毂挤压,以及新冠疫情和汽车行业
9、周期等因素,国内钢制轮毂产量呈不断下降趋势,2020年,国内钢轮毂产量达0.61亿只,同比降低10.29%。在钢制轮毂市场,主要上市企业有日上集团、兴民智通、一汽富维和金固股份,2020年,其钢制车轮产量分别为548.99万套、941.31万套、355万套和993.41万套,占比分别约为9%、16%、6%和16%。2015-2018年,钢制轮毂市场集中度呈不断增长趋势,2019年,受中美贸易摩擦和行业不景气影响,前排企业出口量大幅下降,导致市场集中度有所下降。2020年,受新能源汽车产能爬升引起部分汽车替换加快影响,市场集中度回升,尽管尚未达到2018年水准,但整体行业集中度水平较高。钢制轮毂
10、目前基本应用在商用车、中低端乘用车和特种车市场。长期以来,钢制轮毂在汽车轮毂中占主导地位。但是自上世纪80年代起,由于铝合金轮毂在重量及美观度上的优势,部分替代了钢制轮毂的应用。2020年,我国钢轮毂表观消费量达3753.91万只,同比下降10.12%。三、 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。四、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基
11、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
12、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
13、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
14、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
15、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(Mach
16、ine)、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
17、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,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
18、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
19、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
20、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,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
21、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
22、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
23、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
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