油脂油料项目质量管理评估.docx
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1、油脂油料项目油脂油料项目质量管理评估质量管理评估xxxx(集团)有限公司(集团)有限公司目录目录一、项目基本情况.4二、过程质量控制的特点.6三、质量数据与分布规律.12四、控制图的基本原理.15五、控制图应用的程序.18六、质量职能.21七、质量形成的过程.25八、生产制造的质量职能.28九、工艺准备质量管理.30十、供应商的关系管理.39十一、采购供应的质量职能.43十二、公司简介.46公司合并资产负债表主要数据.47公司合并利润表主要数据.47十三、产业环境分析.48十四、必要性分析.50十五、经济效益.50营业收入、税金及附加和增值税估算表.51综合总成本费用估算表.52利润及利润分配
2、表.54项目投资现金流量表.56借款还本付息计划表.59十六、进度实施计划.60项目实施进度计划一览表.60一、项目基本情况项目基本情况(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 园区。(三)项目选址本期项目选址位于 xx 园区,占地面积约 38.00 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 15717.23 万元,其中:建设投资 12574.11万元,占项目总投资的 80.00%;建设期利息 141.97 万元,占项目总投资的 0.90%;流动资金 30
3、01.15 万元,占项目总投资的 19.09%。(六)资金筹措项目总投资 15717.23 万元,根据资金筹措方案,xx(集团)有限公司计划自筹资金(资本金)9922.48 万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额 5794.75 万元。(七)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):28400.00 万元。2、年综合总成本费用(TC):21973.05 万元。3、项目达产年净利润(NP):4706.48 万元。4、财务内部收益率(FIRR):23.36%。5、全部投资回收期(Pt):5.34 年(含建设期 12 个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):9197.11 万元(产值
4、)。(八)主要经济技术指标主要经济指标一览表主要经济指标一览表序号序号项目项目单位单位指标指标备注备注1占地面积25333.00约 38.00 亩1.1总建筑面积42112.51容积率 1.661.2基底面积14946.47建筑系数 59.00%1.3投资强度万元/亩308.632总投资万元15717.232.1建设投资万元12574.112.1.1工程费用万元10525.112.1.2工程建设其他费用万元1722.012.1.3预备费万元326.992.2建设期利息万元141.972.3流动资金万元3001.153资金筹措万元15717.233.1自筹资金万元9922.483.2银行贷款万元
5、5794.754营业收入万元28400.00正常运营年份5总成本费用万元21973.056利润总额万元6275.317净利润万元4706.488所得税万元1568.839增值税万元1263.7410税金及附加万元151.6411纳税总额万元2984.2112工业增加值万元10106.1813盈亏平衡点万元9197.11产值14回收期年5.34含建设期 12 个月15财务内部收益率23.36%所得税后16财务净现值万元8991.18所得税后二、过程质量控制的特点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。S
6、PC(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
7、)。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
8、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
9、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
10、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(Machine)、材料(Material)、操作人(Man)、工艺(Method)、
11、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。
12、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
13、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
14、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。三、质量数据与分布规律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
15、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;个体产品质量特性值称变量值,根据质量数据的特点,可以将其
16、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。计数值是指具有离散分布性的数据。2、质量数据的统计特征值应
17、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量特性值的波动性,反映过程能力。在分析数据的分
18、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。二项分布是一种典型的离散性分布。(3)泊松
19、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、控制图的基本原理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
20、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%,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
21、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
22、。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
23、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
24、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。五、控制图应用的程序控制图应用的程序应用控制图的主要目的
25、是发现过程或工序异常点,追查原因并加以消除,使过程或工序保持受控状态;对过程或工序的质量特性数据进行时间序列分析,以掌握过程或工序状态。因此,在进入控制图应用程序之前,根据统计过程质量控制的目的确定控制图的类型,然后,进入控制图应用的一般程序。1、控制图应用的一般程序(1)选取控制的质量特性与预备数据。控制的质量特性就是选出符合统计过程质量控制,运用目的、可控、易于评价的质量特性或项目,如对产品的使用效果有重大影响的质量特性,对下道工序的加工质量关系重大的质量特性,生产过程中波动大的质量特性,等等。随机收集能反映出质量特性的一组数据,即预备数据。预备数据是用来绘制控制图的数据。(2)计算统计量
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