量子信息产品公司质量管理分析_范文.docx
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1、量子信息产品公司质量管理分析xxx有限公司目录一、 产业环境分析4二、 推动京津冀产业协同4三、 强化新基建赋能支撑5四、 梯度培育优质企业5五、 推动重大项目建设6六、 扩大对外开放合作7七、 必要性分析7八、 过程能力8九、 过程能力的计算和评价9十、 质量数据与分布规律11十一、 过程质量控制的特点14十二、 调研与开发过程的质量管理20十三、 服务设计过程的质量管理23十四、 服务与服务业30十五、 服务质量要素40十六、 审核的相关术语47十七、 审核的原则与分类49十八、 质量认证的相关概念51十九、 质量管理体系认证54二十、 项目基本情况56二十一、 法人治理结构62二十二、
2、组织机构管理72劳动定员一览表73二十三、 项目风险分析74二十四、 项目风险对策76一、 产业环境分析初步核算,地区生产总值增长5.2%,固定资产投资增长6.8%,一般公共预算收入增长10.9%,城乡常住居民人均可支配收入分别增长6.5%和10.7%。今年是全面建成小康社会和“十三五”规划的收官之年,我们要实现第一个百年奋斗目标,为“十四五”发展和实现第二个百年奋斗目标打好基础。今年经济社会发展的主要预期目标是:地区生产总值增长6%左右;城镇新增就业22万人以上;城镇调查失业率5.5%左右,登记失业率4.5%以内;居民消费价格涨幅3.5%左右;居民收入增长与经济增长基本同步。二、 推动京津冀
3、产业协同围绕产业链供应链稳定性和竞争力,加快融入京津冀区域内循环。抓住承接北京非首都功能疏解“牛鼻子”,依托雄安新区、北京大兴国际机场临空经济区、廊坊北三县与通州区协同发展区、张家口经济开发区等承接合作平台,强化京津冀三地高校、科研院所、企业间合作,巩固优化半导体、新型显示、大数据等一批上下游关联度高、在国内具有较强影响力的产业链条,推动产业链、供应链、创新链深度融合,提升技术产品区域配套便利化、高效化水平。围绕应急保障、交通物流、养老等领域规模化应用,协同推进三地北斗导航与位置服务产业发展,构建跨界融合、共享共生的京津冀新一代信息技术产业生态圈。三、 强化新基建赋能支撑按照适度超前原则,加快
4、信息通信网络布局,鼓励通信、电力等基础资源共享,构建高速、智能、绿色、安全的新型数字基础设施。有序推进5G网络建设,2025年,建成5G基站15万个,实现乡镇级以上区域和重点行政村5G网络有效覆盖,推动5G与工业、医疗、教育等行业融合应用。实施“5G+工业互联网”512工程,推动在工业园区的普遍应用,到2025年建设10个“5G+工业互联网”示范区。建设全省统一的工业互联网公共服务平台和工业大数据库,形成“1+21”工业互联网平台体系,提升产业链供应链协同能力。优化数据中心布局,建设形成张家口、承德两个低时延数据中心核心区和廊坊、保定等若干个数据中心集聚区,2025年数据中心在线运营服务器超3
5、00万台。推进雄安城市计算(超算云)中心建设,打造“边缘计算、云计算、超算”三位一体相融合的城市计算体系。四、 梯度培育优质企业围绕产业链、产业集群、产业联盟,培育一批链长、群长、盟长,壮大国内有影响力的行业龙头企业队伍。加强对企业上市培训辅导,推动在境内外多层次资本市场挂牌上市。支持省内优势企业入围中国电子信息百强、软件百强等,加大外部领军企业引进力度,壮大省内百强企业队伍。支持骨干企业通过兼并重组、股权投资等方式快速扩张规模,成为行业旗舰。支持中小企业加大研发投入,与行业龙头开展深度合作,催生一批打破国外垄断、实现国产化替代的新技术、新产品,加快培育电子信息“单项冠军”和专精特新“小巨人”
6、,形成大中小融通协调发展、产业链上下游联动、共生共赢的企业成长格局。2025年,规模超百亿元重点企业达到10家,省级“单项冠军”达到50家,国家级专精特新“小巨人”企业达到100家。五、 推动重大项目建设发挥项目引领作用,在新型显示、现代通信、半导体等领域组织实施一批高技术产业化项目。在人工智能、工业软件、大数据和云计算等领域实施科技攻关专项,形成一批重大创新成果。以工艺、装备、产品升级为重点,组织实施一批重点技术改造项目,推动绿色化、智能化、高端化发展。面向传统优势行业,实施一批智能制造、工业互联网创新发展试点示范项目,强化适配性工业软件、工业互联网等新兴产品研发应用,推动产业数字化转型升级
7、。实施项目清单管理,建立投资5000万元以上重点项目台账,强化项目储备,形成重大项目开工一批、续建一批、储备一批、谋划一批的良性循环。加强示范引领,在大数据、物联网、5G等领域,组织实施试点示范,丰富应用场景,以应用带动产业发展。六、 扩大对外开放合作坚持对外和对内开放并重、引进来和走出去并重、引资和引智并重。加强与新一代信息技术产业发达省份、国家和地方重点行业协会,以及国内外龙头企业合作,围绕发展重点,搭建招商信息平台,构建招商网络,形成重点招商目录清单,大力实施平台招商、产业链招商、以商招商,集中在软件、半导体等重点领域引进一批知名企业和重大项目。用好中国国际数字经济博览会、中国电子信息博
8、览会、中国国际软件博览会等重大平台,促进重大项目签约落地。借助中国廊坊国际经济贸易洽谈会、京张“中国数坝”峰会、张家口怀来官厅湖“数聚会”等省内重大活动,引进培育一批新型市场主体,推动区域优势产业合作。七、 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
9、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。八、 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
10、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,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
11、,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。九、 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
12、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
13、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。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
14、数Cp降低,过程输出的不合格品率增加。十、 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,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)。
15、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
16、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
17、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
18、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)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。十一、 过程质量控制的特点1、统
19、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
20、: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
21、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
22、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,
23、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
24、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
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