企业内部审核数据的统计分析与应用
产品审核的数据分析
产品审核的数据分析引言产品审核是一个非常重要的过程，对于企业而言，产品审核可以保证产品的质量和合规性，降低产品上市后的风险。
而数据分析在产品审核中发挥着关键的作用，可以帮助企业更好地理解和利用产品审核过程中产生的各种数据。
本文将主要探讨产品审核中的数据分析方法和应用。
数据采集与整理在产品审核过程中，企业需要收集和整理各种与产品审核相关的数据。
这些数据可以包括产品的原材料信息、生产过程数据、质检数据、销售数据等等。
数据采集可以通过企业内部的数据系统进行，在数据采集的过程中，需要保证数据的准确性和完整性。
在数据采集完成之后，企业还需要对采集到的数据进行整理和清洗。
数据清洗是一个非常重要的步骤，可以排除数据中的异常值和错误值，保证后续的数据分析结果的准确性。
数据分析方法在产品审核中，可以使用多种数据分析方法来挖掘数据中的有价值信息。
以下是一些常用的数据分析方法：描述性统计分析描述性统计分析是一种用来描述数据分布和集中趋势的方法。
通过计算数据的均值、中位数、众数、方差等指标，可以初步了解数据的特征。
在产品审核中，可以使用描述性统计分析来评估产品的平均质量水平、波动程度等，从而帮助企业确定产品审核的标准。
关联性分析关联性分析是一种用来探索数据中的关联关系的方法。
通过计算数据之间的相关系数或协方差，可以判断两个变量之间的相关性。
在产品审核中，关联性分析可以帮助企业找到与产品质量相关的因素，从而优化产品审核的流程。
预测分析预测分析是一种用来预测未来趋势和结果的方法。
通过建立数据模型，可以预测产品审核的结果和风险。
在产品审核中，预测分析可以帮助企业根据历史数据和相关因素来预测产品的质量和合规性，从而采取相应措施进行改进。
聚类分析聚类分析是一种用来对数据进行分类和归类的方法。
通过计算数据之间的相似性，可以将数据划分为多个不同的类别。
在产品审核中，聚类分析可以帮助企业识别出具有相似特征的产品，从而加强对相关产品的审核和管理。
数据分析模型在企业内部审计中的应用初探
数据分析模型在企业内部审计中的应用初探摘要：本文以供电企业及电力施工企业的业务为背景，根据笔者的审计经验，着重介绍在大数据环境下，如何利用计算机审计技术构建分析模型快速发现疑点和线索，达到提升审计质量和效率的目的。
关键词：大数据；数据分析；数据式审计；分析模型一、大数据及审计技术发展分析随着经济的发展，信息技术实现了跨越式发展，智能化设备的出现更是引发了数据的爆炸式增长，与之相匹配的大数据技术及相关产业均取得了迅猛发展，2015年8月国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》，更是将大数据发展上升到了国家战略层面，由中国知网2008-2018年统计的大数据学术关注度可以看出，2011年共发布文献82篇，环比增长率为67%，2012年发布文献647篇，环比增长689%，而2018年共发布文献25081篇，10年间学术关注增长了305倍。
图1 中国知网“大数据”学术关注度在大数据环境下，最关键的是利用大数据技术对海量数据进行收集、整理、挖掘，最后提取有价值信息，其过程与审计思路不谋而合。
目前，在审计实务中主要以计算机数据审计技术为主，主要是利用计算机技术来审查信息系统中存储和处理的电子数据，分为数据采集、数据验证、数据清理和转换、建立中间表、确定审计重点、建模分析和延伸验证7个环节。
构建审计分析模型是计算机数据审计最关键步骤，利用分析模型进行多角度、多层面、系统的分析，能够快速掌握被审计单位的整体运营和财务状况，发现异常和薄弱环节。
二、个体分析模型在审计实务中的应用审计分析模型是审计人员进行数据分析的一种逻辑表达式或数学公式，通过设定判断、计算或限制条件而建立起来的，用于验证审计事项性质或数量关系，进而科学的判断被审计单位经营管理活动的真实性、合法性及效益性。
审计分析模型主要分为系统模型、类别模型和个体模型，其中个体模型主要用于筛查线索，锁定问题，个体模型有利用法律法规建模、利用业务处理逻辑建模、利用外部数据关联关系建模等建模思路。
数据分析在企业管理中的应用技巧
数据分析在企业管理中的应用技巧一、前言如今，随着信息化时代的到来，数据已经成为企业发展的核心资源之一。
数据分析在企业管理中的应用也日益受到重视。
本文将从数据分析的基础概念和方法，结合企业实际应用场景，探讨数据分析在企业管理中的应用技巧。
二、基础概念和方法1. 基础概念数据是指从实际现象中获取的实数或离散符号数，具有事实性和客观性。
数据分析是指运用数理统计、计算机科学、模型推导等方法，对数据进行综合分析、统计和解释的过程。
2. 数据分析方法数据分析方法主要包括描述性分析、推论性分析、模型建立和模拟仿真等。
其中，描述性分析主要用于对数据进行描述和总结，推论性分析主要用于从样本分析中推导总体的统计特征，模型建立和模拟仿真主要用于研究系统的动态行为和性能等。
三、企业管理中的应用技巧1. 风险管理数据分析可以帮助企业识别潜在风险和隐患，以及制定风险管理策略和措施。
例如：购物网站可以通过分析用户的历史购买记录、浏览时间和购买偏好等，并建立风险管理模型，从而预测用户的交易风险，进而制定风险控制措施。
2. 营销策略数据分析可以帮助企业提高营销策略的准确性和精度。
例如：运用数据分析技术，企业可以分析市场需求和消费者行为，以设计符合市场需求的产品，并制定合理的价格策略和销售计划。
3. 生产优化数据分析可以帮助企业优化生产和流程，提高生产效率和产品质量。
例如：企业可以通过数据分析技术，分析生产过程中的各项指标，评估产品的质量和生产效率，以便进行相关调整和优化。
4. 人力资源管理数据分析可以帮助企业分析员工的能力、绩效和满意度等因素，制定有效的人力资源政策和管理措施。
例如：企业可以通过数据分析技术，分析员工的工作时间、任务完成情况和绩效数据，以便制定个性化的员工培训计划和绩效考核方案。
5. 客户关系管理数据分析可以帮助企业精准识别客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
例如：企业可以通过数据分析技术，分析客户的消费和回访记录，预测客户的潜在需求和购买偏好，以便制定个性化的营销和服务策略。
管理制度的数据分析
管理制度的数据分析随着数字化时代的到来，数据分析在企业管理中发挥着越来越重要的作用。
管理制度的数据分析不仅可以帮助企业了解其内部运营情况，还可以提供决策支持，优化流程，并提高企业的整体效率。
本文将探讨管理制度的数据分析的意义、方法和应用。
意义管理制度是企业内部规范和约束行为的一套规定和流程，对企业发展和运营起着关键作用。
通过数据分析，可以更好地了解管理制度的执行情况，发现问题，并及时调整和改进。
其次，通过对管理制度数据进行分析，可以发现企业内部不同部门的运营情况，并进行对比。
这不仅可以促进信息共享和沟通，还可以帮助企业识别并解决潜在的问题。
方法数据分析的方法可以根据企业的实际情况和需求来选择，以下是一些常用的数据分析方法：1.统计分析：通过收集和整理管理制度实施过程中所产生的数据，如人员流动、绩效考核等，进行统计分析，揭示规律和趋势。
2.可视化分析：通过图表、图形和地图等可视化工具展现数据，提供直观的理解和洞察，帮助管理者更好地理解数据背后的含义。
3.关联分析：通过分析不同管理制度之间的关系，了解它们之间的互动以及对企业绩效的影响，从而调整和优化管理制度。
应用管理制度的数据分析可以应用于多个方面，以下是其中几个重要的应用领域：1.人力资源管理：通过分析员工绩效、离职率和培训投入等数据，可以评估人力资源管理的效果，并制定更合理的人力资源策略。
2.财务管理：通过分析成本、收入和利润等财务数据，可以帮助企业管理者了解财务状况并作出相应决策，如调整预算和成本控制。
3.流程优化：通过分析管理制度执行过程中产生的数据，可以发现流程中存在的问题和瓶颈，并提出优化建议，以提高效率和降低成本。
4.风险管理：通过分析管理制度执行过程中的数据，可以发现潜在的风险因素，并采取相应措施进行风险管控，以保障企业的稳定运营。
结论管理制度的数据分析是现代企业管理的重要工具。
通过数据分析，企业可以更好地了解管理制度的执行情况，发现问题，并采取相应措施进行改进。
内部审计数据分析模板(通用版)
内部审计数据分析模板(通用版)1. 背景内部审计是组织中保持有效运营和风险管理的关键部分。
数据分析在内部审计中发挥着重要的作用，通过对大量数据进行收集、处理和分析，可以帮助识别潜在的问题和机会。
为了提高数据分析工作的效率和一致性，我们在此提供了一个通用的内部审计数据分析模板。
2. 数据收集与整理2.1 数据源数据源是进行数据分析的基础，因此需要确定可靠、完整的数据源。
在收集数据时，要确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据提取和导入数据提取和导入是将数据从源系统导入到分析工具中的过程。
需要选择合适的工具和方法，确保数据的完整性和准确性。
2.3 数据清洗和转换数据清洗和转换是为了使数据符合分析的要求。
在清洗数据时，需要处理缺失值、异常值以及重复数据。
在转换数据时，可以进行数据格式的调整和变量的衍生。
3. 数据分析方法3.1 描述性统计分析描述性统计分析用于对数据进行总结和描述，帮助了解数据的基本特征。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差等。
3.2 关联分析关联分析用于发现数据中的相关关系。
通过计算不同变量之间的相关系数或建立关联规则，可以找出潜在的关联关系。
3.3 趋势分析趋势分析用于分析数据的变化趋势。
通过绘制趋势图或计算趋势指标，可以了解数据的发展方向和变化幅度。
3.4 异常检测异常检测用于发现数据中的异常值或异常模式。
通过统计方法或机器研究算法，可以辨别出与正常数据不符的异常情况。
4. 分析结果呈现和解释4.1 可视化呈现通过图表、图形和仪表板等方式，将分析结果以直观的形式展示出来。
可视化能够使数据更易于理解和分析。
4.2 结果解释和报告对分析结果进行解释，并编写相应的报告。
在解释结果时，要注明分析方法和数据限制，以提高结果的可信度和合理性。
5. 结论和建议基于数据分析的结果，总结出结论，并提出相应的建议。
结论和建议应该是清晰、具体和可行的，有助于组织进行决策和改进。
以上是内部审计数据分析模板的概要内容，根据具体情况，可以进一步扩展和调整。
大数据技术在内部审计中的应用分析
大数据技术在内部审计中的应用分析随着科技的不断进步和社会的不断发展，大数据技术越来越深入人们的生活和工作中。
在企业管理中，大数据技术已经成为公司经营决策的重要基础和支撑。
而在企业内部审计中，大数据技术也逐渐被应用，成为提高内部审计效率和质量的重要手段。
内部审计是企业风险管理和控制体系的核心部分，审计对象涉及企业内部各个环节和业务，审计工作需要对海量数据进行收集、分析和整合。
传统的审计方式已经难以满足大数据时代的审计需求，因此采用大数据技术来辅助内部审计工作具有非常重要的意义。
首先，大数据技术可以实现数据挖掘和异常检测。
内部审计工作通常需要对大量的数据进行分析、筛选、统计和识别，大数据技术可以对数据进行挖掘和分析，通过多维度、多角度的分析方法，可以更加全面、深入地了解审计对象的业务运营状况和风险情况。
同时，大数据技术可以利用各种模型和算法，实现对异常数据的检测，将注意力集中在重要的数据和关键的风险点上，提高审计的准确性和效率。
其次，大数据技术可以实现可视化分析和决策支持。
内部审计对数据的分析与反馈需要及时、全面、直观，如果用传统的方式进行报告和总结，时间成本较高，而且无法实现多维度、动态的数据展示。
大数据技术可以通过可视化分析，将海量数据进行有机整合和图形化展示，基于数据，形成清晰、直观、生动的数据模型和可视化效果，方便审计人员进行理解和把握，并可以为审计决策提供辅助和支持。
最后，大数据技术可以实现自动化和智能化审计。
大数据技术可以结合人工智能技术实现智能化分析和处理，不仅可以提高审计工作的效率和快捷性，减少人力和时间成本，而且可以通过机器学习技术实现自动化的风险识别和发现，对于审计工作更加深入、全面、准确、高效。
自动化审计可以避免数据漏洞和短板，减少错误率，也可以规避人为因素带来的审计风险和法律风险，提升审计工作的公正性、严肃性和科学性。
总之，大数据技术的应用，不仅可以极大地提高内部审计的工作效率和质量，而且可以满足企业内部风险控制和管理的需求，有效地把握风险和机遇，促进企业可持续发展。
审计数据分析
审计数据分析在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
审计作为一种监督和评估机制，也越来越依赖于数据分析来提高效率、发现问题和提供有价值的见解。
审计数据分析不仅能够帮助审计人员更快速、更准确地完成审计任务，还能为组织的决策提供有力支持。
审计数据分析是指运用各种数据分析技术和方法，对与审计相关的数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
这些数据来源广泛，包括财务系统、业务系统、数据库、电子表格等等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，审计人员可以发现潜在的风险、异常情况和违规行为。
那么，审计数据分析到底有哪些重要的作用呢？首先，它能够提高审计效率。
传统的审计方法往往依赖于抽样检查，这不仅费时费力，而且可能会遗漏重要的信息。
而通过数据分析，审计人员可以对大量的数据进行全面审查，快速筛选出关键信息和异常数据，从而大大减少了审计的时间和成本。
其次，增强审计的准确性。
数据分析可以避免人为的疏忽和错误，基于客观的数据得出结论，使审计结果更加可靠。
再者，有助于发现潜在的风险和问题。
数据的关联性和趋势分析能够揭示出隐藏在数据背后的风险模式和异常行为，帮助审计人员提前预警，为组织防范风险提供有力支持。
接下来，让我们看看审计数据分析的一般流程。
第一步是数据收集。
这需要审计人员明确所需的数据范围和来源，并采取适当的方法获取数据。
在收集数据时，要确保数据的完整性和准确性。
第二步是数据清理和预处理。
这一步骤非常关键，因为原始数据往往存在错误、缺失值和不一致等问题。
审计人员需要对数据进行清理、转换和标准化，以便后续的分析。
第三步是数据分析。
在这一阶段，可以运用多种分析方法，如统计分析、数据挖掘、可视化分析等。
通过建立模型、设定指标和阈值，来发现数据中的异常和规律。
第四步是结果解释和报告。
审计人员需要将分析结果进行解释和评估，判断其对审计结论的影响，并以清晰、易懂的方式向相关方报告。
在进行审计数据分析时，还需要注意一些关键的问题。
大数据背景下企业内部审计研究
大数据背景下企业内部审计研究近年来，大数据技术的快速发展和广泛应用给企业内部审计带来了巨大的机遇和挑战。
企业内部审计是指企业内部独立机构或职能部门对企业内部经营活动的合规性、风险管理和治理效能进行独立、客观和全面的审查和评价。
大数据技术的应用可以使内部审计工作更加高效、准确和有效，提高企业风险管理和治理效能。
本文将探讨大数据背景下企业内部审计的研究现状、应用场景和存在问题，以及未来的发展趋势。
一、研究现状大数据技术的出现为企业内部审计带来了全新的思路和方法，许多学者开始关注企业内部审计与大数据技术的结合。
研究表明，大数据技术在企业内部审计中可以应用于以下几个方面：1.风险评估：企业内部审计需要对企业的内部风险进行评估，而大数据技术可以通过分析数据来识别潜在的风险因素，从而帮助审计人员更加准确地评估风险。
2.内部控制测试：企业内部审计需要对企业的内部控制进行测试，而大数据技术可以帮助审计人员快速、准确地测试内部控制措施的有效性。
二、应用场景大数据技术在企业内部审计中的应用场景主要有以下几个方面：1.财务审计：大数据技术可以应用于财务审计中，通过分析财务数据和相关业务数据，来识别潜在的财务风险和问题。
3.合规审查：大数据技术可以应用于企业的合规审查中，通过对企业的各个业务领域进行分析，来发现可能存在的合规问题。
三、存在问题1.数据的质量：大数据技术需要大量的数据支持，但是企业内部可能存在数据缺失、不准确等问题，这会影响到大数据技术的应用和效果。
2.人才的短缺：大数据技术需要专业的人才来支撑和应用，但是目前专业人才的数量还比较少，在企业内部难以找到合适的人才。
3.隐私保护：大数据技术需要处理大量的个人信息和敏感信息，涉及到隐私保护等问题，需要企业内部制定相应的隐私保护政策和措施。
四、未来发展趋势随着大数据技术的不断发展，企业内部审计也将不断地发展和创新。
未来大数据技术在企业内部审计中的应用将更加广泛，主要表现在以下几个方面：1.智能化：大数据技术将会实现智能化处理和分析，提高企业内部审计的自动化程度和效率。
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58March 2015SHANGHAI QUALITY2015年·第3期认证沙龙Certification Salon个企业的质量管理水平怎样？影响产品质量的关键因素是什么？过程存在哪些问题？应当针对性地采取什么质量改进措施？对于这些问题，如果仅有一些主观概念和总体性笼统的评价，而没有准确、详尽的数据基础将情况说得清楚、说得准的话，是永远无法解决的。
正如GJB9001B-2009标准所述“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，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性”。
同时GJB9001B-2009标准明确内部审核是评价质量管理体系的方法之一，是企业对其自身的质量管理体系所进行的审核，并指出进行企业内部审核数据的统计分析，应采取怎样的方法进行，以保证内部审核数据统计分析的有效应用，达到发现问题、解决问题的目的，确保企业内部审核的有效性和效率，从而保证质量管理体系的有效性。
企业内部审核数据的统计分析与应用◆ 白小红 苏 渊 / 文一1 统计分析在企业内部审核中的作用统计分析是指数据的收集、分析和判读。
企业质量管理体系在运行过程中，时时存在着一些不确定性，即“变异”，质量管理体系审核是GJB9001B-2009的主要条款，对于企业来讲，是指内部质量管理体系审核，是一个企业对其自身的质量管理体系所进行的审核，它是质量管理体系发挥自我诊断功能的主要手段之一，是对企业质量管理体系一次全面、系统的检查，是实施自我调整和自我完善的重要前提。
内部审核覆盖质量管理体系标准的所有要素，涉及所有职能部门，能更全面地发现质量管理体系存在的问题，内部审核发现的问题往往是企业进行持续改进的主要依据。
建立和运行GJB9001B-2009标准所要求的质量管理体系，统计分析是不可或缺的。
统计分析在用数据说话是现代质量管理的一个突出特点，数据是测量的结果，是过程运行情况的客观反映，数据以它特有的方式告诉我们，过程发生了什么以及改进的机会在何处。
统计分析能帮助我们观察到质量管理体系运行中的变异,进而解决甚至预防由这些变异可能引发的问题。
统计分析能使企业利用可获得的数据做出决策，在企业质量改进过程中起着关键性的作用。
因此，统计分析有助于企业质量改进，提高效益。
统计分析是利用数据进行定量分析，迅速将数据信息转化为决策信息。
利用统计分析有助于企业在实施GJB9001B-2009标准过程中，对质量管理体系存在问题的测量、表述、分析、解释和建模，从而更好地理解变异的性质、程度和原因，有助于预防措施的落实，有助于提升企业内部审核的有效性和效率，确保质量管理体系有效性，使企业的质量管理水平得到进一步的提升。
59March 2015 SHANGHAI QUALITY2015年·第3期认证沙龙Certification Salon2 应用分析本文以笔者所在企业2012年内部审核为例，从内部审核数据的统计分析、内部审核存在的问题、内部审核的改进措施，以及内部审核的改进效果四个方面，论述内部审核数据的统计分析方法与应用效果，说明企业内部审核数据的统计分析与应用的作用。
2.1内部审核数据的统计分析 2.1.1全过程审核数据的统计分析全过程审核采用的方式是滚动式内审：分期、分部门的审核方式，即对39个单位分三期进行审核，审核时间分别为5月、7月和8月，共开具不符合26项。
（1）不符合条款的统计分析GJB9001B -2009标准中对不符合的定义是“未满足要求”。
2012年全过程审核共开具不符合26项。
其中7.5.1“生产和服务提供的控制”11项、7.5.6“关键过程”5项、4.2.3“文件控制”4项、7.6“监视和测量设备的控制”2项、7.5.4“顾客财产”1项、7.5.3“标识和可追溯性”1项、7.5.2“生产和服务提供过程的确认”1项、4.2.4“记录控制”1项（2012年全过程审核不符合条款统计见表1）。
从表1不符合条款统计数据可以看出，2012年全过程审核涉及不符合条款共有8个，其中：（a ）7.5.1“生产和服务提供的控制”出现不符合11项，占不符合项总数的42.3%，是公司质量管理体系运行中的薄弱环节，主要存在的问题是生产和服务过程不能严格按技术文件执行。
具体表现在：料浆的比重比实际的高；材料室库存的不同材料或规格的焊丝，材料台帐、卡片及实物上均没有标识焊丝的批号；工艺规程中要求使用的叶片标准件、楔形块无工装编号，要求使用的纤维过滤网未注明规格，要求使用的倒角卡尺现场未使用，实际主轴转速比要求的高等。
（b ）7.5.6“关键过程”出现不符合5项，占不符合项总数的19.2%，主要存在的问题是关键过程控制未严格按质量管理体系文件执行。
具体表现在：关键件流水卡片上无关键件标识；工艺规程中，关键工序与关键工序目录上的关键工序不一致且内容也不相同，工艺规程规定的夹具及模具预热温度与关键工序控制卡中规定的预热温度不一致等。
（2）不符合条款分布统计分析2012年全过程审核不符合项涉及的单位有17个，占39个被审核单位的43.6%，2012年全过程审核不符合条款分布统计见表2。
从表2不符合条款分布统计数据可以看出：工具车间和铸造车间2个单位的不符合项为最多，均为3项；盘轴车间、特研车间等5个单位的不符合项均为2项；精锻车间、热处理车间、工艺部门等10个单位的不符合项均为1项。
（3）三期全过程审核统计分析5月份内审涉及的单位为设计部门、铸造车间等14个单位，共开具不符合12项，具体单位和不符合项分布见表3。
从表3统计数据可以看出：7.5.2“生产和服务提供过程的确认”1项，分布在铸造车间。
7月份内审涉及的单位为热处理车间、工艺部门等13个单位，共开具不符合6项，具体单位和不符合条款分布见表4。
表1 2012年全过程审核不符合条款统计表60March 2015SHANGHAI QUALITY2015年·第3期从表4统计数据可以看出：7.5.6“关键过程”2项，分别分布在热处理车间和精锻车间，7.5.2“生产和服务提供过程的确认”不符合条款不存在，在热处理车间也未发现。
8月份内审涉及的单位为质量部门、机械车间等12个单位，共开具不符合8项，具体单位和不符合条款分布见表5。
2.1.2专项检查统计分析2012年10月份，由于热处理产认证沙龙Certification Salon表3 5月份全过程审核单位及不符合条款分布统计表表2 2012年全过程审核不符合条款分布统计表61March 2015 SHANGHAI QUALITY2015年·第3期品质量问题对热处理车间热处理过程进行了专项检查，通过检查发现7.5.2“生产和服务提供过程的确认”未进行，见表6。
2.1.3全过程审核与专项检查对比统计分析从上述全过程审核中看出：5月份内审中有一项不符合条款7.5.2关于特殊过程确认问题，该问题的责任单位为铸造车间；而在7月份对热处理车间进行全过程审核时未发现不符合条款7.5.2关于特殊过程确认问题。
但在10月份对热处理车间进行专项检查时却发现有不符合条款7.5.2特殊过程确认问题存在。
2.2内部审核存在的问题认证沙龙Certification Salon综上所述，可以看出企业内部审核存在的问题主要有：2.2.1滚动式内部审核方案不充分滚动式内部审核，采用分期、分部门的审核方式。
但每一期内部审核计划雷同，未考虑上一期的内部审核的情况；每一期内部审核后，未表4 7月份全过程审核单位及不符合条款分布统计表表5 8月份全过程审核单位及不符合条款分布统计表62March 2015SHANGHAI QUALITY2015年·第3期认证沙龙Certification Salon对存在的问题认真分析，措施不具体，流于形式；滚动式内部审核每次审核的范围小 ,审核所需的资源少,未能进行深入的审核。
2.2.2内部审核准备不充分对于企业来讲，内部审核是管理体系发挥自我诊断功能的主要手段之一，是实施自我调整和自我完善的重要前提。
内部审核的结论往往是公司进行持续改进的主要依据。
但是从上述的存在的问题看，审核检查表可操作性不强，未考虑到上期内审存在的问题，审核时无的放矢，检查样本存在随意性，缺乏代表性；内审员对程序文件的内容及现场情况了解不够，对审核部门所涉及到的条款和文件未吃透，查出的问题多浮于表面，未能指出要害，就表面问题采取措施进行质量改进，不利于质量体系水平的提高。
2.2.3内部审核报告流于形式内部审核报告成了主要列举不符合项的“不符合报告”，不能充分达到内审的目的。
类似以挑毛病为主要或唯一内容的内审报告，既无法为管理体系整体运行作全面准确的总结，也不会引起高层管理者和基层管理者的真正重视。
2.2.4整改的有效性不强从内部审核的结果来看，公司质量管理体系依然存在这样或那样的问题，这个单位审核中出现的问题下次审核又发生在另外一个单位，如关键过程、文件控制、生产过程控制还比较薄弱等，每期内部审核后没有认真针对审核中存在的问题进行切实、彻底的整改。
2.2.5文件策划不完善从2012年全过程审核不符合条款统计数据可以看出，4.2.3“文件控制”出现不符合4项，占不符合项总数的15.4%。
GJB9001B-2009提出的管理模式是PDCA 循环管理模式，管理体系的源头和重点便是策划。
针对上述提到的热处理专项检查，发现文件中存在职责划分不明确、要求不具体、操作性不强等方面的问题。
2.2.6对内部审核认识不够受审核单位未将审核当作一种质量改进的机会，而是认为查出问题会影响本单位的荣誉，不愿意暴露，审核时不积极配合，未充分提供或隐瞒有关审核依据的标准、文件、计划、法律法规等，导致内审员掌握第一手资料不足,审核难以深入。
2.3 内部审核的改进措施针对企业内部审核存在的问题，采取了针对性的改进措施，以提升企业内部审核的有效性和效率。
2.3.1领导重视，提高内审员业务水平内部审核对一个企业的质量体系的改进、提高产品质量的保证能力具有重要的作用, 但要做好内部审核关键在于领导重视，不光在口头上，更要落到实处。
体现在：对不符合项整改召集有关人员，分析问题产生的根本原因，进行整改；抓住每次审核的机会，召集内审员对开出的不符合项所适用标准的条款，进行讨论，取得统一的意见，使开出的不符合项更准确；并对审核进行点评总结，使内审员不断积累经验，同时还应不定期地召集内审员进行座谈交流学习，从而有效提高内审员的整体素质。
2.3.2正确认识内部审核内部审核是对企业质量管理体系的一次全面、系统的检查，覆盖体系标准的所有要素，涉及所有职能部门，有利于全面地发现质量管理体系运行中的问题，及时组织力量加以纠正或预防，提高体系的运行水平；通过抽查来寻找客观证据，存在一定的局限性和风险性，出现不符合项的部门并不能说明贯标工作做得不够，未出现不符合项的单位未必不存在不符合项，所以要增强充分暴露体系问题的意识。