无纺布项目统计过程质量控制_参考.docx
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1、无纺布项目统计过程质量控制目录一、 项目简介3二、 公司简介7公司合并资产负债表主要数据8公司合并利润表主要数据8三、 过程质量控制的特点9四、 质量数据与分布规律14五、 控制图的观察与分析17六、 控制图应用的程序19七、 质量是人类生活和社会稳定的保障22八、 质量是增强综合国力的重要途径23九、 产品及相关术语25十、 质量特性29十一、 全面质量管理的定义34十二、 全面质量管理的基本要求37十三、 进度规划方案39项目实施进度计划一览表40十四、 投资方案分析41建设投资估算表43建设期利息估算表44流动资金估算表45总投资及构成一览表47项目投资计划与资金筹措一览表48一、 项目
2、简介(一)项目单位项目单位:xx有限公司(二)项目建设地点本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准),占地面积约41.00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27333.00(折合约41.00亩),预计场区规划总建筑面积40013.88。其中:主体工程27751.20,仓储工程5033.10,行政办公及生活服务设施4704.01,公共工程2525.57。(四)项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xx有限公司将项目工程的建设周期确定为12个月,其工作内容包括:项目前期准备、工程勘察与设计、
3、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、不断提升技术研发实力是巩固行业地位的必要措施公司长期积累已取得了较丰富的研发成果。随着研究领域的不断扩大,公司产品不断往精密化、智能化方向发展,投资项目的建设,将支持公司在相关领域投入更多的人力、物力和财力,进一步提升公司研发实力,加快产品开发速度,持续优化产品结构,满足行业发展和市场竞争的需求,巩固并增强公司在行业内的优势竞争地位,为建设国际一流的研发平台提供充实保障。2、公司行业地位突出,项目具备实施基础公司自成立之日起就专注于行业领域,已形成了包括自主研发、品牌、质量、管理等在内的一系列核心竞争优势,行业地位突出,
4、为项目的实施提供了良好的条件。在生产方面,公司拥有良好生产管理基础,并且拥有国际先进的生产、检测设备;在技术研发方面,公司系国家高新技术企业,拥有省级企业技术中心,并与科研院所、高校保持着长期的合作关系,已形成了完善的研发体系和创新机制,具备进一步升级改造的条件;在营销网络建设方面,公司通过多年发展已建立了良好的营销服务体系,营销网络拓展具备可复制性。作为最大的无纺布生产国,我国已具备完整的无纺布产业链。无纺布行业上游为无纺布原材料市场,主要为粘胶纤维、聚酯纤维、聚丙烯纤维、ES纤维等原材料生产供应;中游为无纺布制造,包括纺粘无纺布、水刺无纺布、针刺无纺布、熔喷无纺布等无纺布产品;下游则是无纺
5、布应用领域,主要聚焦在医疗卫生领域,也包括土木建筑、农业林业、服装等领域。(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13347.69万元,其中:建设投资10794.55万元,占项目总投资的80.87%;建设期利息133.75万元,占项目总投资的1.00%;流动资金2419.39万元,占项目总投资的18.13%。2、建设投资构成本期项目建设投资10794.55万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用9027.81万元,工程建设其他费用1526.14万元,预备费240.60万元。(七)项目主要技术经济指
6、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26900.00万元,综合总成本费用21816.11万元,纳税总额2469.88万元,净利润3713.93万元,财务内部收益率20.65%,财务净现值4428.19万元,全部投资回收期5.64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27333.00约41.00亩1.1总建筑面积40013.88容积率1.461.2基底面积15033.15建筑系数55.00%1.3投资强度万元/亩243.872总投资万元13347.692.1建设投资万元10794.552.1.1工程费用万元9027.812.1.2工程建
7、设其他费用万元1526.142.1.3预备费万元240.602.2建设期利息万元133.752.3流动资金万元2419.393资金筹措万元13347.693.1自筹资金万元7888.473.2银行贷款万元5459.224营业收入万元26900.00正常运营年份5总成本费用万元21816.116利润总额万元4951.907净利润万元3713.938所得税万元1237.979增值税万元1099.9210税金及附加万元131.9911纳税总额万元2469.8812工业增加值万元8254.1613盈亏平衡点万元11381.69产值14回收期年5.64含建设期12个月15财务内部收益率20.65%所得税
8、后16财务净现值万元4428.19所得税后二、 公司简介(一)基本信息1、公司名称:xx有限公司2、法定代表人:龚xx3、注册资本:1330万元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:2015-10-277、营业期限:2015-10-27至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx(二)公司简介公司按照“布局合理、产业协同、资源节约、生态环保”的原则,加强规划引导,推动智慧集群建设,带动形成一批产业集聚度高、创新能力强、信息化基础好、引导带动作用大的重点产业集群。加强产业集群对外合作交流,发挥产业集群在对外产能合作中的载体作用。通过建立企业
9、跨区域交流合作机制,承担社会责任,营造和谐发展环境。公司自成立以来,坚持“品牌化、规模化、专业化”的发展道路。以人为本,强调服务,一直秉承“追求客户最大满意度”的原则。多年来公司坚持不懈推进战略转型和管理变革,实现了企业持续、健康、快速发展。未来我司将继续以“客户第一,质量第一,信誉第一”为原则,在产品质量上精益求精,追求完美,对客户以诚相待,互动双赢。(三)公司主要财务数据公司合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5732.914586.334299.68负债总额3068.552454.842301.41股东权益合计2664.362131.4919
10、98.27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17319.1613855.3312989.37营业利润3081.582465.262311.18利润总额2699.272159.422024.45净利润2024.451579.071457.60归属于母公司所有者的净利润2024.451579.071457.60三、 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
11、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、可以消除,所以采取的态度应该是“严加控制”。正常质量波
12、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
13、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
14、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
15、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致。由于产品在生产中不断受4MIE等质量因素的影响,而这
16、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
17、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
18、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
19、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。四、 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
20、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。其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。它通常可以用
21、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。当搜集到的数据足够多时,就会发现一个现象,即所有数据都在一定范
22、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数值的波动性和总体分布的规律性。在统计过程质量控制
23、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,例如,某电话交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、
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