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    σ(西格玛)

    韩斐 2024-03-20 14:55
    σ(西格玛):σ在统计学中代表“标准差”,即对过程输出的分布宽度的测量。σ值越高,过程不良品率越低。当σ值达到6时,即6σ的品质,表示“每百万单位只有3.4个不良品”;当σ值达到5时,表示“每百万单位有230个不良品”;当σ值达到4时,表示“每百万单位有6200个不良品”;当σ值达到3时,表示“每百万单位有66800个不良品”。
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  • 过程能力指数(Cpk):表示过程在稳定可控(即没有特殊原因干扰产出品特性)的状态下,能使其产出品达到可接受标准程度的指标。通常过程能力指数越高,产品的不良率越低。
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  • 抓好实施效果评估。构建区域制造业卓越质量评价体系,适时将评价结果作为对各地区质量工作考核的重要依据。定期开展阶段性总结,对实施过程及成效进行监测,针对出现的问题和薄弱环节,采取有效措施,确保完成各项任务。各地工业和信息化主管部门要推动将制造业卓越质量工程实施纳入政府质量工作统筹。
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  • 推动研发设计数字化。支持企业开展基于或高于用户需求的质量设计,加强数字化设计工具应用,鼓励运用数字孪生、可靠性设计与仿真等技术开展新产品质量分析,实现关键质量指标的设计优化,应用人工智能等技术确定最优设计方案,提升智能化质量策划水平,从源头防止质量风险,解决质量问题。
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  • 加强质量数据管理。推动企业建立质量数据管理制度,运用数字技术对质量数据进行采集、存储、处理和分析,深入挖掘质量数据价值。推动企业建设数据管理能力,完善质量数据架构设计,加强质量数据标准化管理,建立质量数据安全标准,与上下游企业共建供应链质量管理平台,实现质量数据在业务活动中高效率共享。引导企业重视质量数据开发利
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  • 促进生产制造数字化。支持企业应用数字化技术,实现制造过程的数字化控制、网络化协同和智能化管理。加快工业互联网发展,通过系统集成实现设备远程监控和预测性维护。推动企业开展全流程质量在线监测、诊断与优化,深化传感器、机器视觉、自动化控制、先进测量仪器等技术应用,依据过程质量指标设置智能预警管控,持续提升生产过程
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  • 加强产业链供应链质量联动。支持企业将产业链供应链上下游企业纳入质量管理体系,沿产业链明确质量指标与要求,实施质量技术联合攻关和质量一致性管控。推动企业积极履行社会责任,夯实价值创造基础,统筹产业链供应链各方协作关系,促进研发平台、应用场景、信息资源等共建共享,增进企业市场认同和价值实现。
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  • 持续提升质量基础能力。支持企业加强计量、标准、认证认可、试验验证、检验检测等能力建设,持续采用新技术、新产品对计量检测仪器、试验设备等设施升级改造,提升质量控制水平,加大对标准研制与推广、检验检测认证等无形资产的投资,拉升质量“高线”。鼓励龙头企业加强中试条件建设,发挥公共服务平台作用,提升产品设计定型、生产
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  • 加快质量技术创新应用。将质量提升与管理、技术、标准、知识产权一体化推进,鼓励企业加强技术体系化布局,开展质量设计技术、过程控制方法与工具、试验检测技术、运维保障技术、分析评价技术等攻关和应用,建立支撑质量创新的知识资源。引导企业积极学习质量标杆、典型案例先进经验,提高质量工程技术、质量数据运用能力。
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  • 创新质量管理过程方法。引导企业建立先进质量管理体系,深入开展先进质量管理体系标准贯标。推动企业将质量目标任务分解为具体举措,持续健全制度机制、优化工作流程、提升管理水平,增强质量目标实现能力,加强过程识别、管理和验证,围绕关键过程开展定量分析和精准控制,实现全员、全过程、全要素、全数据的先进质量管理。
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