抛光材料项目统计过程质量控制_范文.docx
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1、抛光材料项目抛光材料项目统计过程质量控制统计过程质量控制xxxx(集团)有限公司(集团)有限公司目录目录一、产业环境分析.3二、保障措施.3三、必要性分析.4四、公司概况.5公司合并资产负债表主要数据.6公司合并利润表主要数据.6五、项目概况.6六、过程质量控制的特点.9七、质量数据与分布规律.15八、控制图的观察与分析.18九、控制图应用的程序.20十、经济效益分析.22营业收入、税金及附加和增值税估算表.23综合总成本费用估算表.25利润及利润分配表.26项目投资现金流量表.28借款还本付息计划表.31十一、进度实施计划.32项目实施进度计划一览表.32一、产业环境分析产业环境分析到“十三
2、五”末,力争实现经济增长、发展质量效益、生态环境在省市争先进位;地区生产总值比 2010 年增加 1.5 倍以上、城乡居民人均可支配收入比 2010 年增加 1.5 倍以上;是到 2020 年确保如期全面建成小康社会。二、保障措施保障措施(一)加强统筹协调在数字我省建设领导小组领导下,各成员单位按照职责分工,采取有效措施抓好工业互联网重点任务落实。各市州和重点园区结合本地实际,制定本区域发展规划,完善政策体系,落实相关配套政策。充分发挥高校、科研机构、专业智库支撑作用,深入开展工业互联网发展的前瞻性、战略性问题研究。(二)加大政策支持持续开展省级工业互联网平台体系建设,加大“5G+工业互联网”
3、示范工厂、“上云上平台”标杆企业培育。支持有条件的地方申报国家工业互联网领域新型工业化产业示范基地,支持符合条件的企业积极申报国家工业互联网创新发展工程和工业互联网试点示范项目。统筹利用好财政专项资金、产业投资基金,加大对工业互联网发展的政策支持力度。(三)加快人才培养支持各地开辟工业互联网产业人才引进绿色通道,研究制定差异化的人才认证、联合培养等政策。充分发挥高校和职教优势,联合工业互联网平台企业、工业企业共同建设一批工业互联网产业学院、特色化示范性软件学院及产业实训基地。建立工业互联网智库,形成具有政策研究能力和应用咨询能力的本地高端咨询人才队伍。(四)推进开放合作引导省内制造企业、平台企
4、业、协会联盟等与国内外企业、机构在技术标准、资源分配、业务发展等领域开展务实合作。支持双跨平台、跨国公司、科研机构等在我省建设工业互联网研发中心、示范工厂、培训中心等。加强知识产权保护,推动建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范。鼓励有能力的企业设立海外分支机构,为省内工业互联网企业拓展国际市场提供高效专业服务。,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
5、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,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、公司概况公司概况(一)公司基本信息1、公司名称:xx(集团)有限公司2、法
6、定代表人:史 xx3、注册资本:960 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:2014-12-67、营业期限:2014-12-6 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 年年 1212 月月20192019 年年 1212 月月20182018 年年 1212 月月资产总额8337.646670.116253.23负债总额4806.273845.023604.70股东权益合计3531.372825.102648.53公司合
7、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24192.9219354.3418144.69营业利润3820.463056.372865.35利润总额3168.282534.622376.21净利润2376.211853.441710.87归属于母公司所有者的净利润2376.211853.441710.87五、项目概况项目概况(一)项目基本情况1、承办单位名称:xx(集团)有限公司2、项目性质:新建3、项目建设地点:xxx(以选址意见书为准)4、项目联系人:史 xx(二)主办单位基本情况未来,在保持健康、稳
8、定、快速、持续发展的同时,公司以“和谐发展”为目标,践行社会责任,秉承“责任、公平、开放、求实”的企业责任,服务全国。经过多年的发展,公司拥有雄厚的技术实力,丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系,综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今,始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进,以技术领先求发展的方针。公司依据公司法等法律法规、规范性文件及公司章程的有关规定,制定并由股东大会审议通过了董事会议事规则,董事会议事规则对董事会的职权、召集、提案、出席、议事、表决、决议及会议记录等进行了规范。本公司秉承“顾客至上,锐意进取”的经营理
9、念,坚持“客户第一”的原则为广大客户提供优质的服务。公司坚持“责任+爱心”的服务理念,将诚信经营、诚信服务作为企业立世之本,在服务社会、方便大众中赢得信誉、赢得市场。“满足社会和业主的需要,是我们不懈的追求”的企业观念,面对经济发展步入快车道的良好机遇,正以高昂的热情投身于建设宏伟大业。(三)项目建设选址及用地规模本期项目选址位于 xxx(以选址意见书为准),占地面积约 38.00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。(四)项目总投资及资金构成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 2
10、0998.67 万元,其中:建设投资 16214.08万元,占项目总投资的 77.21%;建设期利息 438.27 万元,占项目总投资的 2.09%;流动资金 4346.32 万元,占项目总投资的 20.70%。(五)项目资本金筹措方案项目总投资 20998.67 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)12054.47 万元。(六)申请银行借款方案根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额 8944.20 万元。(七)项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入(SP):40700.00 万元。2、年综合总成本费用(TC):31638.18 万元。3、项目
11、达产年净利润(NP):6634.69 万元。4、财务内部收益率(FIRR):23.95%。5、全部投资回收期(Pt):5.69 年(含建设期 24 个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):14413.06 万元(产值)。(八)项目建设进度规划项目计划从可行性研究报告的编制到工程竣工验收、投产运营共需 24 个月的时间。六、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
12、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”。正常质量波动表现出
13、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)选择控制对象
14、。(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
15、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,以找出提高产品质量的途径和方法,这是事后补救的方法。而统计过
16、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致。由于产品在生产中不断受 4MIE 等质
17、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,可以用统计理论来保证与改进产品质量。统计过程质
18、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追求的目标。在生产过程中,只有随
19、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:一是如何使生产过程具有保证不出不合格品
20、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。七、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
21、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
22、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
23、,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
24、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
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