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1、教育电子设备项目统计过程质量控制目录一、 产业环境分析3二、 进入行业的壁垒4三、 必要性分析6四、 质量数据与分布规律7五、 过程质量控制的特点10六、 过程能力15七、 过程能力的计算和评价17八、 控制图的观察与分析18九、 控制图应用的程序20十、 项目概况23十一、 投资估算26建设投资估算表28建设期利息估算表29流动资金估算表30总投资及构成一览表31项目投资计划与资金筹措一览表32十二、 建设进度分析33项目实施进度计划一览表34一、 产业环境分析经济保持中高速增长。投资规模扩大、结构优化、效率提高，消费对经济增长贡献显著提高，出口对经济增长的促进作用增强。供给规模扩大、质量改
2、善。基础设施体系更加完善。发展质量和效益提高，地区生产总值、城乡居民收入增长高于全国平均水平，公共财政预算收入、企业利润率稳步提高，就业比较充分，物价水平保持在合理区间，主要经济指标平衡协调。转变发展方式取得重大突破。产业发展向中高端迈进，农牧业现代化加快推进，工业转型升级取得新突破，服务业比重明显上升，一产就业人员比重持续下降，多元发展多极支撑的现代产业体系基本形成。“五大基地”建设深入推进，资源综合利用率和产业精深加工度提高，工业化和信息化深度融合。要素结构优化，科技对经济增长贡献率提高，创新驱动发展格局初步形成。城镇化内涵发展、质量提高，户籍人口城镇化率提高，新农村新牧区建设成效显著，城
3、乡协调发展格局基本形成。生产力布局进一步优化，呼包鄂协同发展战略深入实施，东部地区加快发展，县域经济实力持续壮大，区域发展协调性不断增强。人民生活水平和质量普遍提高。城乡居民收入达到全国平均水平，收入差距缩小，中等收入人口比重上升。就业、教育、文化、社保、医疗、住房等公共服务体系更加健全，基本公共服务均等化水平稳步提高。教育现代化取得重要进展，劳动年龄人口受教育年限明显增加。国家现行标准下农村牧区贫困人口实现脱贫，贫困旗县全部摘帽，解决区域性整体贫困。国民素质和社会文明程度显著提高。中国梦和社会主义核心价值观更加深入人心，爱国主义、集体主义、社会主义思想广泛弘扬，向上向善、诚信互助的社会风尚更
4、加浓厚，人民思想道德素质、科学文化素质、健康素质明显提高，全社会法治意识不断增强。公共文化服务体系基本建成，推动文化产业成为国民经济支柱性产业。生态环境质量持续改善。生产方式和生活方式绿色、低碳水平上升。草原植被盖度和森林覆盖率持续提高，主要生态系统步入良性循环。能源资源开发利用效率大幅提高，能源和水资源消耗、建设用地、碳排放总量有效控制，主要污染物排放总量大幅减少，城乡人居环境明显改善。主体功能区布局和生态安全屏障基本形成，对国家生态文明建设大局的贡献更加突出。二、 进入行业的壁垒1、技术壁垒电子设备制造商主要为下游品牌商提供硬件解决方案，不同的行业、行业内不同品牌商的最终产品所应用的具体场
5、景有所不同，教育、办公、金融、零售以及工业控制等场景对硬件的功能、端口、稳定性的技术标准需求存在差异化，因此对电子设备制造商所提供的硬件也有着不同的需求。电子设备制造商需要根据下游品牌商所使用的软件和不同应用场景的相关要求进行开发相应产品，对电子设备制造商的研发能力也有着较高的要求。由于电子产品更新换代频率较高，电子设备制造商需要积累开发经验来提高研发响应准确性、及时性。因此，由产品开发经验和研发实力构成的研发壁垒成为行业新进入者的进入壁垒之一。2、生产壁垒行业内的知名品牌商在选择供应商时会考察供应商的供货能力，一方面要求供应商具备进行高良率的规模化生产的能力，另一方面，由于下游应用场景不同，
6、所需软件适配需求不同，客户会要求供应商在既具备规模化生产能力的同时又能有高度的灵活性。规模化生产能力要求企业拥有高机械化的生产线和具备较高的生产熟练度的生产工人。企业在进行生产前需要根据客户的订单进行较大规模的备货，企业生产规模越大，所需的芯片、内存、硬盘等高价值电子元件原材料就越多，占用的流动资金也就越多。在近年来贸易摩擦及疫情的影响下，为应对可能出现的原材料短缺情况，企业提前备货的比例可能也需要相应增加，对企业的现金储备量和资产周转能力也提出了较高的要求。因此，规模化生产所需的人工、资金等也成为进入行业的壁垒之一。3、客户资源壁垒各细分市场的行业集中度较高，品牌客户对上游的需求较大，获取品
7、牌客户大规模、稳定的订单有助于电子设备生产商进一步扩大经营规模、提高在行业内的知名度。由于相关产品的生产需要生产商和客户之间合作进行开发，因此客户对生产商有一定黏性。同时，品牌客户对供应商的供应能力、服务响应能力的要求较高。客户对供应商的供应能力、研发能力和服务响应能力要求会对新进入者提出较大挑战。4、人才壁垒行业涉及多个技术领域，技术和研发人员不仅需要具备专业的软件或硬件技术，还需具有一定的软件开发、嵌入式硬件研发、软硬件结合、产品测试、生产制造及项目管理能力，同时还要对下游行业需求有深入的理解。这些对本行业的新进入者提出较高的人才要求，构成了本行业的人才壁垒。三、 必要性分析1、提升公司核
8、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。四、 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，
9、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都可以取精度较高一级的数值
10、。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
11、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性和总体分布的规律性。在统
12、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，某电话交换台收到的呼叫来到某公共
13、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。五、 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
14、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
15、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
16、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
