数据统计分析控制程序W2028B
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的程序，它能够匡助用户从海量数据中提取实用的信息和洞察，并用于决策制定和业务优化。
本文将从五个大点来详细阐述数据分析控制程序的相关内容。
正文内容：1. 数据采集和清洗1.1 数据源的选择和获取数据分析控制程序需要从多个数据源中获取数据，包括数据库、文件、API 等。
在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、完整性和准确性。
1.2 数据清洗和预处理获取到的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，数据分析控制程序需要进行数据清洗和预处理，包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理2.1 数据库设计和优化数据分析控制程序需要设计合适的数据库结构，以满足数据存储和查询的需求。
同时，还需要进行数据库的性能优化，包括索引设计、查询优化等，以提高数据的存取效率。
2.2 数据备份和恢复为了保证数据的安全性和可靠性，数据分析控制程序需要定期进行数据备份，并建立相应的恢复机制，以防止数据丢失或者损坏。
3. 数据分析和挖掘3.1 数据探索和可视化数据分析控制程序需要通过统计分析、可视化等手段，对数据进行探索和可视化展示，以发现数据中的规律和趋势。
3.2 数据建模和预测基于采集到的数据，数据分析控制程序可以进行数据建模和预测，包括回归分析、时间序列分析等，以预测未来的趋势和结果。
4. 数据报告和展示4.1 报告生成和自动化数据分析控制程序可以根据用户需求，生成相应的数据报告，包括图表、表格等，以便用户更好地理解和分析数据。
4.2 可视化展示和交互性为了更好地展示数据，数据分析控制程序可以利用可视化工具和技术，将数据以图表、地图等形式呈现，并提供交互性功能，使用户可以根据需要进行数据的筛选和分析。
5. 数据安全和隐私保护5.1 数据加密和权限控制数据分析控制程序需要采取相应的加密措施，保护数据的安全性和隐私性。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的软件程序。
它可以帮助用户从数据中提取有用的信息，并帮助他们做出准确的决策。
本文将介绍数据分析控制程序的完整版，包括其功能、应用场景、特点以及未来发展方向。
一、功能1.1 数据采集：数据分析控制程序可以从多个来源采集数据，如数据库、文件、传感器等。
它可以自动化地收集数据，并将其存储在一个集中的位置，方便后续的分析和处理。
1.2 数据清洗：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗，以去除不准确、不完整或重复的数据。
数据分析控制程序可以自动检测和处理这些问题，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据分析：数据分析控制程序可以使用各种统计和分析方法来揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以进行数据可视化、聚类分析、回归分析等，帮助用户深入理解数据并做出有意义的决策。
二、应用场景2.1 企业管理：数据分析控制程序可以帮助企业管理者监控和分析各种业务数据，如销售数据、生产数据、客户数据等。
通过对这些数据的分析，管理者可以及时发现问题和机会，并采取相应的措施。
2.2 金融领域：在金融领域，数据分析控制程序可以用于风险评估、投资组合管理、市场预测等。
它可以帮助金融机构更好地理解市场动态，提高投资决策的准确性和效益。
2.3 医疗健康：在医疗健康领域，数据分析控制程序可以用于疾病预测、患者管理、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发展规律，提高治疗效果和研究成果。
三、特点3.1 自动化：数据分析控制程序可以自动化地进行数据采集、清洗和分析，减少了人工处理的工作量和错误率。
3.2 实时性：数据分析控制程序可以实时地对数据进行分析和处理，帮助用户及时发现问题和机会，并做出相应的决策。
3.3 可扩展性：数据分析控制程序可以根据用户的需求进行定制和扩展，满足不同行业和领域的数据分析需求。
四、未来发展方向4.1 人工智能技术：未来，数据分析控制程序将更多地融合人工智能技术，如机器学习和深度学习，以提高数据分析的准确性和效率。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序标题：(完整版)数据分析控制程序引言概述：数据分析控制程序是一种用于处理和分析数据的软件程序，它能够帮助用户快速准确地分析数据，找出其中的规律和趋势，从而为决策提供有力支持。
本文将详细介绍数据分析控制程序的功能和优势。
一、数据采集功能1.1 支持多种数据源：数据分析控制程序可以从不同的数据源中采集数据，包括数据库、文件、API等。
1.2 自动化采集：程序可以设置定时任务，自动从数据源中采集数据，保证数据的及时更新。
1.3 数据清洗：程序可以对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据和异常值，确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析功能2.1 统计分析：程序提供各种统计分析方法，包括均值、中位数、标准差等，帮助用户对数据进行整体分析。
2.2 数据可视化：程序支持多种数据可视化方式，如折线图、柱状图、饼图等，直观展示数据的分布和趋势。
2.3 高级分析：程序还提供高级分析功能，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等，帮助用户深入挖掘数据背后的规律和关联。
三、数据控制功能3.1 数据权限控制：程序可以设置不同用户的数据访问权限，保护数据的安全性。
3.2 数据质量控制：程序可以监控数据的质量，及时发现数据异常和错误，确保数据的准确性和可靠性。
3.3 数据备份与恢复：程序支持数据备份和恢复功能，保证数据的安全性和可靠性。
四、报告生成功能4.1 自动报告生成：程序可以根据用户设置的参数自动生成报告，减少人工操作，提高工作效率。
4.2 报告定制化：用户可以根据需要定制报告的格式和内容，满足不同的需求。
4.3 报告分享：程序支持将报告导出为不同格式的文件，方便用户分享和传播分析结果。
五、系统集成功能5.1 与其他系统集成：数据分析控制程序可以与其他系统进行集成，如CRM系统、ERP系统等，实现数据的共享和交互。
5.2 API接口：程序提供API接口，方便用户自定义开发和集成。
5.3 扩展功能：程序支持插件扩展，用户可以根据需要添加新的功能和模块。
数据分析控制程序、工作流程图表
数据分析控制程序1、目的收集、整理、分析与质量、环境、职业健康安全有关的数据，以证实质量、环境、职业健康安全管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。
2、适用范围适用于质量、环境、职业健康安全管理体系数据和信息的收集、整理、分析和利用。
3、职责3.1质量管理部对各单位数据分析以及统计技术的选择与应用进行督导，并利用数据分析的结果对质量、环境、职业健康安全管理体系进行评价，为改进寻找机会。
3.2各单位负责相关的数据的收集、分析及本单位统计技术的选择与应用。
5、控制要求5.1数据收集和分析的内容：5.1.1内审、管理评审、认证机构监督审核结果和反馈数据；5.1.2监视和测量过程中产生的相关数据、施工过程中产生的技术性数据与相关标准、规范是否相符合的统计数据；5.1.3试验中产生的数据；与材料有关的数据；5.1.4培训有效性的评价；5.1.5安全、环境监视和测量数据（主要是危险源的布控数据和实施的有效性数据）。
5.1.6与供方业绩相关的信息如：供方提供的产品质量的信息、外包过程质量的信息、供方保持提供产品的能力的信息等；5.1.7一次合格率、返工率、产品质量数据等；5.1.8顾客满意度、顾客投诉、流失业务分析；5.1.9档案管理有效性评价；5.1.10合同履约率；5.1.11其它数据。
5.2数据分析应提供的信息ａ）顾客及相关方的满意程度；ｂ）与产品要求的符合性；ｃ）产品和过程的特性变异，现状及其趋势。
如是否反映了潜在问题，有无必要采取预防措等；ｄ）市场动态、竞争对手的产品和过程信息等。
5.3数据的分析方法5.3.1数据分析的方法包括定量、定性两种。
定性方法主要用报告或评审记录等方法提出。
定量方法用统计技术实现。
5.3.2常用的统计方法ａ）以数理统计为基础的抽样检验方法；ｂ）用于定性分析的因果分析图；ｃ）用于定量分析的直方图、散布图；ｄ）用于过程连续监控的控制图、方差分析；e）行业规定的如砼或砂浆试块的标号计算方法及砼、砂浆试块强度的评定分析方法等。
(完整版)数据分析控制程序
(完整版)数据分析控制程序数据分析控制程序是指通过对数据进行收集、整理、分析和控制，以实现对业务活动的监测和管理。
这种程序可以帮助企业更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
下面将从数据分析控制程序的定义、作用、实施步骤、工具和案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据分析控制程序的定义1.1 数据分析控制程序是指一套系统性的方法和流程，用于对企业数据进行收集、整理、分析和控制。
1.2 通过数据分析控制程序，企业可以更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
1.3 这种程序可以帮助企业提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
二、数据分析控制程序的作用2.1 帮助企业更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决。
2.2 提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
2.3 为企业的决策提供数据支持，减少决策的盲目性和风险。
三、数据分析控制程序的实施步骤3.1 确定数据分析的目标和范围，明确需要收集和分析的数据。
3.2 收集数据并进行整理，确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和控制，发现问题并提出解决方案。
四、数据分析控制程序的工具4.1 数据分析软件，如Excel、SPSS等，用于数据的处理和分析。
4.2 数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，用于将数据呈现为可视化图表。
4.3 数据挖掘工具，如RapidMiner、Weka等，用于发现数据中的规律和模式。
五、数据分析控制程序的案例分析5.1 某公司通过数据分析控制程序，发现了生产线上的一个瓶颈问题，及时进行调整，提高了生产效率。
5.2 另一家企业利用数据分析控制程序，发现了销售渠道中存在的漏洞，通过调整销售策略，提升了销售额。
5.3 一家零售企业通过数据分析控制程序，了解了顾客的购买偏好，调整了商品的陈列和促销策略，提高了顾客满意度和忠诚度。
综上所述，数据分析控制程序在企业管理中起着至关重要的作用，通过科学的数据分析和控制，企业可以更好地了解自身的运营情况，发现问题并及时采取措施加以解决，从而提高运营效率，降低成本，提升竞争力。
28数据分析控制程序
数据分析控制程序发行日期2018-1-8 编制发行单位技质部审核批准分发号文件变更履历修订内容摘要修订页次修订日期换版，按IATF16949：2016要求2018-1-81. 目的：确定公司级、部门级数据项目以及数据收集、分析方法，为监控质量管理体系和持续改进提供依据；应用适当的统计技术，进行数据分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并为持续质量改进提供可靠信息。
2. 范围：与质量管理体系相关的数据均属之；本程序适用于公司对数据分析所采用统计技术的正确使用。
3. 定义：无；4. 权责：4.1 技质部负责公司数据的收集、整理、分析利用；4.2 各部门根据本部门实际情况实施数据收集、统计技术的应用。
5. 作业流程或说明：5.1年度经营目标数据分析控制程序No. 输入运作流程作业说明接口部门输出传递部门1 业务经营计划，顾客要求，顾客满意，产品和服务的符合性（交付时率、合格率、生产效率，顾客抱怨和反馈）纠正和预防措施供方的绩效（质量、交付等绩效）；针对风险和措施所所措施的有效性；5.1 .1确认数据项目；按照质量体系和顾客的要求，按公司“年度经营目标”进行统计汇总分析；5. 1. 2 数据收集：各个部门依照“年度经营目标”规定和本部门工作要求的数据项目、计算方法、统计周期收集数据；5.1.3 数据汇总：5.1.3.1各个部门依照“年度经营目标”规定将本部门的数据汇总，填写“数据统计表”，形成部门级数据；5.1.3.2技质部依照“年度经营目标”规定的数据汇总，填写“年度经营目标达成情况”，形成公司数据；5.1.4 数据分析：5.1.4.1 各个部门将收集汇总的部门级数据按规定的周期（一般为每月），依据“年度经营目标”，填制成“数据趋势图”；5.1.4.2 技质部将收集汇总的公司数据按规定的周期（一般为每月），依据“年度经营目标”，填制成“数据趋势图”；各部门各部门各部门各部门年度经营目标数据统计表数据趋势图确定数据项目数据收集A数据汇总数据分析No. 输入运作流程作业说明接口部门输出传递部门质量记录管理程序5.1.5 数据利用：5.1.5.1 总经理、各个部门将数据分析的结果输出到《经营计划管理程序》事业计划、工作计划、业务决策中，使数据能够得到充分的运用；5.1.5.2 总经理、各个部门根据“年度经营目标”、“数据趋势图”监控相关工作的运行状况。
数据分析统计技术控制程序(新)
数据分析统计技术控制程序1目的对数据分析和统计技术应用进行有效控制，以保证质量管理体系有效运行及持续改进。
2范围本程序规定了公司明确需求数据分析统计技术的控制。
本程序适用于本公司数据分析统计技术的应用。
3职责3.1 营销部负责市场信息、顾客需求信息和顾客满意度信息的收集、分析和统计。
3.2 营销部负责采购信息的收集、分析和统计。
3.3 生产部负责生产过程信息的收集、分析和统计。
3.4 办公室负责公司人员培训信息的收集、分析和统计。
3.5 企管部负责质量体系运行信息的收集、分析和统计，负责统计技术方法应用与指导、检查、验证等工作。
3.6 各有关部门定期对本部门质量目标的完成情况进行统计分析。
4 工作程序4.1为提高产品质量，公司应采用现代化的质量管理方法，确定、收集、分析生产和服务提供过程中的数据，证实质量管理体系的适宜性、和有效性，并评价在人、机、料、法、环诸方面持续改进质量管理体系的有效性。
4.2企管部应用并指导数据分析统计技术。
4.3数据的来源4.3.1顾客产品质量信息反馈的数据。
4.3.2质检室质量检验统计数据。
4.3.3过程化验室质量检验统计数据。
4.3.4车间统计数据。
4.3.5进货检验统计数据。
4.3.6产品质量控制参数趋势。
4.4推荐应用的数据分析统计技术及应用部门a、排列图（质管部、技术部、生产部、化验室、供销部、各车间）b、直方图（质管部、技术部、生产部、化验室、车间）c、对策图（质管部、技术部、生产部、化验室、供销部、各车间）d、因果分析图（质管部、技术部、生产部、化验室、供销部、各车间）e、折线图（质管部、技术部、生产部、供销部、化验室）f、柱状图（质管部、技术部、生产部、供销部、化验室）g、控制图（质管部、技术部、生产部、供销部、财务部、化验室）h、甘特图（质管部、技术部、生产部、车间）i、检查表（质管部、技术部、生产部、供销部、财务部、办公室）j、饼状图（质管部、技术部、生产部、供销部、财务部、化验室、公司办）4.5主要使用范围：a、市场分析b、质量分析c、生产过程控制d、检验试验e、采购供应f、服务4.6数据分析4.6.1企管部负责对照统计数据结果就进料过程，最终检验质量的状况和趋势、产品退货情况进行结果分析，提出改进建议，并将统计交相关部门分析改进，每月就品质状况向总经理汇报。
28数据分析控制程序
1目的为确定管理体系的适宜性、有效性，并为管理者决策提供依据。
公司制定并执行《数据分析控制程序》。
2 范围本程序适用于对管理体系有关的数据的收集、分析活动。
3 职责3.1 办公室负责质量管理体系有关的数据收集和分析。
3.2 办公室负责环境/职业健康安全有关的数据收集和分析。
3.3 各部门内部产生的数据，由本部门自己进行相应的数据分析。
4 程序：4.1 数据类型a、产品检验或验证结果；b、工序/过程控制结果；c、内部审核结果；d、管理评审结果等；e、环境及安全绩效的监测与测量结果；f、环境及安全相关运行记录。
4.2 数据来源4.2.1 外部数据主要包括：a、顾客满意调查；b、顾客投诉抱怨记录；c、供方变化情况；d、相关方对公司的评价；e、公司产品的市场占有率等。
4.2.2 内部数据包括：a、监测、测量记录报告；b、内部审核记录；c、管理评审记录；d、工序控制记录。
4.3 数据的收集方法察看记录、与有关机构和部门沟通、与客户走访等。
4.4 数据分析4.4.1 对收集到的各种数据进行分类，选择适宜的统计技术进行分析，以确定管理体系的适宜性、有效性。
4.4.2 数据分析的重点是为证实公司管理体系的适宜性、有效性。
通过分析发现并确定持续改进管理体系的有效性即可行之处。
4.4.3 办公室负责与有关部门共同研究确定所需的统计技术及应用场所。
4.4.4 各有关部门负责统计技术的应用及效果分析。
4.4.5 办公室组织统计技术的培训，及对所选用的统计方法的适用性及有效性进行评价以便持续改进。
4.5 数据分析的输出4.5.1 数据分析后，应以相应的报告的形式，及时提交有关职能部门和管理者代表。
4.5.2 有关部门及管理层在得到相应的数据，应及时做出反应或做进一步数据收集，分析以正确评价管理体系的有效性，改进并进一步决策。
4.6 记录保存和管理数据分析过程收集和产生的记录，由办公室按《记录控制程序》的要求，保存和管理。
11.数据统计分析控制程序
数据统计分析控制程序1 目的组织相关部门和人员通过确定、统计和分析适当的数据，作为各岗位的考核评价依据，以验证工程安全、质量进度和各项消耗是否满足公司的管理目标及其管理体系的适宜性和有效性，寻找持续改进的有效途径。
2 适用范围本程序适用于公司各科室及各项目部对安全、质量、进度及各项消耗的控制和改进工作。
3 引用文件《统计分类及标准化》、《公司工作分工手册》、《项目部工作分工手册》等。
4 职责4.1 财务科是负责数据统计分析的归口管理部门。
4.2 各科室、项目部的责任人根据《公司工作分工手册》和《项目部工作分工手册》规定进行各项数据的收集、统计，并定期进行报表的编制、校对、审核、批准。
4.3 管理者代表根据报表组织相关人员对统计报表数据进行分析，制订改进和提高的措施。
5 数据统计报表的要求5.1 统计报表关系到管理者代表对问题的改进、提高措施的制订和决策的作出。
因此对统计报表的要求如下：5.1.1 准确性。
准确性是指统计的数据必须客观真实，是统计数据的首要要求。
5.1.2 及时性。
及时性是统计的数据在时间上的必须在一定时间范围内，是对统计数据形成和提供时间效率方面的要求。
5.1.3 可比性。
可比性是统计数据在统计反应内容上在对比应用方面的体现，是应用统计数据时选择对比参照标准的要求。
5.1.4 可释性。
指能清晰地解释统计指标的概念、数据来源、加工整理的方法等。
可释性是统计数据在统计内容的内涵方面的体现，使统计报表的使用者能准确使用统计数据。
5.1.5 有效性。
指最大限度地满足使用者需要，具有较高的使用价值，也是统计工作的最终目的。
6 统计报表（附样表）各科室、项目部的责任人编制出各种报表。
报表格式及内容见附录。
7 改进措施持续改进的目的是不断提高管理体系的有效性，以不断增加公司的实力、竞争力。
持续改进要求不断寻找机会，并采取适当有效的改进措施。
明确改进方向，营造一个激励改进的氛围和环境，通过数据统计分析对公司的管理体系进行不断改进和完善。
数据分析与控制程序
数据分析与控制程序数据分析与控制程序是指通过对大量数据的收集、整理、分析和控制，来实现对现实问题的解决和决策支持的一种方法和工具。
数据分析与控制程序在科学研究、商业决策、金融交易、工程控制、运营管理等领域都有广泛应用。
下面将介绍数据分析与控制程序的基本流程和常用方法。
数据分析是数据分析与控制程序的核心步骤，主要用于发现数据中隐藏的模式、规律和关联。
数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析是应用统计学原理进行数据分析的方法，包括描述统计、推断统计等。
机器学习是通过让计算机从数据中学习模式和规律，来实现智能化的数据分析方法。
数据挖掘是从大规模数据中自动发现有意义的模式和知识的方法。
模型建立和程序设计是数据分析与控制程序的关键步骤，通过建立合适的数学模型来描述和解释数据中的规律和关联。
模型建立方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
程序设计是将建立的模型转化为可执行的计算机程序，以实现对数据的分析和控制。
模型评估与控制是数据分析与控制程序的最终目标和实践结果。
模型评估是对模型的结果进行验证和评价，包括预测准确度、模型稳定性、模型解释力等。
模型控制是将建立的模型应用于实际问题的决策和控制中，实现对问题的解决和优化。
数据分析与控制程序的应用非常广泛。
在科学研究中，数据分析与控制程序可以帮助研究人员对实验数据进行统计分析和模型建立，从而揭示自然规律和进行科学解释。
在商业决策中，数据分析与控制程序可以帮助企业对市场和客户行为进行预测和分析，从而优化产品和服务策略。
在金融交易中，数据分析与控制程序可以帮助投资者对市场行情进行分析和预测，从而制定投资策略和风险控制措施。
在工程控制和运营管理中，数据分析与控制程序可以帮助工程师和经理对工程和运营数据进行实时监控和分析，从而改进工程设计和管理效率。
综上所述，数据分析与控制程序是一种基于大数据的管理和决策支持方法，它通过对数据的收集、整理、分析和控制，来实现对实际问题的解决和优化。
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1、目的
规范数据的收集、分析和应用，采用适当的统计技术，确保过程、工序和产品的质
量得到有效的控制，为质量管理体系适宜的判定，为寻求改进的措施提供依据。
2、适用范围
适用于产品质量形成过程和体系有关数据的分析及应用。
3、职责
3、1 品管部负责统计的选用，产品质量住处方面的收集和分析，评价其使用效果。
3、2 跟单部负责顾客需求住处的收集和分析
3、3 PE部、ME部、PMC部、制造部、装配部、设备动力部负责生产过程能力信息的收
集和分析。
3、4 采购部负责采购住处的收集和分析。
4、工作程序
4、1 各部门根据自身过程和活动的特点，针对性地确定数据分析的统计技术。
4、2 数据收集
4、2、1 公司主要收集下列数据：
A、顾客满意状况的信息。
B、产品质量的信息。
C、生产过程能力的信息（包括柏拉图、因果图、改善表、PPM值、设备
管理等有关信息）。
D、采购信息（质量、交货、价格）
E、合同执行用交货信息。
F、质量管理体系运行信息等。
4、2、2 上述数据的收集主械在客户管理控制程序，内部质量管理体系审核控制程序，进
货、检验和试验控制程序，过程检验和试验控制程序、最终检验和试验控制程
序、供应商评定控制程序等文件中作出规定。
4、2、3 各部门可采用文字资料汇总、报表或公司局域网等方械将收集的数据准确、完整、
及时地传递到相关部门。
所担供的数据必须如实，全面地反映客观事实，数据的
数量和质量都要符合公司的有关要求。
数据传递要迅速、及时、到位，以便适时
有效地采取相应的改进措施。
4、3 统计技术的选用
4、3、1 常用的统计技术包括用来分析问题的因果图、直方图，用来连续监视的各类控制
图，用作数据统计的各种抽样检验方法等。
4、3、2 本公司的外协来料、自制零部件和成品的检验采用GB2828-87抽样检验的方法，
具体抽样方案规定在各作业指导书中。
4、3、3 对于产吕的监视和测量，如果合格率处于正常的控制范围之内，可采用调查表的
方法；如果合格率低于公司的质量目标，则要采用因果图或排列图等方法进行分
析。
对于过程的监视和测量，一般采用控制图的方法即可，对于顾客满意度方面
的信息可采用调查表的方法收集数据并加以分析。
4、4 数据分析
4、4、1 跟单部应根据“顾客满意调查表”的统计分析或从其它渠道获得的顾客满意度信
息整理出“顾客满意度调查结果分析报告”并将报告分发至总（副总）经理、总
工程师、品管部及相关部门。
4、4、2 品管部每月对产品的质量信息进行分析处理，编制“品管部质量状况月报表”，内
容包括进料检验、过程检验、最终检验、客户验货中产品的质量状况以及改进的
建议等。
并将报告分发至总总（副总）经理、总工程师、品管部及相关部门。
4、4、3 采购部对采购的过程进行监控，每月依据质量、交货准时性、价格、服务态度等
对供应商进行ABC分级考核。
4、4、4 管理者代表对质量管理体系的运行情况进行监控，在例行的管理评审前，对收集
的质量管理体系运行情况进行整理分析，形成书面报告，报总（副总）经理，品
管部及相关部门、人员。
4、4、5 PMC、PE、ME、设备动力部门对影响生产过程的各种因素（设备完好率、生产
计划完成率等）进行分析，以了解过程的特性用趋势。
4、4、6 品管部应对收集到的数据进行及时分析，以便了解体系运行的有效性，了解过程、
产品质量趋势、产品满足要求的程度，供应商的供货情况以及客户的满意的整体
情况。
4、5 数据分析的应用
4、5、1 数据分析时，应考虑将结果与相应的质量目标进行对照，以用来评价质量管理体
系的适宜性和有效性。
4、5、2 针对其中的问题，应采取相应的改进、纠正和预防措施。
（在公司例会或质量专题
会议上通报相关质量数据信息，并制定改善计划措施）
5、相关/支持性文件
5、1 W2008B 客户管理控制程序
5、2 W2024B 进货检验和试验控制程序
5、3 W2025B 过程检验和试验控制程序
5、4 W2026B 最终检验和试验控制程序
5、5 W2010B 供应商评定控制程序
5、6 W2023B 内部质量体系审核控制程序
5、7 W2029B 纠正和预防措施控制程序。
6、质量记录。