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1、宠物服饰项目统计过程质量控制分析目录一、 产业环境分析3二、 必要性分析5三、 质量数据与分布规律5四、 过程质量控制的特点8五、 控制图的观察与分析14六、 控制图的基本原理15七、 过程能力的计算和评价19八、 过程能力21九、 项目基本情况22十、 公司概况25公司合并资产负债表主要数据25公司合并利润表主要数据26十一、 经济效益评价26营业收入、税金及附加和增值税估算表27综合总成本费用估算表28利润及利润分配表30项目投资现金流量表32借款还本付息计划表35十二、 项目投资分析36建设投资估算表37建设期利息估算表38流动资金估算表40总投资及构成一览表41项目投资计划与资金筹措一
2、览表42一、 产业环境分析区域地区生产总值突破xx亿元,实现xx亿元,增长xx%,规模以上工业增加值增长xx%,一般公共预算收入增长xx%,固定资产投资增长xx%,社会消费品零售总额增长xx%,城乡常住居民人均可支配收入分别增长xx%和xx%,城镇新增就业xx万人,农村劳动力转移就业xx万人,城镇登记失业率xx%,居民消费价格涨幅xx%。统筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险、保稳定各项工作,提高首位度,不断增强人民群众获得感、幸福感、安全感,努力打造具有国际影响力的全国区域中心城市,确保“十三五”规划圆满收官,确保区域与全国区域同步全面建成小康社会,奋力谱写文明开放富裕美丽太原新篇章
3、。主要预期指标是:地区生产总值增长xx%左右,规模以上工业增加值增长xx%,固定资产投资增长xx%,社会消费品零售总额增长xx%,一般公共预算收入增长xx%,城乡居民人均可支配收入分别增长xx%和xx%以上,居民消费价格涨幅控制在xx%左右,城镇新增就业xx万人,城镇登记失业率控制在xx%以内。随着社会经济的持续稳定发展,以及城市化进程的逐渐加快,人类的精神生活与物质生活得到不断改善,再加上人口老龄化步伐的加速,独生子女家庭和丁克家庭的逐渐普及,国内越来越多的人把饲养宠物当成自己的休闲伴侣以及情感寄托。宠物的角色发生了改变,其生活条件当然也会相应改变,部分饲主会给宠物选购服饰用品,帮助宠物保暖
4、并打扮,例如带帽防寒服、防水皮夹克、帽子、公主裙、毛衣、旗袍、头饰、领结等,这也推动了我国宠物服饰市场的持续发展。近年来,随着我国居民生活和消费水平的逐渐提升,以及宠物饲养观念的进一步普及,我国养宠人数不断提升,发展到2019年我国犬猫养宠人数已经增长至6150万人以上。养宠人数不断增长,为我国宠物行业发展提供空间。根据2019年中国宠物行业白皮书发布的相关数据显示,从2015年的978亿元发展到2019年,我国宠物行业市场规模增长至2024亿元,年均复合增长率达到19.9%,预计在2023年将超过3200亿元,市场发展潜力巨大。而宠物服饰作为其细分领域之一,也有着强劲的发展势头。随着宠物消费
5、市场规模正在快速增长,宠物服装在市场的占比也在不断提高。根据2019年淘宝&天猫发布的相关交易数据显示,在2019年,我国宠物服饰配件交易额达到7.25亿元,较上一年增长了近5.7个百分点,而即使是在疫情影响下,还能保持着良好的增长势头。可以看出,我国宠物服饰行业发展前景大好。从细分市场来看,根据2019年淘宝&天猫发布的相关交易数据显示,宠物服装/雨衣的交易额达到4.76亿元,占据着市场超过65%的比重,是我国宠物服饰配件行业的主流产品;其次为生理裤,交易额达到0.51亿元,占比约为7.0%;而挂饰/挂牌的交易额排名第三,约为0.49亿元,占比约为6.8%;另外还包括宠物鞋、宠物围巾、宠物背
6、包、袜子、帽子、头饰、领结等一系列宠物服饰的细分配饰,但市场交易额相对较小,均未达到亿元以上。二、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资,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。三、 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
7、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,可以将其分为计量值数据和计数值数
8、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
9、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。在分析数据的分布状态时,常被用于表示数
10、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)泊松分布。泊松分布P(A)中只
11、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、 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
12、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质量数据形成典
13、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。(2)选择需要监
14、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定是否接受该批原材料或
15、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他方法不同,它是在生产
16、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,而这些质量因素是在不断变化的