刨花板公司质量管理(范文).docx
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1、刨花板公司质量管理xx有限公司目录一、 产业环境分析4二、 必要性分析7三、 质量数据与分布规律8四、 过程质量控制的特点11五、 过程能力16六、 过程能力的计算和评价18七、 服务接触系统19八、 服务质量形成模式29九、 调研与开发过程的质量管理32十、 服务质量形成规律35十一、 生产制造质量管理内容38十二、 生产过程的质量控制42十三、 质量职能47十四、 质量形成的过程50十五、 产品销售的质量职能54十六、 顾客服务的质量管理55十七、 公司简介58公司合并资产负债表主要数据60公司合并利润表主要数据60十八、 法人治理结构60十九、 组织架构分析73劳动定员一览表73二十、
2、发展规划75二十一、 SWOT分析83一、 产业环境分析按照2020年全面建成小康社会的总要求,综合考虑未来发展趋势和条件,“十三五”时期经济社会发展的目标是:产业结构优化。三次产业结构进一步优化为8.5:50:41.5,产业迈向中高端水平,农业现代化取得明显进展,先进制造业加快发展,高新技术产业增加值占规模以上工业的比重不断提升,新产业新业态不断成长,服务业比重稳步上升,形成一批在国内外有重要影响力的战略性新兴产业集聚发展基地。科技进步对经济增长贡献率明显提升。质量效益提升。经济效益、社会效益进一步提高,投资效率和企业效率明显上升,全要素生产率明显提高,财政收入跃上新台阶。品牌经济比重显著提
3、高,消费对经济增长贡献率持续提升。发展空间格局得到优化,城乡区域发展趋于协调,户籍人口城镇化率加快提高。开放型经济水平不断提升,与长三角一体化发展格局加快形成。全面创新改革试验区基本建成,创新型省份和人才强省建设取得新的突破。经济总量扩大。在提高发展平衡性、包容性、可持续性的基础上,经济增长速度全国争先、中部领先,年均增长8.5%左右,到2020年地区生产总值达到3.6万亿元,努力向4万亿元冲刺。涌现一批在全国有重要影响力的经济强市、经济强县和开发园区,综合实力和竞争力进一步提高。人均指标前移。人民生活水平和质量普遍提高,人均主要经济指标在全国的位次进一步提升。力争居民收入增长高于经济增长,人
4、均收入力争达到全国平均水平,城乡居民收入差距逐步缩小。就业比较充分,就业、社保、教育、医疗、住房等公共服务体系更加健全,基本公共服务均等化水平稳步提高。教育现代化取得重要进展,劳动年龄人口受教育年限进一步提高。现行标准下农村贫困人口实现脱贫,贫困县全部摘帽,大别山区和皖北地区整体脱贫。文明程度提高。中国梦和社会主义核心价值观更加深入人心,爱国主义、集体主义、社会主义思想广泛弘扬,向上向善、诚信互助、创新创业的社会风尚更加浓厚,公民思想道德素质、科学文化素质、健康素质明显提高,全社会法治意识不断增强。公共文化服务体系基本建立,文化产业成为支柱性产业,体现徽风皖韵的文化影响力进一步彰显。生态环境改
5、善。生产方式和生活方式绿色、低碳水平不断上升,大气、水、土壤等污染得到有效整治,生态环境质量阶段性改善,城市重污染天气天数逐年降低,重点流域水质优良比例不断提升。能源资源开发利用效率大幅提高,能源和水资源消耗、建设用地、碳排放总量和强度得到有效控制,主要污染物排放总量持续下降。主体功能区布局和生态安全屏障基本形成。制度体系健全。重点领域和关键环节改革取得决定性成果,形成一批在全国有影响力的改革品牌和改革成果。人民民主更加健全,法治政府基本建成,司法公信力明显提高。刨花板是由木材或其他木质纤维素材料制成的碎料,施加胶粘剂后在热力和压力作用下胶合成的人造板,结构比较均匀,加工性能好,可以根据需要加
6、工成大幅面的板材,是制作不同规格、样式的家具较好的原材料,被广泛应用于定制家具、厨卫家具、建筑装饰、包装、交通等领域。2017年,我国刨花板产量达到将近2800万立方米,较上一年增长约5个百分点;至2018年,由于供给侧改革的影响,我国刨花板产业结构开始调整,使得我国刨花板产量出现小幅下降,约为2740万立方米左右,较上一年下降2.1个百分点。虽然增速有所下降,但我国刨花板产量仍保持保持在2700万立方米以上。在发展初期,由于产品质量等问题,导致消费者对刨花板产品的印象并不是很友好。随着我国对国外先进技术的不断引入,使得国内刨花板制造工艺水平得到大幅提升,我国刨花板质量也得到提升,并逐渐被市场
7、重新接受,因此许多家具生产企业又重新开始以刨花板为原料来制作产品。目前刨花板正凭借着价格相对低廉、制造工艺优良和环保性能较好等优势,逐渐成为我国定制家具产品的主要原材料。由于国内定制家具行业的快速发展,使得消费者对刨花板的消费需求持续扩大,为刨花板行业的发展提供了必要市场基础;另外,由于受到国家“去产能”政策的影响,使得我国刨花板的供给量增长有限,从而造成国内刨花板供不应求的市场形势,这就给刨花板生产企业带来了前所未有的机遇。经过几十年的技术改进,刨花板凭借着价格、性能和技术方面的优势逐渐成为我国定制家具市场的主要原材料,使得我国刨花板行业的市场需求呈现出爆发式增长趋势。虽然在发展初期由于产品
8、质量问题,导致消费者对产品缺少购买信心,但随着国内刨花板制造工艺水平的提升,我国刨花板产品质量得到不断提升,逐渐被市场重新接受,在未来我国刨花板市场将会得到更进一步的发展。二、 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。三、 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
9、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)。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
10、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
11、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
12、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)
13、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。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,
14、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
15、、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
16、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
17、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
18、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(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
19、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
20、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,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
21、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
22、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、 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
23、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,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
24、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。六、 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
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