螺钉公司质量管理

螺钉公司 质量管理 目录 一、 产业环境分析 3 二、 紧固件行业发展现状 4 三、 必要性分析 6 四、 过程能力的计算和评价 6 五、 过程能力 8 六、 质量数据与分布规律 9 七、 过程质量控制的特点 13 八、 调研与开发过程的质量管理 18 九、 服务质量形成规律 21 十、 顾客满意质量管理 25 十一、 顾客满意度测评 31 十二、 服务接触系统 36 十三、 服务利润链 45 十四、 ISO9004：2009主要内容 48 十五、 管理体系成熟度等级 54 十六、 ISO9000族标准的结构 58 十七、 ISO9000族标准的发展 60 十八、 公司简介 61 公司合并资产负债表主要数据 62 公司合并利润表主要数据 62 十九、 法人治理 63 二十、 项目风险分析 77 二十一、 项目风险对策 79 二十二、 人力资源配置 80 劳动定员一览表 80 二十三、 SWOT分析说明 82 一、 产业环境分析 拓展经济发展新空间。紧紧抓住转变经济发展方式的窗口期，释放新需求，创造新供给，用发展新空间培育发展新动力，用发展新动力开拓发展新空间。 优化市域发展空间。明确发展定位，更好促进各板块形成统筹联动、合理分工、各具特色、功能衔接的融合发展格局，提升城市整体发展能级。加强市级统筹，制定全市产业布局规划，引导重大项目向重点园区集聚、特色产业向特色园区集聚，实现布局优化、错位竞争、特色发展。 拓展产业发展空间。推广新型孵化模式，发展众创、众包、众扶、众筹空间。发展天使、创业、产业投资，探索多元化方式建立产业基金。深入推进“个转企、小转规、规转股、股转市”，支持更多优质企业上市挂牌，鼓励企业通过资本运作做强做大。推进产业跨界融合发展，推动一二三产相互渗透、跨界融合，催生更多新产品、新业态、新商业模式。加快推进“制造＋智能”“制造＋网络”“制造＋服务”，让融合发展成为制造业转型升级的新路径。实施“互联网＋”行动计划，发展分享经济，促进互联网和经济社会融合发展。大力培育网络服务平台，提高平台的集聚效应和市场价值，推进数据资源开放共享。 提升产品价值空间。弘扬“工匠精神”，推动“精致生产”，施行“精益管理”，专注质量、品牌和标准建设，加强知识产权保护，加快名品名牌培育，以质量和品牌提升增强有效供给能力，实现产品由价格竞争向质量竞争、品牌竞争转变。加强产业集群区域品牌建设，以品牌塑造产业形象，推动发展迈入品牌时代，努力建设“质量强市”示范城市。 全面提升开放水平。抢抓国家“一带一路”重大开放机遇，做到对内对外开放齐抓，努力形成全方位、多领域、深层次的开放格局。 加快开放型经济转型升级。着力推动开发区转型发展，主攻高端人才、高端技术、高端产业的集聚和培育，充分发挥主阵地作用，使其成为先进制造业基地和产业技术创新中心建设的主要载体。 形成对外开放新机制。完善法治化、国际化、便利化的营商环境，健全有利于合作共赢并与国际贸易投资规则相适应的体制机制。 二、 紧固件行业发展现状 1、全球紧固件行业发展现状 紧固件广泛用于工业经济的各个领域，市场空间广阔。根据Statista数据，全球工业紧固件市场规模从2016年的849亿美元预计增长至2022年的1,165亿美元，年均复合增长率预计为5.42%。近年来，随着中国、美国、俄罗斯、巴西、波兰和印度等国家在经济与工业上的发展，将进一步带动紧固件需求的增长。此外，家用电器、汽车工业、航空航天制造业、建筑工业、电子工业、机械装备制造业以及制造业售后市场等行业的增长，亦将刺激紧固件市场需求的上扬。 美国、德国、英国、法国、日本和意大利是紧固件的进口国，同时也是高品质紧固件产品出口国。在产品标准方面，美国、日本等制造业发达国家发展起步早、行业标准完善，紧固件生产存在一定技术优势。 美国有着较长的进口紧固件产品历史。根据美国进出口情况统计网站Flexport及宜选研究院的统计数据显示，中国大陆和中国台湾曾连续多年成为美国紧固件的最大供应来源地，在2017年，仅中国大陆和中国台湾地区向美国出口的紧固件总值就占到了美国当年紧固件总进口值的55.92%。根据统计结果，2020年中国对美国出口的金属紧固件占到中国当年金属紧固件出口总额的12.13%，美国是中国金属紧固件出口的第一大对象。 2、中国紧固件行业发展现状 我国目前是紧固件第一大生产国，近年来紧固件行业总体保持稳定增长趋势。2012-2021年我国金属紧固件产量由591.38万吨增长至786.89万吨，增幅为33.06%；2012-2021年我国紧固件行业收入由1,115.22亿元增长至1,455.23亿元，增幅为30.49%。我国紧固件相关生产企业数量较多，主要分布在长三角、珠三角以及环渤海等地区。行业分散化程度比较高，自动化程度较低、技术装备相对落后、产品档次较低、规模较小的企业较多，这也造成我国紧固件产品普遍强度较低、性能较差，产品价格难以提升，低端紧固件产品产能过剩，市场竞争呈现典型的红海竞争局面。近年来，随着行业技术水平积累、设备不断投入，部分细分领域出现了具有一定规模优势，且产品技术水平、客户口碑良好的紧固件企业。 三、 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。 四、 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。 五、 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。 六、 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，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