空气质量数据处理办法

空气质量数据处理办法

1参照标准

GB12523-2011建筑施工场界环境噪声排放标准

HJ633-2012环境空气质量指数（AQI）的技术规定

2 数据处理方法

上位机接收到的数据先在后台进行处理，经过处理的数据存入数据库，并在页面进行显示，由此产生实时数据（经过处理的数据）和历史数据（经过处理的数据集合）。

3 环境噪音数据处理

3.1 施工期间，昼间连续测量20分钟计算有效声级，夜间测量取最大声级。

3.2 昼间从每天6:00~22:00，夜间从每天22:00~6:00.

3.3 昼间噪音以20分钟为一个处理区间，下位机每隔30秒钟上传一个数据，20分钟内大约60个数据,将前面60个数据求和，然后除以60作为系统第1个数据，然后连续记录20分钟数据，然后求和算平均值作为系统第2个数据，以此类推，实际数据个数会产生偏差，以计数值为准；

3.4 夜间噪音每隔20分钟更新一次，记录区间内的最大值。

4颗粒物数据处理

4.1颗粒物数据每小时更新一次，在时间区间内记录颗粒物浓度数值，进行求和，除以计数值得出平均值就是系统显示的颗粒物浓度数值。

4.2 颗粒物浓度预警颜色显示，参照标准，数值在0~50之间显示绿色，51~100之间显示黄色，101~150之间显示橙色，151~200之间显示红色，201~300之间显示紫色，数值大于300显示褐红色。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

数据分析管理制度

数据分析管理制度 1.目的和适用范围 收集和分析适当的数据，以确定压力管道安装质量保证体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。适用于对来自测量和监控活动及其他相关来源的数据分析。 2. 职责 2.1.质量检验部负责统筹公司对内、对外相关数据的传递与分析、处理。 2.2.各部门和各责任人员负责各自相关的数据收集、传递、交流。 3. 管理程序 3.1.数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。3.2.数据地来源 3.2.1.外部来源 a.政策、法律、法规、规范、标准等 b.相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 3.2.2.内部来源

a.日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、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.其他信息，如部门建议等 3.2.3.数据可采用已有的质量记录、书面资料、会议、讨论交流、通讯等方式。 3.3. 数据的收集、分析与处理 3.3.1.对数据的收集、分析与处理应提供如下的信息： a.顾客满意和（或）不满意程度 b.安装满足安全性能的符合性； c.过程、安装的特性及发展趋势； d.供方的信息等。 3.3.2. 外部数据的收集、分析与处理 3.3.2.1.质量检验部负责质量管理部门检查及反馈数据、技 术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。

对出现的不合格项，执行《改进控制管理制度》。 3.3.2.2.政策法规类信息由办公室及相关部门和各责任人 员收集、分析、整理、传递。 3.3.2.3.工程部积极与甲方进行信息沟通，以满足顾客需 求，妥善处理甲方的投诉，执行《改进控制管理制 度》的有关规定； 3.3.2. 4.各部门和各责任人员直接从外部获取的其他类数 据，应在一周内用《信息联络处理单》报告质量检 验部，由其分析整理，根据需要传递、协调处理。 3.3.3. 内部数据的收集、分析与处理 3.3.3.1.各部门和各责任人员依据相关文件规定直接收集 并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行 《改进控制管理制度》。 3.3.3.2.紧急信息由发现部门迅速报告质量检验部组织协调处理。 3.3.3.3.其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给质量检验部。

生产现场异常情况处理办法

生产现场异常情况处理办法 本办法为规范长春市科海实业有限责任公司生产过程中现场出现异常情况的处理，根据公司的具体情况，并参照ISO/TS16949相关要求制定。 一、范围 本办法规定了公司在生产过程中，出现各类异常情况而影响产品实现过程时，各相关部门需采取的手段和应尽的职责。 本办法适用于公司产品的制造过程。 二、定义 异常——车间在执行制造部下达的生产计划时，碰到的各种影响制造过程因素。 材料——围绕着制造过程，车间领用的原材料、辅助材料、底质易耗品；上道序车间直供上线的半成品；第三方物流投送的毛坯、零件、部件。 三、职责 1 制造部 1.1 负责生产现场异常情况的协调、跟踪 1.2 负责生产现场异常情况有关责任方处理后的落实、检查工作 1.3 负责生产现场异常情况有关责任方职责不明的现场判定 1.4 负责生产现场人力资源跨车间的调度 1.5 负责生产现场异常情况时工艺的调整 1.6 负责生产现场异常情况的通报 2 经营发展部 2.1 负责制度重叠、脱节的修订和更改 3 质量部 3.1 负责生产现场有关材料、在制品、半成品、成品、配件质量异常情况的处理 3.2 负责生产现场监测、测量仪器异常情况的处理

4 设备动力部 4.1 负责生产现场设备异常情况的处理 4.2 负责生产现场设备事故的处理 4.3 负责生产现场安全事故的处理 5 采购部 5.1 负责生产现场紧急采购物资的采购工作 6 人力资源部 6.1 根据制造部的意见负责车间人力资源的调剂和培训工作 7 产品开发部 7.1 负责协助制造部、质量部就生产现场异常时有关技术文件的处理 8 第三方物流 8.1 负责生产现场异常情况时物料的补充和更换 四、培训和资格 本办法所涉及的相关操作人员，须接受本办法的培训。 五、工作内容 1 车间加、拖班 1.1 制造部调度统一安排生产车间加班、拖班。一般情况提前一小时书面通知，紧急情况电话通知。其他部门根据通知自行安排配合。 2 动力（水、电、压缩空气、冷气）出现异常 2.1 正常生产时，停水、电、压缩空气、冷气前，设备动力部须提前二小时通知制造部，特殊情况电话紧急通知有关车间。制造部调度及时进行跟踪，并在生产现场异常情况通报表中进行通报。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改 进,特制定本办法。 2适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4职责 4.1公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关 领导和部门报告。 4.4相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5管理内容与要求 5.1数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、 会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有 关的数据。 5.2与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ――内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例；――不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ――公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ――公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ――公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ――公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ――工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息；

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

品质异常处理及不合格品管理办法

品质异常处理和不合格品管理办法 1．目的： 1.1 为有效的控制不合格和品质异常的重复发生消除产生不合格品的隐患。 2．范围： 2.1 本规定适用于生产制造过程出现品质异常和不合格品的评审及处理 3．定义： 3.1 不合格：不符合合同、标样、图纸、状态、公差、技术条件或其它规定的技术文件的要求。 3.2 不合格品：任何有一个或一个以上指标不符合合同、标样、图纸、状态、公差、技术条件或其它规定要求的产品。 3.3 轻度不合格品：指不构成对产品功能和使用造成影响的产品。（按正常工艺经后道加工后，仍能符合标准要求） 3.4 严重不合格品：指构成对产品功能和使用造成影响的产品。（必须改制或已无加工价值） 3.5 重大质量事故：指某产品在生产过程出现：经济损失达30000元以上批量不合格。 4．指导文件： 4.1 《不合格品控制程序》 5．职责： 5.1 品检部负责提报异常与不合格；制造部负责组织相关部门进行评审；品工部负责制订对策 措施。 5.2 制造部负责按评审意见处理不合格品（包括处置过程中做好不合格品的隔离、标识，记录、 信息传递）。 5.3 品工部负责提供返工（修）作业指导书 5.4 品检部负责对返工、返修产品进行确认； 5.5 各责任单位依不合格品评审得出的结论进行原因分析和纠正、预防措施，品检部进行措施验证。 6.工作程序：

6.3.检验员应在《不合格品（异常）处理单》注明(如属成品则记录其责任工序)： 6.3.1 该产品的生产班组、日期、带班师傅、操作工等； 6.3.2 产品代号、工序名、状态、流程卡号、本批产量等； 6.3.3在不合格品特征描述栏目中注明5w2h。 6.4 对不合格品评审处理： 6.5.1.1品检部品质主管在收到《不合格品(异常)处理单》后应在4小时内签署处理意见后研发中心、品检部等部门进行评审,各相关评审部门应对影响产品质量的诸要素进行分析和判断后，提出对不合格品

24 建筑施工企业数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。 2 数据的收集 2.1 与产品质量有关的各部门和员工，应及时收集测量和监控活动和体系运行的有关数据，反馈到有关部门。数据应真实可靠，具有可追溯性。 2.2 这些数据包括：施工过程的运作质量记录、产品的测量和监控信息，产品不合格信息、不合格品率、顾客投诉、回访记录、过程运行的测量和监控信息、产品实现过程的能力情况、内外部审核结论、管理评审输出、交付期、供方情况等。收集的数据应有适当的记录。 2.3 各实施部门定期对本部门收集的数据进行汇总和分析。对经分析后认定的重大信息应予以及时传递，使相关部门得到并及时处理信息。 3 统计与分析方法的工具方法 排列图法、因果分析法、数理统计法等。 4 统计分析方法的选用 数据分析可根据汇总的数据实际情况和所要求的结果选用如下统计分析方法： 4.1 排列图法 可用于办公室、财务部、项目经理部、工程部、合同预算部等管理部门，通过排列对比分析主要因素的形式，分析不合格原因，掌握问题实质，制定纠正/预防措施并对比整改措施前后的结果。 4.2 因果图 可用于办公室、财务部、项目经理部、工程部、合同预算部等管理部门，用于分析结果或影响因素之间的因果关系，找出问题的根源、症结以便解决问题，分析必须得出结论。 4.3 数理统计法

4.3.1适用于财务部、项目部对水泥、钢材、砖、石、砂、防水材料、构配件、设备等的试（检）验数据（信息）和供应商提供的质量证明资料进行汇总，进行分析，判定各种物质的质量状态。4.3.2适用于项目部砼、砂浆的试（检）验数据进行汇总、统计、分析，并许定质量等级。 4.3.2适用于项目部、工程部对检验批分项工程、分部工程质量验收数据进行统计分析，判定各检验批分项、分部工程的质量等级和状况。 4.3.适用于各部门对施工过程中各种检查、验收记录和试（检）记录，以及设备管理、安全管理等质量记录中形成的大量数据（信息），根据相应管理工作的需要，有目的、有针对性的进行数据分析。 4.4 其他分析方法 有关的数据分析部门，也可以用其他分析方法进行数据分析，要求分析要有对结果的记录。 4.5本公司必须进行的数据分析 a) 顾客满意或不满意程度，由工程部按季度或半年或一年的间隔期，在满意度调查或回访保修后进行统计分析一次，资料保存在工程部； b) 项目经理部对试块、焊接、热处理及砂浆、砖等试验的数据分析（试验报告本身就是统计技术的应用）和对分项（检验批）的质量分析验评（质量检验评定表本身就是统计技术的应用），由项目经理部在施工质量检验评定时进行，资料由项目经理部整理进入竣工档案； c) 分部工程中各分项（检验批）的质量统计汇总分析，由项目经理部在分部工程完工后，质量检验评定时进行，单位工程中各分部的质量统计汇总分析，由项目经理部在单位工程完工后，质量检验评定时进行，资料由项目经理部整理进入竣工档案； d) 公司质量目标的完成或实现情况统计分析，由办公室按季度或半年或一年的间隔期进行统计分析一次，资料保存在办公室； e) 内部审核不合格项的统计分析，由内审组在每次审核结束后进行，资料保存在办公室 f) 不合格产品的统计分析，由项目经理部和工程部按季度或半年或一年的间隔期进行统计分析一次，资料分别保存在项目经理部和工程部； g) 对物资、材料供方及其产品的统计分析，由工程部、项目经理部、财务部按季度或半年或

生产异常处理流程

A版 汇签： 制定：审核：批准：修订记录：

1.目的 为了规范产线发生异常时，能及时、准确地反映并能通过相关人员确认、分析、及时解决，确保生产正常进行。 2.适用范围

适用于客户与工厂合作产品之生产线发生的异常现象。 3. 职责 3.1 工厂品质：提出异常问题，确认是否属实。 3.2 工厂工程：负责产线异常分析，找出问题原因，提出改善对策。 3.3 工厂IQC：跟进改善结果及效果确认；对来料进行管控。 3.4 工厂品质：提供异常的最终处理方案，并对改善方案评估/验证；供应商改善报告回复及监控。 3.5 客户项目、结构、工程：负责结构、软/硬件异常问题的解决。 3.6 客户采购：负责来料异常商务方面的处理。 3.7 客户计划：负责异常发生时总体计划的协调和异常发生产生的工时和物料的签合。 3.8 质量总监：让步接收最终审批。 4. 异常处理流程 4.1工厂仓库按客户计划要求根据BOM及套料单领取物料安排生产！ 4.2产线在生产中发现产品与样板不符、功能缺失、装配出来的成品达不到标准要求或来料无法使用等现象时， 及时上报IPQC、工厂品质&工程等相关人员确认。 4.2 工厂品质确认异常可接受，通知产线继续生产；如确认异常成立则交工厂工程分析同时开出《生产异常报 告》。 4.3 经工厂工程分析，给出初步分析结果，结果分为工艺问题、设计问题、来料问题。 4.4 由工厂工程分析为工艺问题，由工程辅导产线纠正生产工艺，工厂品质监督确认，产线恢复正常生产。 4.5 经工厂工程初步分析异常属于设计问题，在能力范围内能解决的自行处理，但需将解决办法知会客户，若 无法解决的则书面知会客户品质、项目、结构、计划。由客户计划主导协调客户项目结构分析在30分钟内给出临时处理解决办法，经工厂品质确认合格恢复生产；对于后期的改善对策，由客户品质主导负责协调项目、结构工程等一起实施有效的解决对策并进行验证，得到工厂品质确认方可进行生产安排！ 4.6由工厂工程及品质确认异常是来料问题，第一时间以邮件通知客户计划、品质、采购，并要求客户品质在 30分钟内对物料问题给予回复处理意见(临时解决办法)，工厂给予相应配合和支持！同时客户品质联系供应商到工厂工厂及时解决，并要求供应商给出不良原因分析及改善报告回复，客户品质对其进行验证，同时要求供应商挑选符合品质标准的物料经品质确认后方可恢复生产。 4.6.1若供应商没在规定时间（原则上要求供应商4小时内）到工厂处理，先由采购或品质与供应商沟通，如 果供应商同意接收工厂工厂挑选并承担其挑选费用和不良物料，产线予以上线生产！ 4.6.2 由于A 物料来料不良比例较高，拆修时造成B物料不良，产线立即提报生产异常单和提报预估损耗比例， 让客户品质现场确认，后续以此作为退料依据！ 4.7.生产异常时产线处理： 4.7.1当产线单项不良超过20%，通过加工处理，不良率仍超过5%，经与客户计划协商，产线开出异常通知单， 通知停线。工厂计划根据实际情况提报工时损耗及物料损耗明细，让客户计划汇签确认！ 4.7.2生产过程中造成A类物料≥1%的损耗，连续二个小时达到此标准产线暂停线待处理，如超1.5%应立即暂 停线待分析处理。 4.7.3生产过程中造成B类物料≥3%的损耗，应立即暂停线待分析处理。 4.7.4生产异常发生时如客户品质有人在工厂由客户品质确认，如无则由工厂品质确认，必须在接到异常半小

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

生产异常快速处理管理规定

编制部门编制审核批准 1、目的 采取适当措施有效解决生产过程中发生的品质异常问题针对发生的品质异常问题进行责任和执行部门归属划分。确保生产过程中品质异常问题快速处理提高生产效率。 2、适用范围 适用于公司所有生产制程的管理。 3、职责 3.1物控部：负责物料计划与生产计划。跟进物料回库情况与生产进度，对因 物料与生产计划出现错、漏、少下单或因跟踪物料不到位等原因 而影响生产交期负责。 3.2采购部：依照物控部计划员负责对物料的合格采购入库。并对物料交期与 来料准时合格负责。 3.3品管部：负责物料的来料检验并确保来料合格上线，在生产过程中负责巡 检与生产过程控制中的产品质量。对上线物料出现错漏检负责。 3.4工程部：负责生产前作业指导书与生产流程和工装等的制作，负责标准工 时与产能的测定，在生产过程中负责生产技术的指导与培训教育 工作。对因作业指导书、工装等原因而影响交期或被停线的结果 负责 3.5技术部：负责生产过程中的技术支持工作，对BOM资料或更改的准确性 负责。 3.6生产部：负责按期准时保质完成生产任务，生产部与生产各线组长对自己 负责的生产产品质量负责。 3.7仓务部：按订单与指令负责及时备料上线并对成品入库与准时出货，对因 出入库存出错问题负责。 3.8销售部：按规定，按标准，按要求，按指令进行接单与出库，对因自己部 门内原因，导致的错漏负责。 4、名词解释 生产异常是指造成制造部门停工或生产进度延迟的情形由此造成的无效工时亦可称为异常工时。 5、生产异常情形

5.1计划异常：因生产计划临时变更或安排失误等导致的异常。 5.2物料异常：因物料供应不及时断料、物料品质问题等导致的异常。 5.3设备异常：因设备、工装不足或故障等原因而导致的异常。 5.4品质异常：因制程中出现了品质问题而导致的异常，也称制程异常。 5.5产品异常：因产品设计或其他技术问题而导致的异常或称机种异常。 5.6水电异常：因水、气、电等导致的异常。 6、各部门职责判定 6.1研发部责任 6.1.1未及时确认零件样品。 6.1.2设计错误或疏忽。 6.1.3设计临时变更。 6.1.4设计资料未及时完成。 6.1.5其他因设计开发原因导致的异常。 6.2 物控/仓务部责任 6.2.1生产计划日程安排错误。 6.2.2临时变换生产安排。 6.2.3物料领料错误造成物料断料而停工。 6.2.4备料不全、料账错误。 6.2.5物料查找时间太长。 6.2.6其他因生产安排、物料计划而导致的异常。 6.2.7物料发放错误。 6.2.8未及时点收厂商进料。 6.2.9其他因仓储工作疏忽所致的异常。 6.2.10采购下单太迟，导致断料。 6.2.11进料不全导致缺料。 6.2.12未下单采购。 6.2.13厂商未进货或进错物料。 6.2.14进料品质不合格。 6.2.15其他因采购业务疏忽所致的异常。 6.3制造部责任 6.3.1工作安排不当造成零件损坏。

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1　目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2　适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3　规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4　职责 4.1　公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2　公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3　各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4　相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5　管理内容与要求 5.1　数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2　与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3　与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4　与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1　与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2　与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3　与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： ·　合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； ·　供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4　相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5　工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5　与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1　与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2　与不合格品控制有关的数据

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.sodocs.net/doc/6615084472.html,）专业提供企管培训资料

数据统计分析管理制度

数据统计分析制度 第一章数据分析 第一条为证实质量管理体系的适宜性、有效性及识别改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。 第二条数据分析应反映以下方面的实际情况： 一、质量管理体系的有效性和效率或质量目标达到的程度； 二、过程质量及其趋势； 三、产品质量分析； 四、顾客满意/不满意的调查统计分析； 五、供方产品的质量状况。 第三条各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可采用诸如“调查表”、“因果图”、“统计图表”等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。 第四条数据的来源 一、外部来源 (一)政策、法规、标准等； (二)政府机构检查的结果及反馈； (三)市场、新项目、新技术发展方向； (四)相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 二、内部来源 (一)日常工作：如质量目标完成情况、检验记录、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； (二)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； (三)紧急信息，如出现突发事故等； (四)其他信息，如员工建议等。 第五条数据的收集、分析与处理 一、品控部负责： (一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质量目标完成情况评价，形成的记录由品控部存档，可作为管理评审的输入。 (二)负责对采购不合格品进行统计分析，统计结果应作为对“合格供方”进行动态管理的依据。 (三)对二氧化碳产品的碳氢化合物总量应用统计图表进行统计分析。 (四)每年组织相关部门进行顾客满意度调查。 二、预处理车间负责：按月将玉米油毛油残溶、粕残油、玉米面粒度指标制成曲线进行分析控制。 三、酒精车间负责：根据生产运行和工艺指标完成情况，每月对主要工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 四、饲料车间负责：以工艺指标报表数据制成曲线图，对饲料产品水分指标进行统计分析。 五、酒精饲料车间负责：每月对工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值、饲料产品水分等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 六、电站车间负责：

生产异常管理办法

生产异常管理办法 1.总则 1.1.制定目的 为建立各相关部门对生产异常的责任制度，以减少效率损失，提高生产力，特制定本办法。 1.2.适用范围 本公司生产过程中异常发生时，除另有规定外，均依本办法处理。 1.3.权责单位 1)、总经理室负责本办法制定、修改、废止之起草工作。 2)、总经理负责本办法制定、修改、废止之核准。 2.生产异常 2.1.定义 本办法所指的生产异常，系指造成制造部门停工或生产进度延迟的情形，由此造成之无效工时，亦可称为异常工时。生产异常一般指下列异常： 1）、计划异常 因生产计划临时变更或安排失误等导致的异常。 2）、物料异常 因物料供应不及（断料）、物料品质问题等导致的异常。 3）、设备异常 因设备、工装不足或故障等原因而导致的异常。

4）、品质异常 因制程中出现了品问题而导致的异常，也称制程异常。 5）、产品异常 因产品设计或其他技术问题而导致的异常。 6）、其他异常 因水、气、电等导致的异常。 2.2.生产异常报告单内容 发生生产异常，即有异常工时产生,时间在十分钟以上时，应填具《异常报告单》，其内容一般应包含以下项目： 1）、生产批号 填具发生异常时正在生产的产品订单号、生产批号。 2)、生产产品 填具发生异常时正在生产的产品名称、规格、型号、数量。3)、异常处置责任部门 填具发生异常时需要解决异常的处置责任部门。 4)、发生日期 填具发生异常之日期。 5)、起讫时间 填具发生异常之起始时间、结束时间。 6）、异常描述 填具发生异常之详细状况,尽量用量化的数据或具体的事实来陈述。停工人数、影响度、异常工时分别填具受异常影响而停工之人员

生产过程中异常处理规定

文件修（制）订履历 N0. 版次修(制)订日期修（制）订内容拟制人1 1.0 2013-04-22 首次发布杨雨风 文件发放范围及份数（在“( )”中打“√”表示需分发的单位，在“[ ]”中填写该单位发放文件份数）： ( √ ) 总经办 [ 1 ] ( √ ) 品质部 [ 1 ] ( √ ) 工程技术部 [ 1 ] ( √ ) 物控部 [ 1 ] ( √ ) 制造部 [ 1 ] ( ) 营销部 [ ] ( ) 财务部 [ ] ( ) 人力资源部 [ ] ( √ ) 文控中心 [ 1 ] ( ) 设备部 [ ] ( ) 其他： [ ] 拟制杨松日期2013-4-21 审核日期 批准日期

1.目的: 为更加规范生产现场发生异常时，能及时准确地反映并能通过相关人员确认、分析、及时解决，确保生产顺利进行特制订此规定 2.范围: 适用公司生产过程中所有生产线上发生的品质异常现象 3.定义: IPQC-----制成检验控制 PQC------Process Quality Control (制造线品质控制)。 PE-------Process Engineer(制造工艺工程师)。 4.职责: 4.1品质部:IQPC或PQC发现的生产异常，由品质IPQC进行异常处理单的开具并由上级主管审核。同时负责跟进改善结果及效果确认 4.2生产部:产线管理人员负责对自行发现及品质开具的异常事项的确认,产线技术员对异常进行初步分析与处理，无法自行处理解决时，以联络单方式开具给工程PE工程师 4.3工程部:负责生产线上异常分析，找出异常原因，提出改善对策。并制定长期预防措施. 4.4物控部:负责及时将因生产物料，设备引起异常的相关信息反馈给供应商，监督供应商落实对异常处理的决议； 并负责因生产异常而导致的交期延后同营销部的沟通和确认； 5.作业程序 5.1产线员工在作业中如发现品质异常的产品，应立即通知组长，再由组长通知品质IPQC进行判定，制造部车间技术人员，进行初步的分析，与解决。在车间技术人员无法处理时，则应依品质开具的品质异常单开具《生产异常处理联络单》通知工程部协助处理。 5.2工程部到达现场后依据品质部开具的品质异常单（包含异常的具体信息）及不良实物，结合实际情况，进行分析，并给出解决方案。需相关部门协同解决生产异常的，由工程部电话通知各部门现场共同解决或召开现场会。 5.3当工程部PE工程师通知相关人员时，被通知人员在上班期间应30分钟内赶到事发现场（如遇特殊情况应告知可以到达的时间或可以代行决策的人员,原则上不可以超过45分钟），如部门负责人不能及时赶到现场的，应在规定时间内派人到场，并参照以下程序进行处理： A．立即对所发异常按照“人机料法环”五个方面进行调查分析，查找异常原因； B．立即判断出问题的严重程度和其可能的影响程度，如事态严重由工程部召开现场会并汇报上级领导； C．找出发生异常的原因，立即采取措施，消除异常，防止事态继续扩大； D．落实相关参与处理部门责任。并对品质异常单进行填写，在实际异常得到解决后当天，品质部对参与部门进行完整《品质异常单的》文件的分发. 5.4相关部门在接到《生产异常处理联络单》后应立即了解情况，并分以下情况进行处理： A．品质异常：由品质部负责对异常的发现与开具品质异常单(全员品质，全员都可以发现品质异常），车间技术员能自行分析与解决的由车间技术员处理，车间技术员无法处理的品质异常时，则由异常车间以联络单方式通知工程部协助处理。工程部PE工程师给出分析原因，改善对策，同时在三方统一方案后，以工程改善对策,交生产执行，由品质监督。进行改善。同时在PE工程师无法处理时，则由工程部主管对异常情况进行分析及处理，同时上报至工程部经理。必要时组织相关部门开会讨论解决； B．设备异常：由车间设备维护人员或与相关人员一起对设备进行维修，维修完成后由生产车间责任人签署维修结果； C．物料异常：由物控部根据实际情况，调整生产计划，必要时组织相关部门开会讨论解决。 5.5如果出现严重异常时生产部主管应根据事故解决的可能性作出暂时停产或转产的决定； 5.6对可能影响生产进度的情况，由车间管理人员在异常发生后需以电话通知或在《生产异常处理联络单》注明知会物控部，物控部应按实际情况采取应急措施调整生产计划，对受影响交货的订单需及时通知销售部。 5.7 异常处理结束后，由承接部门印发《生产异常处理联络单》给相应部门，各负责人必须在承诺的时间内完成各部门应完成的事项。 5.8由于人为因素所造成的生产异常时，相关部门主管需对相关人员进行加强培训。 5.9生产恢复正常后，工程部应会同品质部、物控部应对异常问题在五个工作日内进行深层次的原因分析，并制定长期有效的预防措施，杜绝同样异常的再次发生。