燕麦公司质量管理计划.docx
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1、燕麦公司燕麦公司质量管理计划质量管理计划xxxx 投资管理公司投资管理公司目录目录一、公司概况.4公司合并资产负债表主要数据.4公司合并利润表主要数据.4二、产业环境分析.5三、必要性分析.7四、质量数据与分布规律.8五、过程质量控制的特点.12六、过程能力的计算和评价.17七、过程能力.19八、质量改进的 PDCA 循环法.20九、质量改进的一般步骤.26十、质量改进的内涵.29十一、质量改进工作的管理.39十二、质量改进工具概述.42十三、常用的质量改进工具.46十四、产品销售的质量职能.62十五、顾客服务的质量管理.64十六、采购供应的质量管理.67十七、采购供应的质量职能.77十八、设
2、计与开发的质量职能.80十九、设计与开发的评审.83二十、项目概况.88二十一、法人治理结构.91二十二、发展规划分析.105二十三、人力资源配置.112劳动定员一览表.112一、公司概况公司概况(一)公司基本信息1、公司名称:xx 投资管理公司2、法定代表人:龙 xx3、注册资本:1150 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:2015-5-137、营业期限:2015-5-13 至无固定期限8、注册地址:xx 市 xx 区 xx(二)公司主要财务数据公司合并资产负债表主要数据公司合并资产负债表主要数据项目项目20202020 年
3、年 1212 月月20192019 年年 1212 月月20182018 年年 1212 月月资产总额9611.837689.467208.87负债总额5761.264609.014320.94股东权益合计3850.573080.462887.93公司合并利润表主要数据公司合并利润表主要数据项目项目20202020 年度年度20192019 年度年度20182018 年度年度营业收入33005.4226404.3424754.06营业利润7212.245769.795409.18利润总额6324.535059.624743.40净利润4743.403699.853415.25归属于母公司所有者
4、的净利润4743.403699.853415.25二、产业环境分析产业环境分析杭州,简称“杭”,古称临安、钱塘,是浙江省省会、副省级市、杭州都市圈核心城市,国务院批复确定的中国浙江省省会和全省经济、文化、科教中心、长江三角洲中心城市之一。截至 2019 年,全市下辖 10 个区、2 个县、代管 1 个县级市,总面积 16853.57 平方千米,常住人口 1036 万人,城镇人口 813.26 万人,城镇化率 78.5%,常住外来人口达 450.44 万人。杭州地处中国华东地区、钱塘江下游、东南沿海、浙江北部、京杭大运河南端,是环杭州湾大湾区核心城市、沪嘉杭 G60 科创走廊中心城市、国际重要的
5、电子商务中心。杭州人文古迹众多,西湖及其周边有大量的自然及人文景观遗迹,具代表性的有西湖文化、良渚文化、丝绸文化、茶文化,以及流传下来的许多故事传说。杭州自秦朝设县治以来已有 2200 多年的历史,曾是吴越国和南宋的都城。因风景秀丽,素有“人间天堂”的美誉。杭州得益于京杭运河和通商口岸的便利,以及自身发达的丝绸和粮食产业,历史上曾是重要的商业集散中心。后来依托沪杭铁路等铁路线路的通车以及上海在进出口贸易方面的带动,轻工业发展迅速。新世纪以来,随着阿里巴巴等高科技企业的带动,互联网经济成为杭州新的经济增长点。2018 年世界短池游泳锦标赛、2022 年亚运会在杭州举办。2017 年中国百强城市排
6、行榜排第 7 位。2019 年 12 月,长江三角洲区域一体化发展规划纲要将杭州定位为特大城市。燕麦片是燕麦粒轧制而成,呈扁平状,煮出来高度粘稠,具有降血脂、降血糖、高饱腹的效果。燕麦可向多种品类延伸,具备多样化的消费场景。目前主流燕麦食用方式是作为正餐、代餐食用;但除此之外,燕麦还可拓展至休闲食品和饮料方向;未来燕麦品类可延伸至燕麦棒、燕麦饮料、燕麦米面等产品;消费场景可延伸至休闲、保健等。燕麦产品应用范围的逐渐扩大,也进一步增加了市场消费需求。在现今快节奏、压力大的现代生活方式下,燕麦片因便于准备、健康低热等特点受到广大消费者的喜爱;另外,在中国经济发展所伴随着的现代化、城市化、国际化的影
7、响下,我国燕麦消费群体数量、消费者的年龄结构逐渐由中老年向年轻化转变。消费人群年龄结构的扩大,使得燕麦消费需求增长潜力也随之变大。随着居民的健康意识不断增强,对早餐的注重程度逐渐提升。燕麦食品作为营养丰富的谷物食品,营养成分全面而均衡,目前已成为最重要的早餐食品之一。近年来,我国燕麦行业市场规模持续增长,其中早餐燕麦市场发展速度较快,在 2018 年,我国早餐燕麦市场规模增长至 75 亿元,与上一年 68 亿元的市场规模相比,增长了近 10.3 个百分点,未来仍存在着较大发展空间。另外,从销售渠道来看,现阶段我国燕麦销售市场仍以线下店铺零售为主,在 2018 年,我国燕麦产品在商超及超市的销售
8、占比超过60%。随着中国电商的发展、互联网用户规模的扩大,网上零售逐渐成为我国燕麦行业销售渠道的重要发展方向,在 2018 年我国以网上零售为主的燕麦销量占比达到 30%,仍保持着增长趋势。未来我国燕麦产品在网上渠道仍有着很大的发展潜力。近年来,随着我国居民收入稳步增长,国民的健康意识也在不断增强,对早餐的注重程度逐渐提升,尤其是早餐的营养搭配以及便利性,推动着我国燕麦市场消费保持持续增长态势。我国燕麦销售渠道主要分为商超和线上,现阶段虽然仍以线下店铺零售为主,但未来随着互联网技术的持续发展,我国燕麦产品在网上渠道仍有着很大的发展潜力。三、必要性分析必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展
9、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
10、,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。四、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
11、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
12、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
13、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
14、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、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
15、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。五、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。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
16、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
17、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
18、,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
19、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
20、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
21、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
22、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
23、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
24、问题一般称为生产过程的控制。六、过程能力的计算和评价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
25、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
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