橄榄油项目质量管理制度(范文)

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1、橄榄油项目质量管理制度目录一、 项目概况3二、 质量数据与分布规律6三、 过程质量控制的特点9四、 过程能力14五、 过程能力的计算和评价16六、 六西格玛管理的实施18七、 六西格玛管理的特点21八、 质量改进的PDCA循环法25九、 质量改进的一般步骤31十、 顾客满意度测评34十一、 顾客满意质量管理38十二、 服务提供过程的质量管理45十三、 调研与开发过程的质量管理50十四、 公司基本情况53十五、 投资估算55建设投资估算表57建设期利息估算表58流动资金估算表59总投资及构成一览表61项目投资计划与资金筹措一览表62十六、 项目经济效益分析63营业收入、税金及附加和增值税估算表6

2、3综合总成本费用估算表65利润及利润分配表66项目投资现金流量表69借款还本付息计划表71一、 项目概况(一)项目基本情况1、承办单位名称:xx有限公司2、项目性质:技术改造3、项目建设地点:xxx(待定)4、项目联系人:李xx(二)主办单位基本情况公司不断建设和完善企业信息化服务平台,实施“互联网+”企业专项行动,推广适合企业需求的信息化产品和服务,促进互联网和信息技术在企业经营管理各个环节中的应用,业通过信息化提高效率和效益。搭建信息化服务平台,培育产业链,打造创新链,提升价值链,促进带动产业链上下游企业协同发展。公司在发展中始终坚持以创新为源动力,不断投入巨资引入先进研发设备,更新思想观

3、念,依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势,不断加大新产品的研发力度,以实现公司的永续经营和品牌发展。当前,国内外经济发展形势依然错综复杂。从国际看,世界经济深度调整、复苏乏力,外部环境的不稳定不确定因素增加,中小企业外贸形势依然严峻,出口增长放缓。从国内看,发展阶段的转变使经济发展进入新常态,经济增速从高速增长转向中高速增长,经济增长方式从规模速度型粗放增长转向质量效率型集约增长,经济增长动力从物质要素投入为主转向创新驱动为主。新常态对经济发展带来新挑战,企业遇到的困难和问题尤为突出。面对国际国内经济发展新环境,公司依然面临着较大的经营压力,资本、土地等要素成本持续维持高位。公司发展

4、面临挑战的同时,也面临着重大机遇。随着改革的深化,新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化的推进,以及“大众创业、万众创新”、中国制造2025、“互联网+”、“一带一路”等重大战略举措的加速实施,企业发展基本面向好的势头更加巩固。公司将把握国内外发展形势,利用好国际国内两个市场、两种资源,抓住发展机遇,转变发展方式,提高发展质量,依靠创业创新开辟发展新路径,赢得发展主动权,实现发展新突破。公司将依法合规作为新形势下实现高质量发展的基本保障,坚持合规是底线、合规高于经济利益的理念,确立了合规管理的战略定位,进一步明确了全面合规管理责任。公司不断强化重大决策、重大事项的合规论证审查,加强合规风险防控

5、,确保依法管理、合规经营。严格贯彻落实国家法律法规和政府监管要求,重点领域合规管理不断强化,各部门分工负责、齐抓共管、协同联动的大合规管理格局逐步建立,广大员工合规意识普遍增强,合规文化氛围更加浓厚。(三)项目建设选址及用地规模本期项目选址位于xxx(待定),占地面积约77.00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31067.75万元,其中:建设投资25003.88万元,占项目总投资的80.48%;建设期利息302.51

6、万元,占项目总投资的0.97%;流动资金5761.36万元,占项目总投资的18.54%。(五)项目资本金筹措方案项目总投资31067.75万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)18720.24万元。(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12347.51万元。(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):57400.00万元。2、年综合总成本费用(TC):49608.52万元。3、项目达产年净利润(NP):5663.02万元。4、财务内部收益率(FIRR):11.00%。5、全部投资回收期(Pt):7.05年(含建设期12个月

7、)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):28317.20万元(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12个月的时间。二、 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,

8、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

9、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

10、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

11、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

12、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。三、 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

13、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

14、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

15、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

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