预测和确定不良率的方法
不良率及投入比例影响力评估模型
不良率及投入比例影响力评估模型
不良率及投入比例的影响力评估模型可以通过以下步骤来建立:
1. 确定影响因素:首先确定影响不良率和投入比例的各种因素,例如生产设备的质量、人员技能水平、供应链管理等。
2. 收集数据:收集与影响因素相关的数据,包括不良率、投入比例以及影响因素的具体数值,可以通过实地观察、问卷调查、历史数据等方式获取。
3. 数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等,确保数据的可靠性和准确性。
4. 建立数学模型:根据收集到的数据,可以使用统计学方法、回归分析等方式建立数学模型来描述不良率和投入比例与影响因素之间的关系。
例如可以使用多元回归分析来探索不良率和投入比例与各种影响因素之间的线性关系。
5. 模型评估与优化:对建立的模型进行评估和优化,可以使用一些常用的评估指标,例如均方根误差(RMSE)、决定系数(R²)等来评估模型的拟合程度和预测精度。
如果模型效果不理想,可以考虑引入其他因素、调整模型结构等进行优化。
6. 模型应用:将优化后的模型应用于实际业务中,根据不同的影响因素数值,可以预测不良率和投入比例的变化情况,为决策提供科学依据。
需要注意的是,建立不良率及投入比例影响力评估模型是一个复杂的过程,需要合理选择影响因素、获取准确可靠的数据,并使用合适的数学方法进行建模和评估。
模型的应用过程也需要与实际业务相结合,进行灵活调整和优化。
对药物不良反应的多种分析方法
对药物不良反应的多种分析方法药物不良反应(Adverse Drug Reactions,ADR)是指在正常用药的情况下,患者出现的与药物有关的急性或慢性不良反应,包括轻微的过敏反应、药物过敏性休克、药物性肝损伤等。
药物的不良反应给人们的生命健康带来了巨大的威胁,因此对药物不良反应的研究和分析非常重要。
本文将介绍药物不良反应的多种分析方法。
一、预防性分析预防性分析是指在药物上市之前,对其药理学、临床试验、人群流行病学等因素进行分析,以预测并预防药物不良反应的产生。
这种分析通常包括动物试验、体外实验和人体试验等多种方法。
动物试验通常用于检测药物对不同动物的毒性和不良反应。
例如,药物的毒性试验可以通过测量变化的生理指标来观察药物对不同器官的影响,以提前预防人体不良反应的发生。
体外实验通常用于检测药物的基本性质、吸收、分布、代谢和排泄等生物学特征。
例如,药物分子的化学结构、药物对细胞的影响等,这些信息可以帮助科学家预测药物的不良反应。
人体试验也是预防性分析的一种重要方法,包括在小鼠模型的体外实验中、招募志愿者的人体试验中和大规模的随机临床试验中。
这些试验可以帮助科学家确定药物的疗效和安全性,并预测不良反应的发生率和程度。
二、过程性分析过程性分析是指在药物使用过程中对其不良反应进行监测、观察、记录和分析的过程。
这种分析通过搜集大规模、长期、高质量的数据,以判断不良反应对患者健康的影响,并为未来安全用药提供参考。
现代医学采用电子病历系统记录大量患者信息,因此通过电子健康档案的数据分析来评估药物不良反应是非常方便的。
另外,大规模的药物监控研究也是非常有效的过程性分析方法,这种方法可以确定药物的安全性和有效性,并帮助分析药物的风险和不良反应发生率。
药物监测研究可以基于医院、社区、家庭、市场等场景,对药物不良反应进行监测和分析。
三、评价性分析评价性分析是指通过对已经出现过的不良反应进行研究、评价、病历诊断和处理的过程。
制造业IQC中的模型建立与质量预测
制造业IQC中的模型建立与质量预测制造业中的IQC(Incoming Quality Control)是指对原材料、零部件及其他供应商提供的物料进行质量控制的过程。
通过建立合适的模型,并进行质量预测,可以有效提升生产过程中的质量控制水平,降低不良品率。
本文将探讨制造业IQC中的模型建立与质量预测的相关方法和应用。
一、IQC模型建立在IQC过程中,建立合适的模型是至关重要的。
模型可以通过统计学方法、机器学习算法以及人工智能等技术手段进行建立。
以下是一些常用的IQC模型建立方法:1.1 统计学方法统计学方法是最为传统和经典的模型建立方法之一。
其中,常用的统计学方法包括均值-方差图、正态分布图、相关性分析等。
通过对来料质量数据的统计分析,可以发现潜在的规律和模式,从而提前预测材料的质量水平。
1.2 机器学习算法机器学习算法在近年来得到了迅猛发展,并在制造业中的应用越来越广泛。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
通过对大量历史数据进行分析和学习,这些算法可以建立起复杂的模型,用于预测和判断来料质量。
1.3 人工智能人工智能技术在IQC模型建立中也有着广泛的应用。
其中,深度学习是人工智能领域的重要技术之一。
通过深度学习的方法,可以从大量数据中挖掘隐藏的特征,从而建立起复杂且准确的IQC模型。
二、质量预测方法2.1 预测模型应用建立好的IQC模型可以用于质量预测。
通过将新来料的数据输入模型,可以预测其质量水平。
根据预测结果,生产部门可以根据实际情况做出相应的决策,如调整供应链、采取采购措施等,以降低不良率。
2.2 数据挖掘与分析质量预测还可以借助数据挖掘和分析的方法进行。
通过对历史数据的挖掘和分析,可以找到影响质量的关键因素,进而建立预测模型。
同时,数据挖掘还可以帮助发现特殊规律和异常情况,及时做出相应的调整。
2.3 实时监控与反馈质量预测的另一个重要应用是实时监控与反馈。
通过不断收集新的数据,并将其输入模型进行预测,可以对生产线上的质量进行实时监控。
电声产品行业类不良率标准
电声产品行业类不良率标准
电声产品行业的不良率标准可以根据不同的产品类型和行业标准进行评定。
一般来说,电声产品行业的不良率标准应根据以下因素来决定:
1. 产品类型:不同类型的电声产品具有不同的复杂性、技术要求和制造流程。
例如,手机、耳机、扬声器等产品应根据其特定的功能和制造工艺来确定不良率标准。
2. 市场需求:行业标准也会受到市场需求的影响。
如果市场对产品质量有较高的要求,行业标准可能会更加严格。
3. 生产环境:生产环境和设备也会对产品质量产生影响。
例如,生产线的自动化程度、员工的技术水平和制造过程的监控措施等都会影响不良率标准的确定。
4. 客户要求:某些客户可能会有自己对产品质量的特殊要求,例如特定的测试标准、尺寸容差等。
这些要求也会对行业标准产生影响。
综合考虑以上因素,电声产品行业的不良率标准一般应在1%
至5%之间。
这意味着在生产过程中,不良产品的比例应控制
在1%至5%之间。
具体的不良率标准应根据实际情况和行业
标准进行评估和确定。
六西格玛黑带项目(不良率改善)解读
六西格玛黑带项目(不良率改善)解读背景介绍六西格玛(Six Sigma)是一个管理技术,旨在通过减少缺陷数量来提高产品和服务的质量。
黑带项目是六西格玛项目中的最高级别项目,黑带项目的目标是能够显著改善制造业或服务业过程的质量。
不良率是一种衡量制造业或服务业过程质量的重要指标,不良率高意味着过程存在缺陷,需要改进。
通过六西格玛黑带项目,能够有效地降低不良率。
六西格玛黑带项目的步骤六西格玛黑带项目的步骤包括:1.建立问题意识:确定问题的性质和深度,建立项目组2.测量:对不良率进行测量和分析3.分析:通过收集数据、进行数据分析和验证假设,确定问题的根本原因4.改进:基于根本原因和数据,进行改进5.控制:建立控制计划,确保问题不再发生六西格玛黑带项目的好处六西格玛黑带项目有以下好处:1.提高过程质量:通过六西格玛黑带项目,能够改善制造业或服务业过程的质量,减少缺陷数量2.提高产品和服务的质量:减少缺陷数量意味着减少客户投诉,提高客户满意度,从而提高产品和服务的质量3.提高效率:通过优化过程,减少时间浪费,提高效率六西格玛黑带项目在不良率改善中的应用六西格玛黑带项目在不良率改善中的应用包括:1.确定问题:首先需要确定不良率高的原因是什么,是人为操作问题,还是设备问题等等。
2.收集数据:需要收集不良品数量、不良品种类、不良品产生的原因等数据。
3.数据分析:对数据进行分析,找出问题的根本原因。
4.改善方案:基于根本原因,制定改善方案,确定改善的目标和方法等。
5.改善实施:在改善方案的指导下,实施改善措施,不断跟进和优化。
6.控制效果:通过建立控制计划,确保改善效果可持续,不在复发。
通过六西格玛黑带项目,能够有效地降低不良率,提高产品和服务质量,提高效率。
在制造业或服务业中,不良率是一个重要指标,需要及时发现问题,加以改进,通过六西格玛黑带项目,能够更好地达到这一目的。
使不良率降低的方法及运用
组件不良率(%) 49,000 ppm(4.9%)
5 (0.9999)5= 0.9995= 99.95%
500 ppm(0.05%)
50 (0.9999)50= 0.995= 99.5% 50 (0.999999)50=0.99995= 99.995% 500 (0.999999)500= 0.9995= 99.95% 500 (0.9999999)500= 0.99995= 99.995% 10000 (0.9999999)10000= 0.999= 99.9%
过去
现在
未来
移向
改正缺点
制程管制
预防品管
如此将产生更多顾客的满意,降低浪费 和成本和适应能随时接受改变的能力.
30
五大目标:
以Defect取代不良 以预防取代检验 以SPC取代抽样 以PPM取代% 以DPMO做为最先进这的品
管工具(6σ管理)
31
2.3. 前瞻性品质展开的应用
零不良(零缺点) (A) ‧在工程师的指导下,由作业员
40
2.4.2 顺序检查
A) 顺序检查的模式:
制程N
制程N+1
前制程 结果 的检查
本制程 加工 的检查
互助 合作
前制程 结果 的检查
本制程 加工 的检查
41
·全数检查. ·立即回馈. ·立即的改正,没有满意的措施则 不再继续加工.(可以补偿因停止 生产而产生的损失) ·由别人检查. ·规格之认同与确认.(通过标准样 本,建立客观的认知) ·5-6项重点项目检查.
输入
程 序 输出(浪费多)
人员 设备 材料 方法 环境
不合格
工作方式
密集式检验
产品
报废或 修补
不良率计算方法范文
不良率计算方法范文不良率是指在生产过程中出现的不良品数量与总产量之间的比率。
它是衡量生产过程质量稳定性和有效性的重要指标,对于评估生产效率和质量改进具有重要意义。
以下是几种常见的不良率计算方法:1.简单不良率计算方法:简单不良率是指不良品数量与总产量之间的比率。
计算方法为:简单不良率=不良品数/总产量例如,一些生产批次总产量为1000个,其中不良品数量为10个,则简单不良率为10/1000=1%。
简单不良率的计算方法简单直观,适用于简单的生产过程,但不考虑不良品的类型和严重程度,无法评估不良品对产品质量的具体影响。
2.总损失不良率计算方法:总损失不良率是指不良品的总损失与总产量之间的比率。
除了考虑不良品数量,还考虑不良品对生产过程和产品质量的具体影响。
计算方法为:总损失不良率=(不良品数×等级损失)/总产量其中,等级损失是对不良品进行评级,根据不同等级确定不良品对产品质量的具体影响程度。
例如,一些生产批次总产量为1000个,其中不良品数量为10个,等级损失为50个,则总损失不良率为(10×50)/1000=0.5%。
总损失不良率的计算方法考虑了不良品的具体影响程度,能够更准确地评估不良品对产品质量的影响。
3.工序损失不良率计算方法:工序损失不良率是指一些工序中发生的不良品数量与该工序总产量之间的比率。
计算方法为:工序损失不良率=工序中不良品数/该工序总产量工序损失不良率的计算方法可以更具体地评估每个工序的质量稳定性和有效性,有助于确定生产过程中可能存在的问题和改进的方向。
以上是一些常见的不良率计算方法,可以根据不同的生产过程和需求选择适合的计算方法来评估生产质量。
同时,在计算不良率时,还应注意准确记录不良品数量和等级损失,以确保计算结果的准确性和可靠性。
品质7大手法-QC7大手法
02
品质7大手法详解
层别法
总结词
将数据按照不同的特性进行分类,并分别统计各类别下的数 据量。
详细描述
层别法是一种将数据按照不同的特性进行分类的方法,通过 对各类别下的数据进行统计和分析,可以更好地了解数据的 分布和特点,从而找出问题的根源和解决方法。
检查表法
总结词
列出所有可能的问题点,并逐一检查 每个问题点是否存在。
详细描述
在品质检测中,检查表法主要用于对产品进 行全面的检测和评估,以确保产品质量符合 要求。通过制定详细的检查表,可以确保检 测过程中不遗漏任何重要环节,并且对产品 进行全面的评估。这种方法有助于发现潜在 的质量问题,并及时采取措施进行纠正和改
进。
柏拉图法在问题解决中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
详细描述
检查表法是一种通过列出所有可能的 问题点,并逐一检查每个问题点是否 存在的方法。这种方法可以帮助我们 全面地了解问题的情况,并对问题进 行有效的控制和管理。
柏拉图法
总结词
将影响品质的问题按照影响程度进行排序,并找出影响最大的问题。
详细描述
柏拉图法是一种通过将影响品质的问题按照影响程度进行排序,并找出影响最 大的问题的方法。这种方法可以帮助我们优先解决最重要的问题,提高解决问 题的效率。
04
层别法只适用于定量的数据,对于定性数 据可能不太适用。
检查表法的优势与局限性
01
检查表法的优势
02
可以对大量数据进行快速、简单的整理和分析。
可以记录和追溯数据的来源和变化过程。
03
检查表法的优势与局限性
可以对数据进行分类和筛选,便于发现问题和异 常值。
不良率统计分析流程
不良率统计分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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产品不良率的分析方法 (1)
不良品案例分析
指示灯 不良
内有 杂物
螺丝组 装不良
不良案例
焊锡 不良
线套 不良
标贴纸 不良
page
不良品案例分析
操作不熟练,手法不正确
人
责任心不强,未遵守“三不”
生产节拍不均匀 烙铁头损伤 焊锡机温控不稳定
焊锡不良
机器
原料
松油浸泡锡丝,焊锡产生松 油渍源自page不良品案例分析
焊锡
焊锡操作不规范,锡量过多, 产生较多小锡块
产品内有杂物
内检
没有完全敲打出杂物 敲出的杂物落入已检产品 外检再次敲打出异物
外检
打螺丝时产生的碎屑
page
不良品案例分析
来料不良 焊伤指示灯线 高压测试烧坏指示灯 检测时责任心不强
指示灯不良
操作不良
page
不良品案例分析
螺丝槽口不良;有混料现象
螺丝组装不良
面板不良,螺丝孔过大
责任心不强,漏打、未打到位、打花
page
不良品案例分析
操作责任心不强,出现多穿、 漏穿和穿反现象
线套不良
打螺丝过程,未将线套压入产 品卡槽内
page
不良品案例分析
贴标操作手法不正确
标贴纸不良
未贴到位,被刮擦出现损伤
贴纸保存不够仔细,出现损坏
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谢谢观赏!
QC七大手法心得
QC七大手法心得通过一天的学习,了解到QC七大手法分别为:亲和图法(法)、矩阵图法、箭头图法、PDPC法、矩阵数据解析法、关联图法、系统图法。
主要用于为生产计划阶段提供有效、科学的方法和途径、是管理人员制定计划,搞好协调和控制的有利工具QC七大手法并不取代品管七大手法,与品管七大手法相辅相成,QC七大手法更适用于管理人员,特点表现为:整理语言资料、引发思考,有效解决零乱问题,充实计划。
防止遗漏,使相关人员了解、协助,确实表达过程等关联图法用于理清复杂因素间的关系,比如用关联图法可以用来分析最近为什么客诉刮伤率很高,因为管理监督不到位,请让员工对设备保养好,又因为对设备保养不好,造成滚轮不转,又因为员工缺少培训手势不正确,或者来料问题不良巡检未及时发现等等原因最后我们找出最主要原因一一解决,刮伤不良率有所降低。
就是将原因、结果、目的、手段等关系复杂的问题在逻辑上用箭头表示其相互关系,从而找到主要原因亲和图法用于从杂乱的语言资料中汲取资讯,比如在公司例会中厂长问为什么现在员工执行力不够,要求大家分析原因找出改善对策,因为这个问题原因比较复杂,大家一时想不州对金、全议陷入了冷场,后来厂长说大家列出对这个问题的想法,暂不要求现场分析,会议结束后对会议上大家提出所有原因进行分析排查归类,这样会议可以正常进行,问题也能找到原因和改讲措施、这种方法也可以用在品质问题或是生产效率等问题的分析中系统图法用于系统地寻求实现目标的手段,比如可以用来对品质部进行职能规划,品质部分几个岗位,化验员几人,表面处理检验人员几人等,分别岗位职责,要进行哪些技能培训,使用工具,SOP学校,表单填写。
分层级,无遗漏的展开,使品质系统规划一目了然效率化。
也可用于系统的分析问题的原因并确定解决问题的方法矩阵图法用于多角度考察存在的问题,变数关系,比如每条生产线的PFMEA文件就是利用的矩阵图法中的变数关系管理,罗列出潜在故障,分别对严重性、发生性和检出度做出评估最后计算得到风险优先指数(RPN),RPN过高时,就必须采取必要措施以降低RPN。
产品组合不良率计算方法和公式
产品组合不良率计算方法和公式1.引言产品组合的不良率是衡量产品质量和风险的重要指标之一。
本文将介绍产品组合不良率的计算方法和公式,帮助读者理解和应用这一概念。
2.什么是产品组合不良率产品组合不良率是指一个包含多个产品的组合中,所有产品出现不良情况的比例。
通常用百分比表示,反映了产品组合的整体质量状况。
3.计算产品组合不良率的方法计算产品组合不良率可以按照以下步骤进行:1.确定需要评估的产品组合。
2.收集每个产品在组合中的不良数量和总数量。
3.计算每个产品的不良率。
不良率等于不良数量除以总数量。
4.将每个产品的不良率相加,得到产品组合的总不良率。
5.将总不良率乘以100,得到百分比形式的产品组合不良率。
4.举例说明假设我们有一个包含3个产品的组合,每个产品的不良数量和总数量如下:-产品A:不良数量10,总数量200-产品B:不良数量5,总数量150-产品C:不良数量8,总数量180首先,我们计算每个产品的不良率:-产品A的不良率=10/200=0.05-产品B的不良率=5/150=0.0333-产品C的不良率=8/180=0.0444然后,将每个产品的不良率相加得到产品组合的总不良率:总不良率=0.05+0.0333+0.0444=0.1277最后,将总不良率乘以100得到百分比形式的产品组合不良率:产品组合不良率=0.1277*100=12.77%5.结论产品组合不良率是一个衡量产品组合质量的重要指标。
本文介绍了计算产品组合不良率的方法和公式,并通过具体例子对其进行了说明。
希望读者通过本文的内容,能够更好地理解和应用产品组合不良率这一概念。
品检结果的合格率与不良率监控
品检结果的合格率与不良率监控在制造行业的生产过程中,品检结果的合格率与不良率监控是至关重要的环节。
通过科学准确地监控产品的合格率和不良率,企业能够及时调整生产流程,提高产品质量,降低成本,增强市场竞争力。
本文将从监控方法、重要性以及影响因素三个方面,探讨品检结果的合格率与不良率监控。
准确监控品检结果的合格率和不良率需要合适的监控方法。
常用的方法包括统计抽样、过程控制图和质量管理系统。
统计抽样是一种常见的方法,通过对样本进行抽检,以样本的检验结果作为总体的估计值。
过程控制图则是通过连续监测生产过程中产生的数据,以便及时发现和纠正任何异常情况。
质量管理系统则是一种全面的管理方法,通过设立标准和程序,对产品的每个环节进行监控,确保产品质量符合要求。
合理选择适用的监控方法,能够有效地提高监控的准确性和效率。
品检结果的合格率和不良率监控对企业至关重要。
合格率的监控可以帮助企业及时发现生产过程中的缺陷和问题,避免次品产品流入市场。
合格率的提高将直接提升产品质量,增加消费者的信任和满意度,进而提高市场竞争力。
而不良率的监控则能够帮助企业识别生产过程中的问题点,寻找并消除引起不良品产生的原因。
通过不良率的降低,企业可以减少废品和返工,提高生产效率,降低成本。
因此,品检结果的合格率和不良率监控对企业的运营和发展具有重要意义。
品检结果的合格率与不良率受到多种因素的影响。
生产设备的稳定性和故障率直接影响着合格率和不良率。
质量优良的设备能够保证稳定的生产过程,减少因设备故障导致的次品产生。
原材料的质量稳定性对合格率和不良率也有很大影响。
如果原材料的质量不达标,将会直接影响产品的合格率和不良率。
再次,操作员的技能水平和工艺控制对品检结果也至关重要。
操作员应具备良好的技能和工艺控制知识,以确保生产过程符合要求。
环境因素、管理体系等因素也会对品检结果产生影响。
企业需要充分了解这些因素,并采取相应的措施来降低不良率,提高合格率。
QC七大管理手法
QC七大手法QC七大手法,也叫品管新七大工具,其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题,与原来的“旧”QC七大手法法相比,它主要应用在中高层管理上,而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。
因此,新QC七大手法法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。
一、起源新旧QC七大手法法都是由日本人总结出来的。
日本人在提出旧QC七大手法推行并获得成功之后,1979年又提出QC七大手法。
之所以称之为“QC七大手法”,是因为日本古代武士在出阵作战时,经常携带有七种武器,所谓七种工具就是沿用了七种武器。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。
除了新旧七种工具以外,常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
二、QC七大手法QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。
这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。
三、QC七大手法QC新七大手法指的是:关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言,新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法,也从未成为顾客审核的重要方面。
四、日本著名的质量管理专家石川馨曾说:企业内95%的质量管理问题,可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决。
全面质量管理的推行,离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用.五、 QC七大手法一1、层别法1)、何谓层别法2)、为何要用层别法3)、层别角度和注意事项2、查检表1)何谓查检表 2)为何要用查检表 3)查检表分类4)如何设计查检表 5)如何设计查检表 6)练习3、柏拉图1)、何谓柏拉图 2)、为何要用柏拉图3)、柏拉图之作法及应用二、QC七大手法二1、直方图1)、何谓直方图 2)、直方图的作法及应用 3)、练习2、特性要因图1)、何谓特性要因图 2)、为何要用特性要因图3)、如何作特性要因图 4)、练习3 、推移图1)、何谓推移图 2)、为何要用推移图3)、推移图的作法三、QC七大手法三1、散布图1)、何谓散布图 2)、为何要用散布图3)、散布图的作法2、管制图1)、何谓管制图 2)、制程变动的原因3)、管制图的种类 4)、x一P管制图的作法 5)、练习四、QC七大手法的应用改善案例∙结果解析(现状掌握)因果分析(因果关系掌握)要因解析(重要要素明确及再深入)∙改善对策的提出与评价效果维持(标准化)成果检讨关联图法,是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。
市场风险测度方法
市场风险测度方法市场风险测度方法是投资者和金融机构在制定投资策略和风险管理措施时必不可少的工具。
准确评估市场风险可以帮助投资者预测可能的损失,并采取相应的措施来规避风险。
下面将介绍几种常用的市场风险测度方法。
1. 历史回溯法:这是一种基于历史数据的市场风险测度方法。
通过分析过去一段时间的市场数据,可以了解市场的波动性、收益情况和相关性等。
投资者可以通过历史回溯来判断市场是否处于风险较高的状态,并相应采取风险管理措施。
2. 波动率测度法:波动率是市场风险的重要指标之一。
通过测算市场价格的波动性,可以评估市场的不确定性程度。
常用的波动率测度方法包括历史波动率、隐含波动率等。
波动率越高,代表市场风险越大。
3. 度量模型法:度量模型是一种通过建立统计模型和数学模型来测度市场风险的方法。
其中,最为常见的是Value at Risk (VaR)模型和Expected Shortfall (ES)模型。
VaR模型用于评估一定置信水平下的最大可能损失,ES模型则更加关注损失超过VaR的情况。
4. 蒙特卡洛模拟法:蒙特卡洛模拟是一种基于概率分布和随机抽样的方法,用于模拟市场未来可能的不确定情况。
通过对各种随机因素进行模拟,可以得出市场价格的概率分布,从而对市场风险进行测度和评估。
5. 宏观经济分析法:宏观经济因素对市场风险有着重要的影响。
通过对宏观经济指标的分析,可以了解市场发展的趋势和风险因素。
投资者可以关注通货膨胀率、利率变动、政策环境等因素,并根据分析结果来评估市场风险。
总之,市场风险测度方法是投资者和金融机构进行风险管理的基础工具。
以上介绍的几种方法都有其适用的场景和局限性,投资者和机构可以根据自身情况选择适合的测度方法,并结合其他风险管理工具来评估和控制市场风险。
[工作]预测和确定不良率的方法
预测和确定不良率的方法———联合基数确定法胡祖光胡月晓(杭州商学院杭州310035中国工商银行浙江省分行营业部杭州310003)商业银行管理层在考核经营部门业绩时,三项不良比率是其一项重要指标,它对商业银行经营的“三性”有着重要影响。
因此,各商业银行都对此项指标制定有激励和奖惩措施,业务经营机构则对此作出反应。
可以肯定的是,基层行对不良贷款率指标即使可以完成得很好,但考虑长期的因素,也会将其控制在一个适宜范围内,不会让其尽量降低(如防上级部门“鞭打快牛”,以便来年“撑大”指标等)。
因此,如何使基层行尽力而为和尽量事先得知一个较为准确的结果,下面的方法或许是较为可行的。
一、神奇的“联合确定基数法”———解决信息不对称问题的一个极具现实意义的例子李先生年底刚接任某银行的总经理。
他马上面临着对下属的各支行下达下一年的三项贷款的回收指标的工作。
由于李先生对各支行的情况一无所知,他决定采用宽松的“联合确定基法”来确定各子支行下一年度三项贷款的回收指标。
李先生召集了各支行的负责人,对他们谈了确定各子支行下一年度三项贷款的回收指标的4条意见:1·由于本人刚接任,对各支行的情况不了解,因此,在确定下一年度各支行的三项贷款的回收指标时,主要将尊重各支行的意见。
具体地说,各支行的三项贷款的回收指标将由下式确定:支行的合同三项贷款的回收指标=总公司要求数D×0·2+支行自报数S×0·8也就是说,各支行在确定三项贷款的回收指标中有80%的发言权。
2·由于本人对各支行的三项贷款的回收能力不了解,因此,总行采取宽松态度,对支行下一年度的三项贷款的回收要求数D(Demand)一律取零。
即支行的合同三项贷款的回收指标=总行要求数D×0·2+支行自报数S×0·8=0×0·2+支行自报数S×0·8=支行自报数S×0·8也就是说,最终的合同三项贷款的回收数C(Contract)为支行自报数S(Sclf-offered)的80%。
品控中的不良率分析与改进
品控中的不良率分析与改进在生产过程中,不良率是衡量产品质量的重要指标之一。
品控部门负责监控并分析不良率,以及采取相应措施改进生产流程,提高产品质量。
本文将深入探讨品控中的不良率分析与改进方法,旨在帮助企业提高产品质量和市场竞争力。
一、不良率的定义与计算方法不良率是指产品在生产过程中所出现的不良品数量与总产量之比。
常用的计算方法包括两种:一种是统计每个生产批次或每个班次的不良品数量,再除以相应的产量;另一种是统计每个生产环节的不良品数量,然后累计求和,最后除以总产量。
通过计算不良率,企业可以及时掌握产品品质问题,有针对性地进行改进。
二、不良率分析的重要性不良率分析是品控部门进行质量管理的基础。
通过对不良率进行分析,企业能够找出产品质量问题的根本原因,并采取相应的改进措施。
不良率分析还有助于企业评估供应链中的各个环节,找出存在问题的环节并加以改进。
不良率分析还能帮助企业预测和避免潜在的质量问题,提高生产效率和产品质量。
三、不良率改进的策略与方法1. 引入全员品质意识:品质意识应贯穿企业的全体员工,每个员工都应对产品质量负起责任。
企业要加强员工培训,提高员工的品质意识和专业技能,从而减少不良品的产生。
2. 建立完善的品质管理制度:企业需要建立明确的品质管理制度和流程,包括产品质量检测标准、采样方法、检验批次、不良品处理等。
制度的完善与执行是保证产品质量的关键。
3. 运用质量工具分析不良率:企业可以应用质量工具如鱼骨图、Pareto 图等进行不良率分析。
通过分析不良品发生的原因,找出关键问题并制定改进措施。
4. 强化供应商管理:供应商的质量问题直接影响到产品质量,因此企业应加强对供应商的管理与评估。
建立供应商质量管理体系,与供应商沟通,确保采购的原材料和零部件符合质量标准。
5. 实施持续改进:品控部门应定期评估并更新质量管理制度,跟踪不良率的改进情况,同时也要关注新技术和工艺的应用,以提高产品质量和生产效率。
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预测和确定不良率的方法———联合基数确定法胡祖光胡月晓(杭州商学院杭州310035中国工商银行浙江省分行营业部杭州310003) 商业银行管理层在考核经营部门业绩时,三项不良比率是其一项重要指标,它对商业银行经营的“三性”有着重要影响。
因此,各商业银行都对此项指标制定有激励和奖惩措施,业务经营机构则对此作出反应。
可以肯定的是,基层行对不良贷款率指标即使可以完成得很好,但考虑长期的因素,也会将其控制在一个适宜范围内,不会让其尽量降低(如防上级部门“鞭打快牛”,以便来年“撑大”指标等)。
因此,如何使基层行尽力而为和尽量事先得知一个较为准确的结果,下面的方法或许是较为可行的。
一、神奇的“联合确定基数法”———解决信息不对称问题的一个极具现实意义的例子李先生年底刚接任某银行的总经理。
他马上面临着对下属的各支行下达下一年的三项贷款的回收指标的工作。
由于李先生对各支行的情况一无所知,他决定采用宽松的“联合确定基法”来确定各子支行下一年度三项贷款的回收指标。
李先生召集了各支行的负责人,对他们谈了确定各子支行下一年度三项贷款的回收指标的4条意见:1·由于本人刚接任,对各支行的情况不了解,因此,在确定下一年度各支行的三项贷款的回收指标时,主要将尊重各支行的意见。
具体地说,各支行的三项贷款的回收指标将由下式确定:支行的合同三项贷款的回收指标=总公司要求数D×0·2+支行自报数S×0·8也就是说,各支行在确定三项贷款的回收指标中有80%的发言权。
2·由于本人对各支行的三项贷款的回收能力不了解,因此,总行采取宽松态度,对支行下一年度的三项贷款的回收要求数D(Demand)一律取零。
即支行的合同三项贷款的回收指标=总行要求数D×0·2+支行自报数S×0·8=0×0·2+支行自报数S×0·8=支行自报数S×0·8 也就是说,最终的合同三项贷款的回收数C(Contract)为支行自报数S(Sclf-offered)的80%。
3·到年终,实际三项贷款的回收数A(Actual)超过合同三项贷款的回收指标的10%归支行所有,即“超额奖十”;(但若完不成三项贷款的回收指标,不足部分应由支行补足,即“不足补十”) 4·由于总行对各支行相当尊重,因此要求各支行必须自重,也就是必须实事求是地提出下一年度三项贷的回收的自报数S。
为确保各支行做到这一点,总行将在年末对各支行进检查,若某支行的年初自报数S小于年末实际三项贷款的回收数A,说明该支行在年初自报三项贷款的回收指标时隐瞒了自己的实际能力,因此,总行将按“少报罚九”的原则对之进行处罚。
各支行对上述宽松的“联合确定基数法”感兴趣,立即表示同意。
为了确定自报数应是多少,各支行进行了分析。
其中一个支行计算了不同情况下的支行净奖励,如表1所示。
表1单位:万元自报数的五种情况一二三四五支行自报数S 100 200 300 400 500总行要求数D 0 0 0 0 0三项贷款的回收数C=0·8S+0·2D 80 160 240 320 400支行实际完成三项贷款的回收款A 400 400 400 400 400年终预计超额数=A-C 320 240 160 80 0超额奖励=(A-C)×10% 32 24 16 8 0少报罚款=(S-A)×9% -27 -18 -9 0 0净奖励=超额奖励+少报罚款5 6 7 8 0该支行负责人通过分析表1,发现:当其自报数S=100万(第一种情况)时,合同基数为80万。
由于他的实际三项贷款的回收能力为A=400万,他可以超基数而获奖32万;但同时他也将面临27万的“少报罚款”。
因此,他的净奖励只有5万。
而当S=400万时(第四种情况)时,尽管超基数奖励只有8万,但由于支行的自报数S(第一行中的400万)正好等于其实际完成利润能力A(第四行中的400万)而避免了受罚,从而净奖励最大。
经过上述分析,该支行负责人决定:他将实事求是地报出一个自报数S=400万,这样他可以获得最大奖励8万。
上述例子具有极强的现实性。
它告诉我们:采用“联合确定基数法”,可以有效地解决委托人与代理人之间的信息不对称问题、削除或减弱上下级间的“讨价还价”现象。
理论上讲,此类问题可以归结为基数确定问题。
基数确定,是管理理论中有关委托———代理理论的一个基本问题。
委托———代理问题凡涉及量化指标如利润额、销售额等,凡涉及到上下级间指标确定的,必定存在一个基数确定问题。
因为委托人既然要把一个量化的任务委托给代理人,必然要确定基数;完成或超额完成了基数,就被认为是完成了委托的任务,就可以得到奖励。
但如何正确地来确定基数?这实务研究是一个世界性的难题。
常见的情况是基数确定过低。
如1985年-1987年美国锐步国际公司的董事会给总经理Fireman下达的利润基数是2000美元,一定3年不变。
但结果是:1985年公司利润为1·3亿美元,超基数1·1亿美元;1986年公司利润超基数2·62亿美元,1987年超基数3·014亿美元。
这说明,即使在美国,也没有解决如何确定基数的问题。
正确地确定基数之所以困难,是因为委托人与代理人之间存在着信息不对称问题。
与代理人相比,委托人明显地缺乏信息。
因此,委托人在代理人进行信息不对称博弈时应采用何种对策,是我们需要研究的问题。
可以指出,“联合确定基数法”(胡祖光,1998)在解决上述问题时具有奇效。
在上述银行的例子中,尽管委托人对代理人的盈利能力一无所知,但一旦采用“联合确定基数法”,即使委托人采取“无为而治”的态度,他仍能通过利益导向让代理人实事求是地报出400万的自报数,做到了资产质量早知晓,极大地有利于管理层早明实情、早做动作。
二、理论总结:如何确定奖励数和受罚数从上面的例子可以看出,在确定基数的不对称信息博弈中,委托人应采取何种对策。
众所周知,在一个组织内部的委托人———代理人博弈中,委托人的优势是拥有提出规则的先发优势,但其劣势是拥有的信息远不如代理人,即所谓“信息不对称”。
因此,在委托人———代理人的不对称信息博弈中,委托人应当充分发挥其优势而避免其劣势。
在上面的例子中,委托人制定了“联合确定基数法”的游戏规则(这一规则是如此公平甚至向代理人倾斜,以至任何代理人都难以表示反对意见)后,就把制定规则后的基数确定权的80%拱手交给了代理人,从而避免了自己信息稀少的劣势。
从上面的例子可以看到,“联合确定基数法”确实是解决委托人与代理人信息不对称问题的极佳方法。
显然,“联合确定基数法”之所以能成功地解决信息不对称问题,关键之处在于设置了“少报受罚”的规定,这就使代理人为了追求奖、罚相抵后的净收益最大而实事求是地使其自报数S等于他通过努力能够实际完成的最大数A。
在“联合确定基数法”中,“少报受罚系数(比例)”Q是一个很重要的参数(在上例中,Q=0·9),另两个参数是超额奖励系数P和代理人的基数确定权W。
上述3个参数之间必须满足下述关系式(胡祖光,1998):P>Q>WP在上例中,有1>0·9>0·8×1这是“联合确定基数法”产生奇效的保证。
“建设上海国际金融中心的思路和阶段性目标”研讨会综述7月5日下午,上海市金融学会重建金融中心专业委员会假借上海国际信托投资公司召开“建设上海国际金融中心的思路和阶段性目标”小型学术研讨会。
来自大专院校、商业银行、信托公司、市府研究室、社科院以及人民银行的近20位专家学者出席了本次会议。
与会代表就上海建设国际金融中心的目标、步骤、框架和思路等进行了广泛的交流与探讨。
与会代表对上海金融发展状况表示出谨慎的乐观,认为上海虽然在金融改革方面有所成就,但距国际金融中心的地位相差甚远。
一些同志甚至是领导同志对将上海建成金融中心仍存有认识上的误区,有必要提高全社会对这一问题的认识。
与会代表一致认为,应把上海建成国际金融中心提高到国家战略的高度加以落实与贯彻。
这是因为,世界经济的一体化和金融全球化不可避免,其实质必然是对资源的进一步争夺,体现在金融领域就是对资金资源的占有。
美国九十年代经济成功的关键,就是在于通过制度创新,大量地引进全球金融资源为其经济转型服务。
中国要想使自己的经济上一个台阶,资金的利用不可缺少,建设上海国际金融中心这样一个制高点显得尤其迫切和必要。
与会代表对国家至今未有实质性举措表示失望,同时认为上海应该通过自己的努力,加大市场化的力度来达到这一目标。
会代表都同意把制度创新和完善市场体系作为突破口,争取中央给予上海在制度创新上的试点权。
在目前,可以考虑把服务全国、提高辐射力作为着眼点。
有代表提出了把西部开发银行总部放在上海,利用上海的资金优势服务西部的初步设想,也有代表提出了率先在上海建立全国金融人才培训中心的建议。
与会代表认为金融中心的建设离不开政府的推动。
认为上海市政府应进一步解放思想,利用自身优势,联合三家监管部门,共同推动上海金融中心的建设;同时,改变上海地方金融机构各自为政的现状,可以考虑成立地方产权的金融控股公司。
代表们希望上海的金融机构不要只考虑眼前的利益,而应将势力扩张到外省市,有条件地收购和兼并异地金融机构。
部分代表对市政府的金融人才政策提出看法,上海要成为金融中心,必须把一流的金融人才推向第一线,而不应把地方金融机构成为退体干部的养老所。
与会代表对建设上海国际金融中心分两步走的目标定位达成了共识,对当前主抓存量调整和增量扩张的思路也形成了一致的看法。
在金融中心的模式上,与会代表似乎更倾向于离岸型和全面型。
关于互联网对金融中心的影响,与会代表存在一定的分岐,但多数同志认为,互联网将使中心的地位更加突出而不是削弱。
与会代表还就实现上海金融中心的具体操作步骤和思路进行了讨论。
本次会议由复旦大学干杏娣教授主持。
(天鹰)38实务研究《上海金融》2001年第7期。