《智能检测装备公司质量管理制度_参考》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能检测装备公司质量管理制度_参考（108页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、智能检测装备公司质量管理制度目录一、 产业环境分析3二、 行业面临的挑战4三、 必要性分析4四、 项目基本情况5五、 过程能力的计算和评价7六、 过程能力9七、 质量数据与分布规律10八、 过程质量控制的特点14九、 控制图的基本原理19十、 控制图应用的程序23十一、 调研与开发过程的质量管理26十二、 服务设计过程的质量管理29十三、 顾客满意的相关概念36十四、 顾客满意质量管理39十五、 服务接触系统46十六、 服务质量形成模式56十七、 质量技术创新58十八、 卓越绩效模式61十九、 质量及相关术语64二十、 质量特性74二十一、 SWOT分析79二十二、 发展规划分析88法人治理9
2、6（一）股东权利及义务961、公司召开股东大会、分配股利、清算及从事其他需要确认股东身份的行为时，由董事会或股东大会召集人确定股权登记日，股权登记日收市后登记在册的股东为享有相关权益的股东。96一、 产业环境分析坚持增量提升与存量优化并举，调结构与促发展并重，抓好工业稳增长、降成本、增效益，推进先进制造业强省建设，积极实施工业强基工程，推动传统工业由要素驱动向创新驱动转变、低中端生产向中高端制造转变。（一）大力发展先进装备制造业全面实施中国制造2025辽宁行动纲要，积极对接德国工业4.0，促进新一代信息技术与装备制造业融合，提升传统装备制造业，推进高端装备和重大成套装备加快发展，构建智能制造和
3、智能服务体系，建设国家高端装备、智能装备制造业战略基地和核心集聚区。高档数控机床。加快五轴联动卧式车铣复合加工中心、立卧转换加工中心等关键产品和高精度双摆角铣头、电主轴等核心部件的产业化。加快i5数控系统、DMTG数控系统的研发和市场化应用。（二）调整优化原材料工业主动减量、化解过剩产能、实现优胜劣汰，调整优化原材料工业结构和空间布局，提高产业集中度和加工深度，向高加工度、延伸产业链方向发展。（三）培育壮大战略性新兴产业优先发展新一代信息技术、生物医学、节能环保、新能源、新材料、新能源汽车等重点产业，引导社会各类资源集聚，使之成为带动经济增长的新支柱。到2020年，战略性新兴产业主营业务收入占
4、规模以上工业企业主营业务收入比重达到20%以上。二、 行业面临的挑战X射线检测技术具有高精度、高效率以及应用领域广泛的优势，受到美国、德国、日本等发达国家高度重视，并作为汽车等行业的强制性检测标准，国外厂商较早进入X射线行业，具备较强的先发优势，并在集成电路及电子制造、微焦点X射线源等精密检测或核心部件领域建立了较强的技术壁垒。我国X射线检测行业起步较晚，面临资金投入不足、研发水平不高、专业人才缺失等挑战，特别系在精密X射线检测装备、微焦点X射线源等领域，由于技术壁垒较高，我国长期受制于核心部件的短缺在一定程度上影响了我国X射线智能检测装备产业整体的技术进步。三、 必要性分析1、提升公司核心竞
5、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。四、 项目基本情况（一）项目投资人xx有限公司（二）建设地点本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准）。（三）项目选址本期项目选址位于xx（以最终选址方案为准），占地面积约93.00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33712
6、.74万元，其中：建设投资27075.81万元，占项目总投资的80.31%；建设期利息341.20万元，占项目总投资的1.01%；流动资金6295.73万元，占项目总投资的18.67%。（六）资金筹措项目总投资33712.74万元，根据资金筹措方案，xx有限公司计划自筹资金（资本金）19786.26万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额13926.48万元。（七）经济评价1、项目达产年预期营业收入（SP）：60900.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：50224.96万元。3、项目达产年净利润（NP）：7793.28万元。4、财务内部收益率（FIRR）：16.54%。5、全
7、部投资回收期（Pt）：6.14年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：27021.74万元（产值）。（八）主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积62000.00约93.00亩1.1总建筑面积96226.68容积率1.551.2基底面积39060.00建筑系数63.00%1.3投资强度万元/亩280.972总投资万元33712.742.1建设投资万元27075.812.1.1工程费用万元23785.382.1.2工程建设其他费用万元2518.052.1.3预备费万元772.382.2建设期利息万元341.202.3流动资金万元6295.733资金筹措万元
8、33712.743.1自筹资金万元19786.263.2银行贷款万元13926.484营业收入万元60900.00正常运营年份5总成本费用万元50224.966利润总额万元10391.047净利润万元7793.288所得税万元2597.769增值税万元2366.6610税金及附加万元284.0011纳税总额万元5248.4212工业增加值万元17965.8613盈亏平衡点万元27021.74产值14回收期年6.14含建设期12个月15财务内部收益率16.54%所得税后16财务净现值万元8366.83所得税后五、 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
9、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
10、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。必须采取措施提高过程或工序能力，通过因果图、排列图找出需要改进的因素；分析质量标准是否脱离实际，应实事求是地修正质量指标过严的情况；加强质量检
11、验工作。（5）4等一过程能力严重不足。立即追查原因，采取紧急措施，提高工序能力，对4MIE必须进行根本性的改革，要从根本上消除影响质量的关键因素。2、有偏状态下过程能力评价一般情况下，有偏状态是指过程分布中心与质量标准公差中心不重合，出现了偏移。从统计的角度看有偏状态，中心偏移使得过程分布中心值不在目标值上，偏移量的出现使得过程能力指数Cp降低，过程输出的不合格品率增加。六、 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
12、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
13、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。七、 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
14、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围内分散在一个中
