质量管理如何利用好大数据

质量管理如何利用好大数据
质量管理如何利用好大数据

质量管理如何利用好大数据

如果抛开拗口的定义,这样一个段子更能说明大数据的作用:“尊敬的用户您好,您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票,是一个女生。她的电话号码是:138xxxxxxxx,根据她的购票记录来看,她近半年都是单身,她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友,请您及时联系她。”

这就是大数据,是对每个个体数据的收集与整合,它可以应用于生活的每一个方面,当然也包括质量安全。上周,国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉,就特意提出要建立大数据标准体系,加强和改进质量监管,就是希望借助大数据这一新技术,做好质量安全工作。

运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管,首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据,甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系,研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范,促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里,完善标准规范,正是政府加强运用大数据的保障措施之一,这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。

不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说,建立属于自身的标准体系,就是建立大数据运用的“规矩”。一方面,标准体系规范的完善,利于大数据更好地发挥其作用,也能够更好地促进大数据产业健康发展;另一方面,建立大数

据标准体系,也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础,便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。

有了标准体系,不仅有了大数据的规范基础,也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上,计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段,为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。

对于大数据来说,有两点比较关键,一是数据,即数据的获取与生成;二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说,目前无论是可穿戴设备等智能硬件,还是智能手机里的众多APP(应用程序)软件,都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说,同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。

对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用,则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的,充分运用大数据技术,积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求,在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务,推动企业可持续发展,正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现,也能为改进质量监管提供帮助。

当前,市场主体数量快速增长,市场活跃度不断提升,全社会信息量爆炸式增长,数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战,也带来了新的机遇,只要从建立质量基础大数据入手,相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。

量化大数据时代的量化管理

1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息,天哪!如果有一种通俗易懂的语言,能让所有人(无论其人生阅历或教育经历如何)都能明白量化的好处,该有多好!我认为语言不通是事业(和生活)的最大障碍。所以,提炼总结出公用词汇至关重要,是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖,但这并不意味着要发明新词儿,组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上,我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念,让其浅显易懂,简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次,在半路上,我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书,我不得不搜肠刮肚努力回想,好找出一个故事来哄她入睡。好吧,我承认我虽然对讲过的课记忆深刻,但却完全记不住那些儿童故事。所以,就像所有好父亲都会做的那样,我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢?故事背景打败大灰狼之后,三头小猪放浪形骸,生活奢靡。三年过去了,它们生活在肮脏的环境里,体重严重超标——就算是猪,也太胖了。由于健康状况不断恶化,它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致:你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞,缺乏睡眠,不锻炼身体,也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为,如果不改变生活方式,这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是,猪,也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说:“你的身体每况愈下,必须认真对待,改变生活方式!”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划,还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了,所以努力自救。它不再吃垃圾食品,每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后,小猪感觉棒极了,这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟,去外面彻夜狂欢。大餐过后,又搞了个吃冰激凌大赛(他赢了)。他们玩到凌晨3点才回家,回去倒头便睡。第二天,他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙(借口),只好周末锻炼了。快到月底时,他又开始吃垃圾食品,虽然没有以前吃得多,但也超过了正常标准。年底复查时,面对医生失望的表情,他震惊了。“可我是按医嘱做的啊,”第一头小猪说,“我饮食健康,努力锻炼,甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是,但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了,但还不够健康。你的睡眠可能更充足了,但还不够充分。总体来说,你的身体恶化了……如果再不改变,性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划,还给他报了一个动感单车课程,开了处方药,真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了,因此对着自己的大下巴发誓,他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼,只吃健康食品,饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程,简直就像钟表一样准时。可是,悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了,它虽然感觉好了点,可是因为焦虑,压力太大,它中风了。尽管身体状况有所改善,但它还是扛不住中风的打击。一个月后,它死了。听到这个消息,医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时,他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心,他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后,他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运?如何帮小猪重获健康?他喜欢量化,认为如果有目标指导,小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标:体重,血压,胆固醇。他告诉小猪,它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重,降血压,1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇,让三项指标都达到正常值。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据,多采用网络爬虫方式进行收集,这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置,灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面,有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成,从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等,这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模,使之简化,包括维归约、数据归约、数据抽样等技术,这一过程有利于提高大数据的价值密度,即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能(BI)的事情。抽取数据、挖掘数据,制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型,作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法,大伙儿都说海量数据,Large-scale Data。这听起来还是略显学术气,不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据,一种爆炸效应带来的结果,已经脱离某种专业的范畴,人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激,让BI人看到一些希望。 以前,不说国内,就算是国外,做BI也大多是局限在几个大行当,电信、金融、零售、政府,他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里,更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于,决策者有时候更愿意相信自己的直觉,而非数据。这种意识虽然逐渐在变化,可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入,他们对数据的利用方式,价值的榨取,让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策,而是可以从数据中获得收益了,它已经不再是一种锦上添花的东西了,那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网,在这些行当里面,数据在爆发,不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户,让他们自己去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容,个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月,TDWI(数据仓库学院)发布了2011年第四季度最佳实践报告,而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式,对全球范围的企业调查,目标对象既有IT人,有业务单位的人,也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况,现在如何,计划如何。所以,这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构,一下定义,二看现状,三分长短,四谈趋势,最后再来个厂商介绍。同样,这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义,值得关注。如果我们仅仅从字面上看,大数据似乎跟海量数据差别不大,仅仅是变得更加通俗?并非如此,这份报告给出一些区别,TDWI赋予这个术语更多的含义,更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V

大数据时代人力资源管理答案和学习笔记

大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。(单选题3 分)o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3 分)o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门

4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3 分)o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3 分)o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3 分)o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3 分)o

A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3 分)o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析,发现车祸的发生与时间有关,于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以()。(单选题3 分)o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是()。(单选题3

质量管理如何利用好大数据

质量管理如何利用好大数据 如果抛开拗口的定义,这样一个段子更能说明大数据的作用:“尊敬的用户您好,您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票,是一个女生。她的电话号码是:138xxxxxxxx,根据她的购票记录来看,她近半年都是单身,她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友,请您及时联系她。” 这就是大数据,是对每个个体数据的收集与整合,它可以应用于生活的每一个方面,当然也包括质量安全。上周,国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉,就特意提出要建立大数据标准体系,加强和改进质量监管,就是希望借助大数据这一新技术,做好质量安全工作。 运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管,首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据,甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系,研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范,促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里,完善标准规范,正是政府加强运用大数据的保障措施之一,这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。 不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说,建立属于自身的标准体系,就是建立大数据运用的“规矩”。一方面,标准体系规范的完善,利于大数据更好地发挥其作用,也能够更好地促进大数据产业健康发展;另一方面,建立大数

据标准体系,也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础,便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。 有了标准体系,不仅有了大数据的规范基础,也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上,计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段,为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。 对于大数据来说,有两点比较关键,一是数据,即数据的获取与生成;二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说,目前无论是可穿戴设备等智能硬件,还是智能手机里的众多APP(应用程序)软件,都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说,同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。 对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用,则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的,充分运用大数据技术,积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求,在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务,推动企业可持续发展,正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现,也能为改进质量监管提供帮助。 当前,市场主体数量快速增长,市场活跃度不断提升,全社会信息量爆炸式增长,数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战,也带来了新的机遇,只要从建立质量基础大数据入手,相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。

质量管理中常用的统计分析方法[详细]

质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3.1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3.2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3.3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4.1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4.2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4.5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R

大数据时代的人力资源管理答案

大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念,包含的三个含义中,不包括下列哪一项()。 (单选题3分) o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是()。(单选题3分) o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷,提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求,提高其产品的销量 3.当今,大数据应用的两大主要领域是()。(单选题3分) o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是()。(单选题3分) o A.甲骨文公司

o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指(单选题3分) o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是()。(单选题3分) o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库;云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出()概念的的企业。(单选题3分) o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题3分) o A.价值不变 o B.价值递增

大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究

大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究 随着信息社会的不断发展,信息系统中充斥着海量的、多结构的、多维度的数据资源,大数据价值已被社会全面认可,如何挖掘数据价值已成为各研究领域和各行业应用领域最为关心的问题。数据究竟是垃圾还是宝藏,最重要的问题是所要分析挖掘的数据是否是高质量的,一个低质量的数据来源会使得不仅无法体现数据价值,而且可能会与实际情况背道而驰,反而起到了副作用。目前,国内外研究机构和学者针对数据质量管理与检测问题提出了多种方法论和框架,但在实际应用当中缺乏具体执行手段,使得数据质量管理实行起来困难重重。 针对数据质量管理、评估和检测的关键问题,本文做了以下工作:(1)针对数据质量管理问题,本文通过对目前国内外主流数据管理方法和框架进行了深入对比和分析,梳理出数据质量管理的通用方法流程和指标体系。提出了六项重要数据质量指标的度量方法,并提出了计算公式,为数据质量管理和评估提供了有效指导。同时,针对数据质量管理的执行情况提出了数据质量成熟度模型,为数据质量的整体评价提供了参考依据。 (2)针对数据预处理问题,本文提出了一种数据离散化预处理算法。在大数据环境中,数据产生和更新频率不断加快,更多的数据是以连续方式进入信息系统,需要进行离散化处理才能够被信息系统所处理,离散化处理效率和效果对于后续数据质量检测和评估工作起到至关重要的作用。因此,本文提出了一种高效、准确的数据离散化处理算法(ICACC,Improved class-attribute contingency coefficient Method),能够有效提升大数据应用当中连续数据转换成离散数据进行处理时的效率和准确性,算法经过实验验证相比于传统处理算法准确率提升10%。

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的 对数据进行收集、分析和利用,以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围 适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会:负责有质量管理体系有关的数据收集和分析; 3.2 生产部门:负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析; 3.3 品管部:负责产品质量有关的数据收集和分析。 4.定义 4.1信息源 信息作为资源的一种,是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。 它包括量化信息(如数据)和非量化信息。典型的信息源为:过程、产品 /或服务的知识和/或经验,来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类: A.综合分析信息(如综合报告,年终总结,专案分析、持续改进项目策划等等)、 B.一般统计分析信息(如各种统计分析报表/图表等等) C.数据源(如各种报表、报告、质量记录等等)。 5.2 数据源(C类)管理及初步的数据分析(B类) 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1)对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”,对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2)对于外来记录或资料,由总台或相关部门文员接收(必要时做登记),并及时传递至相关部门保存(注:凡属热电感应的传真必 须要拷贝后保存)。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处,并规定测量的方法和措施。顾 客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为:产品和/或服务的反馈;顾客要求、服务资料和合同信息;市场需求变化;市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立 进行市场调研活动的过程,以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费,确定数据 收集的方法。采用的方法如下:顾客的投诉;与顾客直接交流;调查表;来自顾客组织的报告;各种媒体的报告;行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部 审核并测量审核结果,将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量,以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是:质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低(如浪费、物耗)等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1)品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2)品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求,包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置 (1)贮存 各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的 档案之中。 (2)保护 各部门采取妥善措施,如信息加密、分级审查,以确保信息的安全性和 保密性。 (3)处置 各部门定期清理过时的“信息”,使贮存的信息都有可利用的价值并减 少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布 各部门应将有关信息(其他部门所需的信息)及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为:计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

大数据时代的大数据管理研究

大数据时代的大数据管理研究 摘要:进入21世纪,信息技术成为这个时代发展的主流,大数据时代也正是信息技术下的产物,对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是,在大数据时代不断发展的过程中,大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发,对大数据的管理形式,进行了简要的分析和阐述,并提出了一些建议,希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词:大数据时代;大数据管理;策略 信息技术作为时代不断发展的象征,不管是在我国行业的发展中,还是在人们的日常生活,都起到了重要作用。同时,在信息技术不断发展的过程中,大数据时代的应用范围也在不断的扩大,其来源渠道也非常多,数量也在不断增加。在这种情况下,大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加,现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展,并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中,也受到了严重的影响,因此,要想有效的对大数据进行充分利用,就要对大数据管理形式给予高度重视,采取有效的措施,不断加强大数据的管理形式,最终实现有效、便捷、安全等管理性能,这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年,在大数据管理不断发展的过程中,也取得了一定的成绩。但是,大数据管理也经历了一个漫长的过程,主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时,随着大数据时代的大数据不断增加,所管理的范围和环境也在不断的变化。并且,在大数据管理不断发展的过程中,一些管理问题逐渐的暴露出来,为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇,下面就大数据管理的发展历程,管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代,计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时,根据当时的发展技术来说,并没有磁盘、U盘等一些先进设备,将其计算的结果进行去全面的保存和整理,仅仅只是依靠纸带、卡片等形式,对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差,并且在保存的过程中,也会经常发生丢失的现象,对大数据时代的大数据管理形式的发展,是没有任何的帮助。但是,依照当时的技术水平来看,也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展

基于大数据的遥感数据质量管理探索

基于大数据的遥感数据质量管理探索 发表时间:2018-07-23T12:20:00.747Z 来源:《基层建设》2018年第18期作者:孙立军李小强仲健民[导读] 摘要:大数据几乎对每个领域都产生了影响,遥感数据作为大数据重要组成部分,其自身也在发生深刻变革。 32023部队辽宁大连 116023 摘要:大数据几乎对每个领域都产生了影响,遥感数据作为大数据重要组成部分,其自身也在发生深刻变革。本文结合大数据时代背景和遥感数据质量管控现势情况,对大数据在遥感数据质量管控方面进行初步探索,浅要分析大数据下的遥感数据质量管理模式。 关键词:大数据;遥感数据;质量管理;探索 1 引言 21世纪,人类进入信息社会,传感器和社会网络产生海量数据,数据积累的量变引发质变,越来越多的企业、行业和国家以数据为资源进行知识和智力开发,挖掘了数据内在的价值,逐步形成了大数据的概念。大数据指的其实就是“海量数据+复杂数据类型”及非结构化数据,其核心在于数据的挖掘和应用产生的多方位价值。具有数据体量(V olumes)巨大、数据类别(Variety)繁多、价值(Value)密度低、处理速度(Velocity)快的特点(简称4V)。 大数据几乎对每个领域都产生了影响,从表象看,大数据就是一个容量特别大,数据类别特别多的数据集,大概能达到PB的级别,其并不是一种新的技术,也不是一种新的产品,而是我们这个时代出现的一种新的现象。从内涵看,大数据的价值还在于大数据内部的关联、挖掘数据与数据的复杂关系以及数据(结构化与非结构化)与业务和决策间的关联等。从资源应用角度看,大数据是一种海量的数据状态以及应对这种状态的处理技术工具,还是未来社会的一项重要基础设施。 2遥感数据质量管理瓶颈 2.1 遥感大数据质量验收 遥感技术正在逐渐建立大数据体系结构,面对海量遥感数据,如何实现数据的质量与数量同步发展是当前一大难题。传统遥感数据质量验收数据量较少,所有项目可以实现一、二级验收100%,部分项目可以实现三级验收100%,数据量在人工验收能力承受范围之内。面对日益增加的遥感数据,验收任务陡增,传统的人工验收已逐渐不能适应当前任务形势。以立体测图为例,现在每年千幅级的任务数量,包含空三、采集、入库等工序,如果每一幅图、每一道工序都通过传统人工验收,需要1个人验收4年,一个验收组(4人)验收1年,才能够基本实现100%验收。传统验收模式效率低,并且对人的主观能动性要求极高,正面临巨大挑战。 2.2 遥感大数据的存储管理 数据生产过程中,产生的一些过程数据,极大地占用了存储空间。以正射影像为例,每一道数据处理工序都需要留存,以备在后期验收过程中出现问题可以及时修改,这就使得实际生产过程中需要原始数据量5倍之多的存储空间来完成任务。大数据对数据传输和数据管理都提出了较高的要求,在海量数据中,如何更快捷的检索、定位、传输数据,都是目前需要解决的难题,而目前的测绘软硬件都不能够完全满足大数据管理要求。 3 基于大数据的质量检验模式的探索 3.1 健全大数据下质量管理体系 建立完善的质量管理体系是加强遥感产品质量管理的重要措施,为及时生产高标准、高质量的遥感产品,从设计、生产建立起一套严密协调的高效能的管理系统。实施全面质量控制,对顶层设计、作业力量、业务机制、业务创新、奖惩措施等各个影响质量建设的因素,进行全面规范、完善和提高。明确规定各部门和每个岗位在测绘生产中的职责,使各项工作正规化、标准化、程序化。制定质量计划,加强质量过程跟踪机制建设,从数据源、数据资料、数据流转、阶段成果等各方面进行全方位的跟踪管控,抓好每一道工序的成果质量。 3.2 完善大数据下遥感数据管理系统 由于数据量大,造成数据在传输、管理上显得有些“笨重”,如何高效快捷的实现数据管理和传输,可以从以下2个方面突破。一是依托集群系统,研究制定协同作业方案,实现数据实时共享和可视化,为数据接边和阶段性成果监视构建交流平台。同时,建立合理有效的数据管控级别,对作业员、指导工程师、验收员、网络管理员分别设置不同级别的访问和使用权限,既节省时间,同时对协同作业有极大的促进作用。二是减少数据流通次数,建立健全合理畅通的数据流通渠道,并且应避免数据的重复存储和版本信息的混乱。 3.3 研发大数据下智能质量分析系统 研发并配备大数据下遥感数据管理系统相应的软件系统,进一步提高质量检查的智能化水平。一方面,针对每一项任务,制定质量评定标准和相应的匹配模板,将所有的数据(成品和半成品)按照模板进行统一规范,利用智能匹配技术和结构分析技术,在少量人工干预的情况下,进行数据的统一质量评定。对作业人员每天提交的数据,可以充分利用夜间空闲时间,利用大数据分析系统和相关质量评定系统,统计数据质量情况、生成相应报告并反馈作业人员,以此实现数据质量跟踪检查。另一方面,依靠自身解决生产过程当中的小问题。充分调动人员积极性,依托科技创新,鼓励作业人员开发小程序、小软件,提高自查能力和效率。同时应考虑集中单位技术力量,研发系统高效的质量检查评价系统。 3.4 根据任务性质和需求把握主次 每一项任务都有其特定需求,如立体采集重点把握数据定位、影像判读、要素取舍、表示方法等,入库数据重点把握属性性质、拓扑关系等,地形图、军事交通图与军事地理图等不同类型的图表示的重点和方法也不同……这就需要根据任务需求、产品性质,明确验收重点,在坚持原则性问题不动摇的基础上合理把握,减少不必要的工作量。 4 结束语 大数据时代的到来,标志人类将进入数字化信息社会,构建世界信息架构。测绘数据作为基础性数据,既可以是大数据的框架数据,也可以依托大数据对自身进行不断的丰富完善。遥感数据成果质量的管理验收工作,必将在大数据的支撑下实现质的飞跃。 参考文献: [1]孔德智,杨晓明,张莹莹.大数据浅析[J].计算机科学与技术,2013,31(11):85-89. [2]胡雄伟,张宝林,李抵飞.大数据研究与应用综述(上)[J].标准科学,2013,9:29-34.

数据质量管理

数据质量管理 定义: 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程,其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗(DataCleaning)工具通常简单地被称为数据质量(Data Quality)工具,因此很多人认为数据质量管理,就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的,其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理(DQM),不仅包含了对数据质量的改善,同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理,主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容;针对组织的改善和管理,主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上,知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度 完整性Completeness:完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity:规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency:一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy:准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的,或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness:唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration:关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management:此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范,即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中,与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括:评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training:此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要;受训的知识和技能是否经过审核和确认,受训的内容是否与企业文化和价值观一致;培训流程是否合理完善等; 验证和确认Verify & Validation:此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品(数据)满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品(数据)在计划的环境中满足使用的要求;“验证”和“确认”的流程是否完善; 监督和监控Monitoring:此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度,会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面:信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜,在建项目管理体系均正常运行,过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善,提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制,体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性,使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑,使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围,对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息,产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制,分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%,审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制,重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延,拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候(雨、雪)原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工(待工)造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上,工期的拖延采取的措施包括:协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性,检查组对工期的处置进行了审查跟踪,发现一些不利项目的趋势: (1)、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧,有代沟,容易遭到业主的反索赔。 (2)、协商的手段和方式粗暴,一度追求目标得到赔偿,忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机,索赔的赔偿率不高。 (3)、管理上存在超前意识不强,对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围,公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵,对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间,

关于加强数据分析在质量管理中应用的思考

目前,在质量管理体系审核中,存在着一个普遍的问题,就是对GB/T19001-2000标准中8.4条款“数据分析”的审核深度不够,重视程度不高。查其原因主要有两点,一是企业不知道分析什么,如何进行分析,因而提供不出分析的证据;二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据,企业应该做哪些数据分析,在审核中轻描淡写几句,从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。 企业要想提高管理水平和产品质量,要想在同行业处于领先水平,就必须知道本企业的差距在哪里,然后才能分析原因进行改进。企业在管理活动和产品实现活动中通过内部沟通、顾客沟通、各种监视和测量活动,会收集到许多数据和信息,但这些数据和信息一般都是无规律的。因此,需要对数据和信息进行整理、分析,找出其规律性,从而为改进指出方向和机会,为领导正确决策提供依据。这就是进行数据分析的目的。 1ISO9000质量管理体系中数据分析的含义数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录,是科学研究最重要的基础,研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析,统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析,统计检验需要一些逻辑推理,才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性,它被用于许多场合。ISO9000族标准中对“数据分析”作了规定:“组织应确定、收集和分析适当的数据,以证实质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何处可能持续改进质量管理体系的有效性,应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。”数据分析提供以下有关方面的信息:顾客满意;与产品要求的符合性;过程产品的特性及趋势,包括采取预防措施的机会;供方。但从企业实际情况看,目前部分贯标企业对数据分析的重视程度不高。查其原因,一是企业不知道分析什么,如何进行分析,因而提供不出分析的证据;二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据,企业应该做哪些数据分析,在审核中轻描淡写几句,从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。这是许多企业虽然贯标认证多年,但质量管理水平提高不明显的主要原因之一。 质量数据是指某质量指标的质量特性值,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。狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据,如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据,如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象。 在质量数据统计分析中,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 关于加强数据分析 在质量管理中应用的思考 杨辉 (河南省信阳市质量技术监督局) 作者简介:杨辉,研究生,河南省信阳市质量技术监督局 注册质量工程师,主要从事质量管理工作。

大数据时代数据资产管理

大数据时代数据资产管理“五星模型” 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理,即使数据再多,对于企业 来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中,以下六类问题非常普遍: ? 数据架构失控; ? 元数据管理混乱; ?数据标准缺失; ? 数据质量参差不齐; ? 数据增长无序; ? 数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就,而是通过长期 不断的迭代演进而来。在这个过程中,大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中,没有得到充分发挥其价值的机会。

数据资产管理的核心 究竟具备什么样的特性,才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断:可控制,可量化、可变现

对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险,从而提升企业的核心竞争力,新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 fix Mgas 共享 三个基础: 1.数据架构:驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”,对于大数据时代的企业发展来说,一点也不过分。在企业中,我们不难看到ERP CRM、财务系统、技术 架构、数据中心的运营和维护……,这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后,又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构,应该先从人改变;企业的变革,应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产, 企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化,或是虚拟的组织,不断完善数据架构,提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量,将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。 FT窑蜿證设生命周菲 2.数据治理:治而不乱,让数据变成资产 数据幵发 数据删 数据生甜厲明

质量管理:数据分析控制程序

质量管理:数据分析控制程序 1、目的 收集和分析适当的数据,以确定质量管理体系的适宜性和有效性,并识别可以实施的改进。 2、适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。 3、相关/支持性文件 《过程和服务的监视和测量程序》 《文件控制程序》 《记录控制程序》 《纠正措施程序》 《预防措施程序》 4、职责 4.1质量管理部 a)负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理; b)负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 4.2各部门 a)负责各自相关的数据收集、传递、交流; b)负责本部门统计技术的具体选择与应用。 5、工作程序 5.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。

5.2数据的来源 5.2.1外部来源 a)政策、法规、标准等; b)地方政府机构检查的结果及反馈; c)市场动态; d)相关方(如业主和住户、供应方等)反馈及投诉等。 5.2.2内部来源 a)日常工作,如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录; b)存在、潜在的不合格,如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等; c)紧急信息如出现突发事故等; d)其他信息员工建议等。 5.2.3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。 5.3数据的收集、分析与处理 5.3.1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息; a)业主和住户满意或不满意程度; b)服务满足业主和住户需求的符合性; c)过程、服务的特性及发展趋势,包括采取预防措施的机会; d)供方的信务标准类数据的收集分析,并负责传递至相关部门。对出现的不合格项,执行《纠正措施程序》。

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