大数据中心质量管理系统和安全系统管理系统内容

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大数据管理方法及大数据管理系统

大数据管理方法及大数据管理系统

大数据管理方法及大数据管理系统一、引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为当今社会中无法忽视的重要资产。

大数据管理方法和大数据管理系统的浮现,为企业和组织提供了更好地利用和管理大数据的机会。

本文将详细介绍大数据管理方法及大数据管理系统的相关内容。

二、大数据管理方法1. 数据采集与存储大数据管理的第一步是数据采集与存储。

企业和组织可以通过各种方式采集大量的数据,如传感器、社交媒体、日志文件等。

采集到的数据需要经过清洗和预处理,然后存储在可扩展的数据存储系统中,如分布式文件系统或者云存储。

2. 数据质量管理大数据中存在着各种各样的数据质量问题,如缺失值、重复值、不一致值等。

数据质量管理是确保数据准确、完整、一致和可信的关键步骤。

通过数据清洗、数据校验、数据去重等技术手段,可以提高数据质量,从而保证后续分析和决策的准确性。

3. 数据集成与整合大数据管理需要将来自不同数据源的数据进行集成与整合。

数据集成是将分散的数据源整合为一个统一的数据集,数据整合是将不同数据集之间的关联性进行建模和处理。

通过数据集成和整合,可以实现全面的数据分析和综合决策。

4. 数据安全与隐私保护大数据管理过程中,数据安全与隐私保护是非常重要的问题。

企业和组织需要采取一系列的安全措施,如身份认证、访问控制、数据加密等,确保数据的机密性、完整性和可用性。

同时,还需要遵守相关的法律法规,保护用户的隐私权益。

5. 数据分析与挖掘大数据管理的目的是为了获取有价值的信息和知识。

数据分析与挖掘是大数据管理的核心环节。

通过数据分析和挖掘技术,可以发现数据中隐藏的模式、趋势和关联规则,为企业和组织提供决策支持和业务优化的依据。

三、大数据管理系统1. 数据管理平台大数据管理系统需要提供一个统一的数据管理平台,用于数据的采集、存储、处理和分析。

该平台应具备高可扩展性、高可靠性和高性能,支持海量数据的存储和处理,同时提供友好的用户界面和灵便的数据查询功能。

工业大数据的质量管理与主数据管控体系

工业大数据的质量管理与主数据管控体系

工业大数据的质量管理与主数据管控体系工业大数据覆盖了产品研发、生产、市场、客户、物流供应链、售后服务、财务、人力、生产设备仪器仪表、传感器、产品、环境法规、社会经济等数据,涵盖流程长、种类多、范围广。

数据质量的问题往往表现为一个或多个质量维度存在缺失从而无法满足企业和用户的实际需要。

主要表现在准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性等方面。

数据质量管理作为智能制造顶层设计、过程控制和事后评价的重要依据,如何建立客观、全面、可行的数据质量检测、治理与持续改善机制,是大数据是否能够良好服务于智能制造的新的挑战。

1 工业大数据质量问题工业大数据从应用场景上可划分为IT 域及OT 域数据。

OT 域的数据主要来自于工业现场的物联网络、生产制造装备和基础自动化系统等采集的数据,主要由时序数据和非时序数据两大类组成,时序数据包括描述设备运行过程的温度、压力、振动、流量等运行监测数据以及描述产品所处阶段的声、光、电数据;非时序数据,主要来源于工业系统生成的日志数据以及工业生产过程积累的经验知识等。

工业IT 域数据主要是MES、WMS、SCM 等产生的生产制造数据,ERP、MRP等产生的企业运营数据以及通过企业外网获取的互联网数据在内的结构化与半结构化数据。

从来源层面,工业大数据向下涵盖了OT 域的人、设备、物带来的物联数据;向上涵盖了IT 域的制造执行、企业管理、客户关系管理等企业信息化数据,随着智能制造对数字化的依赖性持续增加,由于器件和系统故障、现场恶劣工况、违反工艺规程、调度管理不当、数据格式不一致、数据字段重复或缺失等原因导致的数据质量问题,更加显著地影响着工业过程和制成品的品质。

工业大数据的质量问题主要表现在以下几个方面:数据失真和失准。

受制于工业现场的一系列恶劣工况,在工业OT 域,现场物联网络、生产制造装备、过程控制设备均不同程度地存在数据失真。

由于工业现场的高温、高压、强振动、大噪声、大粉尘、磁场变化大等环境因素的影响,可能造成现场物联网络采集到的声、光、电、RFID 等各类工业运行数据出现误采、漏采、丢包等数据失真问题。

大数据管理方法及大数据管理系统

大数据管理方法及大数据管理系统

大数据管理方法及大数据管理系统随着互联网和信息技术的发展,大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。

如何有效管理大数据成为了各行各业都面临的重要问题。

本文将介绍大数据管理方法及大数据管理系统的相关内容。

一、大数据管理方法1.1 数据采集:大数据管理的第一步是数据采集。

数据可以来自各种来源,包括传感器、社交媒体、日志文件等。

数据采集的关键是确保数据的准确性和完整性。

1.2 数据存储:大数据需要存储在可靠且安全的存储系统中。

传统的关系型数据库可能无法满足大数据存储的需求,因此需要使用分布式存储系统如Hadoop、Spark等。

1.3 数据清洗:大数据往往包含大量的噪音和冗余信息,因此需要进行数据清洗。

数据清洗的目的是去除无用的信息,提高数据的质量和准确性。

二、大数据管理系统2.1 Hadoop:Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,被广泛应用于大数据管理。

Hadoop包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架),可以实现大规模数据的存储和分析。

2.2 Spark:Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,也被广泛用于大数据管理。

Spark支持多种数据处理模式,包括批处理、交互式查询和流处理,可以更高效地处理大规模数据。

2.3 数据仓库:数据仓库是一个集中存储、管理和分析数据的系统。

数据仓库可以帮助企业更好地理解和利用数据,提高决策的准确性和效率。

三、大数据管理的挑战3.1 数据安全:大数据管理面临着数据泄露、数据丢失等安全隐患。

因此,数据安全是大数据管理中需要重点关注的问题。

3.2 数据隐私:大数据管理涉及大量用户数据,如何保护用户数据的隐私成为一个重要问题。

合规性和隐私保护是大数据管理中需要考虑的重要因素。

3.3 数据质量:大数据往往包含大量的噪音和错误信息,数据质量的问题会影响数据分析的准确性。

因此,如何保证数据质量是大数据管理中的一个挑战。

四、大数据管理的发展趋势4.1 人工智能技术:人工智能技术的发展将为大数据管理带来新的机遇。

基于大数据分析的精益生产与质量管理系统设计

基于大数据分析的精益生产与质量管理系统设计

基于大数据分析的精益生产与质量管理系统设计精益生产与质量管理是现代企业追求高效率和高质量的重要方式之一。

随着大数据技术的发展和应用,利用大数据分析来优化精益生产与质量管理系统已成为企业提高竞争力的有效手段。

本文将重点探讨基于大数据分析的精益生产与质量管理系统的设计,以及它对企业效率和质量提升的意义。

一、背景介绍精益生产和质量管理的理念是减少浪费、提高效率和质量,以满足客户需求。

然而,传统的生产和质量管理系统往往难以满足企业复杂多变的需求。

而大数据技术的兴起,为企业提供了更多的数据来源和更强大的分析能力,使得精益生产与质量管理更加高效和可持续。

二、大数据分析在生产和质量管理中的应用1. 数据采集与整理大数据分析的第一步是数据采集与整理。

企业可以通过传感器、物联网技术和其他采集设备,实时收集生产过程中的各种数据,包括温度、湿度、压力、速度等。

同时,企业还可以获取从供应链到销售环节的各种质量数据,如原材料质量、生产过程中的检测数据、产品退货率等。

这些数据被整理并存储在大数据平台上,为后续的分析打下基础。

2. 数据分析与预测基于大数据平台,企业可以利用各种数据分析工具和算法,对生产和质量管理进行深入分析。

通过数据挖掘和机器学习技术,企业可以发现生产过程中的潜在问题、浪费和质量缺陷,并根据数据趋势进行预测。

例如,企业可以利用大数据分析来预测生产瓶颈、供应链延迟和产品质量不良等问题,从而提前采取措施避免这些问题发生。

3. 实时监控与反馈基于大数据分析的精益生产与质量管理系统应具备实时监控和反馈的功能。

通过实时数据采集和分析,系统可以及时发现生产线上的异常情况,如设备故障、质量问题等,并及时报警和通知相关人员。

同时,系统还可以利用大数据分析技术,提供对生产线各个环节的实时指标、趋势和预测信息,供决策者参考和调整生产计划。

三、基于大数据分析的精益生产与质量管理系统设计流程1. 系统需求分析与规划在设计基于大数据分析的精益生产与质量管理系统之前,首先需要对企业的需求进行分析和规划。

数据治理体系

数据治理体系

数据治理体系01数据治理之数据资产管理数据资产与数据资产管理的定义随着大数据时代的到来,人们已经认识到数据是一种无形的宝贵资产,谷歌、Facebook、阿里巴巴、腾讯等企业市值高达数千亿美元,不仅在于其独特的商业模式和市场垄断地位,更多的估值是给予了其拥有的海量用户数据里所蕴含的巨大价值。

对于数据的拥有者和管理者来说,通过对数据的合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。

但如果数据的拥有者和管理者缺乏对数据的有效管理,数据就用不起来,或者即便用起来也用不好,在这种情况下,堆积如山的无序数据给企业带来的是高额的成本,数据成为一项棘手的“负债”。

从这个角度来说,数据资产的管理能力,已经成为衡量一家企业能否成功的重要因素。

在讲数据资产管理之前,首先需要厘清数据资产和数据资产管理的概念,区分数据和数据资产的区别。

中国信通院联合多家企业于2019年6月发布了《数据资产管理实践白皮书4.0》,其中将数据资产定义为:由企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以物理或者电子方式记录的数据资源,如文件资料、电子数据等。

从这个定义可以看出,数据资产的三个特征为:1)“企业拥有或控制”。

这个特征指明了数据是有其主体的,同时也说明了数据资源可能来源于企业内部的信息系统或者日常经营活动的沉淀,同时也有可能是企业通过外部的交换、购买等手段获取到的。

2)“能带来未来经济利益”。

这个特征清楚地表明了在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

3)“数据资源”。

这个特征表明了数据资产的存在形态,是以物理或者电子方式记录下来的数据。

《数据资产管理实践白皮书4.0》中对数据资产管理的定义为:规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

从这个定义可以看出,数据资产管理的目的是通过一系列手段,以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

数据资源管理系统

数据资源管理系统

数据资源管理系统数据资源管理系统是对数据资源进行统一、规范、安全、高效的管理。

随着大数据时代的到来,各类企业、政府机关等都会产生大量的数据。

这些数据涵盖了各个领域,如医疗、教育、金融、交通等。

这些数据的管理与分析对于人们的生产和生活都有着重要的意义。

数据资源管理系统可以实现数据的分类、存储、加工、查询、分析等一系列功能。

通过此系统,可以提高数据处理的效率和水平,为企业和政府机关的决策提供可靠的数据支持。

特别是近十年来,人工智能技术和大数据技术的快速发展,数据资源的管理成为机构决策的关键因素。

数据资源管理系统的分类数据资源管理系统可分为传统的关系型数据库、NoSQL数据库和数据湖等。

传统的关系型数据库主要由Oracle、SQL Server、mysql、PostgreSQL、db2等产品。

这类产品基于关系模型设计,强调的是数据的一致性和完整性,适用于处理结构化数据。

NoSQL数据库管理系统优化了传统数据库的瓶颈,可以作为强大的高性能存储系统来使用。

这种类型的数据库包括文档数据库、键值数据库、列族数据库、图形数据库等,尤其在大数据环境中,NoSQL数据库优势更加明显。

常见的产品有HBase、MongoDB、Cassandra等。

数据湖是在大数据环境下的一种新型数据管理方式。

数据湖是一种设计用于存储批量数据的系统,它与传统的关系数据库系统不同,没有一个预定的模式。

数据湖中一切内容都是原始数据,并且文件格式和布局都没有规定。

数据湖可以存储结构化和非结构化数据。

数据资源管理系统功能数据资源管理系统不仅可以实现数据的存储,还可以将数据的管理变得更加规范化、安全和高效。

1. 数据管理:通过此系统可以很好的管理数据,包括数据的分类,数据的来源,数据的质量控制和统一标准等。

2. 数据质量控制:保证数据的质量和精确性,如数据清洗、去重、验证等。

3. 数据安全性:通过数据的加密和访问控制等,保障数据的安全性和数据隐私。

2024年质量管理体系(GBT19000

2024年质量管理体系(GBT19000

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质量管理体系要求全员参 与质量管理活动,通过培 训、教育和激励等措施, 提高员工的质量意识和技 能水平,促进员工积极参 与质量改进和创新活动。
质量管理体系强调持续改 进和创新的思想,通过不 断寻求改进机会和创新点 ,提高组织的适应能力和 竞争力。
02
GBT19000质量管理体系概述
GBT19000标准的历史和发展
03
质量管理体系的建立和实施
确定组织的质量方针和目标
确定组织的质量方针
明确组织在质量方面的宗旨和方向, 体现组织对质量的追求和对顾客的承 诺。
制定质量目标
根据质量方针和组织的实际情况,制 定可测量、可实现、具有挑战性的质 量目标。
建立质量管理体系文件
编制质量手册
阐述组织的质量方针、目标、组 织结构、职责和权限等,为质量 管理体系提供纲领性文件。

01
组织应制定与宗旨和战略方向 相一致的质量方针和目标,并 将其贯穿于组织各层级和职能 。
02
通过识别和理解相关方的需求 和期望,确定质量管理体系的 范围和边界,确保体系的有效 性和效率。
03
将质量管理体系与组织的业务 过程相融合,利用过程方法、 基于风险的思维等,实现体系 与业务的协同和相互促进。
质量管理体系 (GBT19000
目 录
• 引言 • GBT19000质量管理体系概述 • 质量管理体系的建立和实施 • 质量管理体系的审核和认证 • 质量管理体系在组织中的应用 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
1 2 3
提高组织整体业绩
通过建立、实施和保持质量管理体系,提高组织 内部管理的系统性、规范性和有效性,进而提升 组织整体业绩和竞争力。

安全、质量管理体系

安全、质量管理体系

要点二
详细描述
这些标准都是为了帮助组织规范其管理活动,提高管理效 率,确保产品或服务的符合性、可靠性和一致性。组织可 以根据自身需要选择适合的标准进行实施。
04
安全、质量管理体系的建立与 实施
体系策划与设计
01
02
03
明确体系目标
在策划阶段,需要明确安 全、质量管理体系的目标 ,包括提高产品质量、降 低安全风险等。
体系的发展与演变
发展历程
安全、质量管理体系经历了多个阶段,从最初的工业生产质量控制到现代的全 面质量管理(TQM)、ISO 9000族标准、ISO 14000族标准等。
演变趋势
随着社会和技术的进步,安全、质量管理体系不断演进,向着更加关注客户体 验、环境友好和社会责任的方向发展。
02
安全、质量管理原则与理念
预防为主
强调预防措施和事前控制,降低事故和不良事件的发生率 。
全面性
体系覆盖组织内部所有与安全、质量相关的活动和过程。
持续改进
通过监测、评估和改进,不断提升体系的有效性和效率。
重要性及应用领域
重要性
安全、质量管理体系是组织实现可持 续发展、提高竞争力、维护声誉和客 户信任的关键因素。
应用领域
广泛应用于制造业、服务业、医疗保 健、航空航天、食品药品等行业,以 确保产品和服务的安全性和质量。
详细描述
OHSAS 18001标准要求组织建立一套文件 化的职业健康安全管理体系,明确职业健康 方针、职业健康目标、职业健康过程和控制 要求,并持续改进职业健康安全管理过程,
以确保员工的职业健康和安全。
其他相关体系标准
要点一
总结词
除了上述三个标准外,还有其他相关的体系标准,如ISO 22000食品安全管理体系、ISO 50001能源管理体系等。

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度引言概述:在大数据时代,大数据中心扮演着关键的角色,它们负责采集、存储和处理海量的数据。

为了确保数据的安全和有效性,大数据中心需要建立一套完善的信息数据管理制度。

本文将从五个方面详细阐述大数据中心信息数据管理制度的重要性和具体内容。

一、数据分类管理1.1 数据分类标准:制定数据分类标准,将数据按照敏感程度、保密级别、数据类型等进行分类,以便于后续的管理和控制。

1.2 数据访问权限:为不同的用户或者角色分配不同的数据访问权限,确保惟独合适的人员可以获取特定的数据,从而防止数据泄露和滥用。

1.3 数据备份与恢复:建立定期的数据备份与恢复机制,确保数据的安全性和可用性,以应对意外事件和数据丢失的风险。

二、数据采集与存储2.1 数据采集规范:制定数据采集规范,明确数据采集的来源、方式和频率,确保数据的准确性和一致性。

2.2 数据存储策略:设计合理的数据存储策略,包括数据分区、数据冗余和数据压缩等,以提高存储效率和节约存储成本。

2.3 数据清洗与去重:建立数据清洗和去重的机制,及时清理和处理冗余、重复或者无效的数据,提高数据的质量和可用性。

三、数据安全与保护3.1 数据加密技术:采用可靠的数据加密技术,对敏感数据进行加密存储和传输,确保数据在传输和存储过程中的安全性。

3.2 访问控制与审计:建立完善的访问控制和审计机制,记录和监控数据的访问和使用情况,及时发现和阻挠未经授权的操作。

3.3 数据备份与灾备:制定数据备份和灾备计划,定期进行数据备份和灾备演练,以应对自然灾害、硬件故障等可能导致数据丢失的情况。

四、数据质量与管理4.1 数据质量管理:建立数据质量管理流程,包括数据验证、数据清洗和数据纠错等,确保数据的准确性、完整性和一致性。

4.2 数据生命周期管理:制定数据生命周期管理策略,包括数据的创建、存储、使用和销毁等各个环节的管理,以确保数据的合规性和可追溯性。

4.3 数据管理与合规:建立数据管理和合规机制,包括数据隐私保护、数据合规审查和数据使用规范等,确保数据的合法性和规范性。

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度引言概述:在当今数字化时代,大数据中心扮演着重要的角色,它们存储、管理和分析着大量的数据。

为了确保数据的安全性、可靠性和合规性,大数据中心需要遵守一系列的信息数据管理规章制度。

本文将详细介绍大数据中心信息数据管理规章制度的五个部份。

一、数据采集与存储1.1 数据采集方式:大数据中心应明确规定数据采集的方式,包括主动采集和被动采集。

主动采集包括用户授权、调查问卷等方式,被动采集包括日志记录、传感器数据等方式。

1.2 数据存储要求:大数据中心应制定数据存储要求,包括数据备份策略、数据冗余和数据归档等。

此外,数据的存储位置和数据的存储时间也需要明确规定。

1.3 数据质量管理:大数据中心应建立数据质量管理机制,包括数据清洗、数据去重和数据验证等。

同时,还需要制定数据质量评估指标,确保数据的准确性和完整性。

二、数据访问与共享2.1 数据访问权限:大数据中心应设立严格的数据访问权限控制机制,确保惟独授权人员可以访问敏感数据。

此外,还需要规定数据访问的审批流程和权限申请的标准。

2.2 数据共享规则:大数据中心应制定数据共享规则,明确数据共享的范围、方式和条件。

同时,还需要明确数据共享的安全措施,如数据加密和数据脱敏等。

2.3 数据共享协议:大数据中心应与数据提供方签订数据共享协议,明确双方的权益和责任。

协议中应包括数据使用目的、数据保密和数据安全等方面的规定。

三、数据处理与分析3.1 数据处理流程:大数据中心应建立数据处理流程,包括数据清洗、数据集成和数据转换等环节。

同时,还需要规定数据处理的方法和工具,确保数据处理的准确性和效率。

3.2 数据分析方法:大数据中心应明确数据分析的方法和技术,包括统计分析、机器学习和人工智能等。

此外,还需要建立数据分析模型和算法库,提高数据分析的精度和效果。

3.3 数据隐私保护:大数据中心应加强数据隐私保护措施,包括数据脱敏、数据匿名化和数据权限控制等。

大数据治理平台与数据运营体系建设方案

大数据治理平台与数据运营体系建设方案

大数据治理平台与数据运营体系建设方案随着数字化时代的到来,企业面临着海量数据的挑战和机遇。

如何高效地管理和利用这些数据,成为了企业发展的关键问题。

为了解决这一难题,许多企业开始积极建设大数据治理平台与数据运营体系。

本文将探讨大数据治理平台和数据运营体系的建设方案,并提供一些建议来帮助公司顺利实施。

一、大数据治理平台建设方案1. 技术平台选择在建设大数据治理平台之前,企业需要根据自身的实际情况选择合适的技术平台。

常见的大数据技术平台包括Hadoop、Spark、Hive等。

根据公司规模和需求,选择适当的技术平台可以提高数据处理效率和准确性。

2. 数据采集与清洗数据采集是大数据治理平台的第一步。

企业可以通过数据采集工具,如Flume、Logstash等,从各个数据源中提取数据。

同时,对采集到的数据进行清洗,排除无效或错误数据,确保数据的准确性和一致性。

3. 数据存储与管理对于大规模的数据处理,建立高效的数据存储与管理系统非常重要。

常见的数据存储技术包括HDFS、MongoDB等。

同时,企业需要建立完善的数据分类和命名规范,以便于数据的管理和检索。

4. 数据安全和隐私保护在建设大数据治理平台的过程中,数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。

企业需要采取适当的安全措施,如加密和权限管理,来保护敏感数据的安全。

此外,遵守相关的法律法规,合规处理用户隐私数据,是企业建设大数据治理平台的基本要求。

二、数据运营体系建设方案1. 数据治理与质量管理在数据运营体系中,数据治理和质量管理是关键环节。

企业需要建立数据治理机构和流程,明确数据责任人和流转路径。

同时,制定数据质量管理策略,进行数据清洗、校验和修复,确保数据的高质量和一致性。

2. 数据分析与挖掘大数据运营体系的目标是通过数据分析与挖掘产生有价值的洞见。

企业可以利用机器学习、数据挖掘等技术来对数据进行分析,发现其中蕴藏的业务机会和风险。

同时,制定相应的数据分析策略,为企业的决策提供科学依据。

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台概述 (6)2.1 平台介绍 (8)2.2 架构设计 (9)三、数据治理体系构建 (10)3.1 数据治理原则 (12)3.2 治理框架 (13)3.3 组织架构与角色职责 (14)四、数据质量管理 (16)4.1 数据质量评估 (17)4.2 数据清洗与校正 (18)4.3 质量监控与持续改进 (19)五、数据安全管理 (21)5.1 数据加密与脱敏 (22)5.2 权限管理与访问控制 (23)5.3 安全审计与日志记录 (25)六、数据共享与交换 (26)6.1 共享机制 (28)6.2 交换标准与流程 (30)6.3 数据交换安全保障 (31)七、数据治理效能评估 (32)7.1 评估指标体系 (33)7.2 评估方法与工具 (34)7.3 效果反馈与持续优化 (35)八、实施计划与路线图 (36)8.1 短期计划 (37)8.2 中长期规划 (39)九、总结与展望 (39)9.1 实施成果 (40)9.2 发展趋势与挑战 (42)一、内容概述随着大数据技术的快速发展和广泛应用,企业和社会对数据的需求越来越迫切。

海量数据的快速增长给数据治理带来了巨大的挑战,为了确保数据的准确性、安全性和可用性,本文档将详细介绍大数据平台数据治理体系建设和管理方案。

数据治理目标和原则:明确数据治理的目标,如提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值等,并制定相应的数据治理原则,如尊重用户隐私、保护知识产权等。

数据治理组织架构:设计合理的数据治理组织架构,明确各部门和岗位的职责,建立有效的沟通机制,确保数据治理工作的顺利推进。

数据治理流程:制定详细的数据治理流程,包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节,确保数据的全生命周期管理。

数据质量管理:建立完善的数据质量管理体系,包括数据清洗、去重、标准化、验证等环节,提高数据的准确性和一致性。

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度一、引言大数据中心作为一个集中管理和处理大量数据的机构,必须建立一套完善的信息数据管理规章制度,以确保数据的安全、准确和可靠。

本文旨在规范大数据中心的信息数据管理工作,保护数据的隐私和完整性,提高数据的利用价值。

二、数据分类和标识1. 数据分类根据数据的性质和用途,将数据分为个人数据、商业数据、科研数据和敏感数据等分类,并进行相应的标识和管理。

2. 数据标识为了方便识别和管理数据,对每个数据进行唯一的标识,包括数据名称、数据类型、数据来源、数据负责人等信息,并建立相应的数据目录和索引。

三、数据采集和存储1. 数据采集大数据中心需要制定明确的数据采集流程和规范,确保数据的来源合法、准确和完整。

采集过程中应注意保护个人隐私和商业机密。

2. 数据存储大数据中心应建立安全可靠的数据存储系统,包括数据仓库、数据库和文件系统等,确保数据的可靠性、可访问性和可恢复性。

同时,需要制定数据备份和灾难恢复计划,以应对数据丢失和系统故障等情况。

四、数据访问和使用1. 数据访问权限控制大数据中心应根据不同角色和职责,设定不同的数据访问权限,确保数据只能被授权人员访问和使用。

同时,需要建立审计机制,记录数据的访问和使用情况。

2. 数据使用规范在数据使用过程中,需要遵守相关法律法规和道德规范,不得违反个人隐私、商业机密和知识产权等规定。

对于敏感数据的使用,需要进行特殊审批和保密措施。

五、数据安全和保护1. 数据安全管理大数据中心需要建立完善的数据安全管理体系,包括数据加密、访问控制、防火墙和入侵检测等措施,确保数据的机密性、完整性和可用性。

2. 数据备份和恢复为了防止数据丢失和系统故障,大数据中心应定期进行数据备份,并制定相应的恢复策略和流程,确保数据能够及时恢复。

六、数据质量管理1. 数据质量评估大数据中心需要建立数据质量评估体系,对数据进行准确性、完整性、一致性和时效性等方面的评估,并制定相应的改进措施。

一体化政务数据体系 标准

一体化政务数据体系 标准

一体化政务数据体系标准
全国一体化政务大数据体系包括三类平台和三大支撑。

其中,三类平台为“1+32+N”框架结构。

“1”是指国家政务大数据平台,是我国政务数据管理的总枢纽、政务数据流转的总通道、政务数据服务的总门户。

“32”
是指31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团统筹建设的省级政务
数据平台,负责本地区政务数据的目录编制、供需对接、汇聚整合、共享开放,与国家平台实现级联对接。

“N”是指国务院有关部门的政务数据平台,负责本部门本行业数据汇聚整合与供需对接,与国家平台实现互联互通,尚未建设政务数据平台的部门,可由国家平台提供服务支撑。

全国一体化政务大数据体系的标准包括以下几项:
1. 数据目录管理:建立统一的数据目录管理系统,实现政务数据的目录编制、发布、查询和共享,方便用户快速查找所需数据。

2. 数据质量管理:建立数据质量管理体系,对数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可用性进行管理,确保数据的可靠性。

3. 数据交换与共享:建立统一的数据交换和共享平台,实现不同部门、不同地区之间的数据交换与共享,促进数据的流通和利用。

4. 数据安全保障:建立完善的数据安全保障体系,确保数据的保密性、完整性、可用性和可追溯性,防止数据泄露和被攻击。

5. 标准规范制定:制定政务数据管理的标准规范,包括数据格式、数据交换、数据质量、数据安全等方面的规范,促进政务数据的标准化和规范化。

总的来说,全国一体化政务大数据体系的标准是为了保障政务数据的可靠性、安全性、一致性和可用性,促进不同部门、不同地区之间的数据共享与交换,提高政府的管理效率和公共服务水平。

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度引言概述:随着大数据时代的到来,大数据中心的信息数据管理制度变得尤其重要。

信息数据管理制度是指为了保证大数据中心的信息数据安全、合规和高效管理而制定的一系列规章制度和流程。

本文将从四个方面详细阐述大数据中心信息数据管理制度的重要性和具体内容。

一、信息数据安全管理1.1 加强数据访问控制:建立完善的权限管理机制,根据用户角色和职责划分不同的权限,确保惟独合法的用户可以访问敏感数据。

1.2 强化数据加密技术:采用先进的加密算法对数据进行加密,保护数据在传输和存储过程中的安全性,防止数据被非法获取和篡改。

1.3 建立数据备份和恢复机制:定期对数据进行备份,并建立完善的数据恢复机制,以应对数据丢失、损坏等突发情况,确保数据的可靠性和可恢复性。

二、信息数据合规管理2.1 遵守法律法规:严格遵守相关的法律法规,如《网络安全法》、《个人信息保护法》等,确保大数据中心的信息数据管理符合法律要求。

2.2 完善隐私保护措施:制定隐私保护政策,明确个人信息的采集、使用和保护规则,保护用户的隐私权益。

2.3 建立数据审计机制:建立数据审计制度,对数据的采集、存储、使用过程进行监控和审计,确保数据的合规性和可追溯性。

三、信息数据质量管理3.1 数据采集和清洗:建立规范的数据采集和清洗流程,确保采集到的数据准确、完整、一致,提高数据的质量。

3.2 数据标准化和整合:制定数据标准和规范,对数据进行标准化处理和整合,提高数据的一致性和可比性。

3.3 数据质量监控和改进:建立数据质量监控机制,定期对数据进行质量评估和监测,及时发现和解决数据质量问题,提升数据的可信度和可用性。

四、信息数据生命周期管理4.1 数据采集和存储:建立数据采集和存储策略,明确数据的采集来源和存储位置,确保数据的及时性和安全性。

4.2 数据使用和共享:规定数据的使用和共享规则,明确数据的使用范围和权限,保护数据的安全和隐私。

4.3 数据销毁和归档:建立数据销毁和归档机制,对再也不需要的数据进行安全销毁或者归档处理,避免数据泄露和滥用。

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度一、背景介绍随着信息技术的快速发展,大数据中心在各行各业中的应用越来越广泛。

大数据中心的信息数据管理对于保障数据的安全性、完整性和可用性具有重要意义。

为了规范大数据中心的信息数据管理,提高数据管理的效率和质量,制定本规章制度。

二、适用范围本规章制度适用于大数据中心的信息数据管理工作。

三、数据采集与录入1. 数据采集(1)明确数据采集的目的和范围,确保采集到的数据符合业务需求。

(2)采用合适的技术手段进行数据采集,确保数据的准确性和完整性。

(3)建立数据采集策略,包括采集频率、采集方式等,并及时更新。

2. 数据录入(1)建立数据录入流程和规范,确保数据录入的准确性和一致性。

(2)对数据进行验证和校验,确保录入的数据符合规定的格式和要求。

(3)建立数据录入审核机制,确保录入的数据经过审核才能被存储和使用。

四、数据存储与备份1. 数据存储(1)建立数据存储策略,包括数据存储的位置、存储容量等,确保数据的安全性和可用性。

(2)采用合适的存储技术,如云存储、分布式存储等,提高数据存储的效率和可靠性。

(3)对数据进行分类和归档,便于数据的管理和检索。

2. 数据备份(1)建立数据备份策略,包括备份频率、备份方式等,确保数据的可恢复性。

(2)采用多种备份手段,如磁盘备份、磁带备份等,提高数据备份的安全性和可靠性。

(3)定期进行数据备份测试,确保备份数据的完整性和可用性。

五、数据访问与权限管理1. 数据访问(1)建立数据访问控制机制,对不同的用户和角色进行权限控制,确保数据的安全性和隐私性。

(2)采用合适的身份验证方式,如用户名密码、双因素认证等,确保数据访问的合法性和可靠性。

(3)记录数据访问日志,便于追溯和审计。

2. 权限管理(1)建立权限管理流程和规范,包括权限申请、权限审批等,确保权限的合理分配和使用。

(2)定期进行权限审查,及时撤销不必要的权限,防止数据的滥用和泄露。

(3)加强对管理员权限的管理,确保管理员权限的合法使用和操作。

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度一、引言随着大数据时代的到来,大数据中心的建设和运营变得越来越重要。

为了高效地管理和利用大数据中心的信息数据,制定一套科学、规范的管理制度势在必行。

本文旨在为大数据中心信息数据的管理提供一个标准化的参考,确保数据的安全性、完整性和可用性。

二、背景大数据中心是一个集中存储和处理大规模数据的场所,其中包括各种类型的数据,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

这些数据对于企业的决策和业务发展至关重要。

因此,为了保证数据的质量和安全,需要建立一套完善的信息数据管理制度。

三、目标本制度的目标是确保大数据中心的信息数据管理规范化、科学化,并保障数据的安全性、完整性和可用性。

具体目标如下:1. 建立数据分类和分级管理制度,确保数据的分类明确、权限合理。

2. 建立数据采集和录入规范,确保数据的准确性和完整性。

3. 建立数据存储和备份制度,确保数据的安全性和可用性。

4. 建立数据访问和权限管理制度,确保数据的保密性和合规性。

5. 建立数据质量管理制度,确保数据的质量和一致性。

四、职责和权限1. 大数据中心负责制定和修订信息数据管理制度,并监督执行。

2. 数据管理员负责具体的数据管理工作,包括数据采集、录入、存储、备份、访问和权限管理等。

3. 各部门负责按照制度要求配合数据管理员进行数据管理工作。

五、数据分类和分级管理1. 数据应按照重要程度和敏感程度进行分类和分级管理,包括机密级、秘密级和普通级。

2. 不同级别的数据应设定相应的权限和访问控制,确保数据的安全性和保密性。

六、数据采集和录入规范1. 数据采集应遵循规范的流程和方法,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据录入应按照统一的格式和标准进行,避免浮现错误和混乱。

七、数据存储和备份制度1. 数据存储应采用安全可靠的存储设备和技术,确保数据的安全性和可用性。

2. 数据备份应定期进行,并存储在不同的地点,以防止数据丢失和损坏。

八、数据访问和权限管理制度1. 数据访问应按照权限管理制度进行,确保惟独经过授权的人员才干访问相应的数据。

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度

大数据中心信息数据管理规章制度一、背景介绍随着信息技术的快速发展和应用,大数据中心成为了企业和组织处理和管理海量数据的重要基础设施。

为了保证大数据中心信息数据的安全、可靠和高效管理,制定一套规章制度是必要的。

本文将详细介绍大数据中心信息数据管理规章制度的内容和要求。

二、数据分类与标准1. 数据分类根据数据的性质和重要性,将大数据中心的信息数据分为以下几类:个人信息数据、机密信息数据、商业信息数据、公开信息数据等。

2. 数据标准根据数据的分类,制定相应的数据标准,包括数据格式、数据存储周期、数据备份策略、数据加密要求等。

确保数据的一致性、完整性和可追溯性。

三、数据采集与录入1. 数据采集大数据中心需要建立统一的数据采集规范,明确数据采集的目的、范围和流程。

确保数据采集的准确性和及时性。

2. 数据录入制定数据录入规范,明确数据录入的责任人和流程。

要求数据录入人员对数据进行验证和审核,确保数据的准确性和完整性。

四、数据存储与备份大数据中心需要建立统一的数据存储规范,包括数据存储设备、存储容量和存储位置的要求。

确保数据的安全性和可靠性。

2. 数据备份制定数据备份策略,明确备份的频率和方式。

要求定期对数据进行备份,并将备份数据存储在安全的地方,以防止数据丢失或者损坏。

五、数据访问与权限管理1. 数据访问制定数据访问规范,明确数据访问的权限和流程。

对不同的数据分类和用户角色设置相应的访问权限,确保数据的安全和保密。

2. 权限管理建立权限管理制度,明确权限的分配和审批流程。

对不同的用户角色进行权限管理,确保数据的合规性和可控性。

六、数据处理与分析1. 数据处理制定数据处理规范,明确数据处理的方法和流程。

要求对数据进行清洗、整理和加工,确保数据的质量和可用性。

2. 数据分析建立数据分析制度,明确数据分析的目的和方法。

要求数据分析人员具备相关的技能和知识,能够对数据进行有效的分析和挖掘。

七、数据安全与风险管理建立数据安全管理制度,包括数据加密、数据传输和数据存储的安全措施。

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度

大数据中心信息数据管理制度引言概述:大数据中心作为信息技术发展的重要组成部分,承载着海量数据的存储、处理和管理。

为了保障数据的安全性、完整性和可用性,建立一套科学严谨的信息数据管理制度是必不可少的。

本文将从数据分类与归档、数据备份与恢复、数据权限与访问控制、数据质量与监控以及数据安全与风险管理五个方面,详细阐述大数据中心信息数据管理制度的相关内容。

一、数据分类与归档1.1 数据分类:根据数据的性质和用途,将数据进行分类,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

1.2 数据归档:根据数据的重要性和使用频率,制定数据归档策略,将低频使用的数据进行归档存储,以释放存储空间并提高数据访问效率。

1.3 数据保留期限:根据法律法规和业务需求,制定数据保留期限,明确数据的保存时长,并及时处理到期数据。

二、数据备份与恢复2.1 数据备份策略:制定数据备份策略,包括备份频率、备份介质和备份位置等,确保数据的安全性和可靠性。

2.2 数据备份验证:定期进行数据备份验证,检查备份数据的完整性和可恢复性,及时发现并解决备份异常问题。

2.3 数据恢复测试:定期进行数据恢复测试,验证数据恢复的可行性和有效性,提高数据恢复的成功率和速度。

三、数据权限与访问控制3.1 数据权限管理:建立完善的数据权限管理机制,对不同用户和角色进行权限划分,确保数据的访问和操作符合权限规定。

3.2 数据访问控制:采用身份验证、访问控制列表等措施,限制非授权用户对数据的访问,保护数据的机密性和隐私性。

3.3 数据审计与监控:建立数据审计和监控机制,记录数据的访问和操作情况,及时发现和处置异常行为,保障数据的安全和合规。

四、数据质量与监控4.1 数据质量管理:建立数据质量管理流程,包括数据采集、数据清洗、数据整合和数据验证等环节,提高数据的准确性和一致性。

4.2 数据质量监控:定期进行数据质量监控,对数据进行质量评估和异常检测,及时发现和纠正数据质量问题,保证数据的可信度和可用性。

质量管理体系建设

质量管理体系建设
解决方案
加强质量检测和控制机制,确保产品质量稳定。
解决方案
建立高效的质量信息反馈机制,及时发现和解决问题。
提高质量管理体系的有效性
提高质量意识
加强质量教育和培训,提高全员的质量 意识,形成重视质量的氛围。
加强质量监控
通过加强原材料的质量控制、生产过 程的质量监控以及产品的质量检测等
手段,确保产品质量稳定。
鼓励员工提出改进建议,激发员工的积极性和创造性
根据市场需求和客户反馈,对质量管理体系进行优化和 完善
建立长效激励机制,将质量管理体系的持续改进与组织 战略目标相结合,促进组织可持续发展。
03
质量管理体系的审核与认 证
质量管理体系的审核
审核员的选择
选择具备专业知识和经验的审核员,以确保 审核过程的有效性和公正性。
1 2
定期审查和更新质量管理体系
确保其与公司战略目标保持一致,适应市场变化 和客户需求。
收集和分析数据
利用数据驱动决策,优化质量管理流程和改进措 施。
3
强化培训和教育
提高员工的质量意识和技能水平,促进质量文化 的建设。
THANK YOU
感谢观看
进行现状分析和评估 确定组织架构和职责分工
质量管理体系的实施
确保质量管理体系文 件的有效执行
设立质量控制部门, 对生产过程进行监督 和检查
建立信息反馈机制, 及时收集和分析质量 问题
对不符合标准的行为 进行纠正和预防措施
开展内部审核,确保 质量管理体系的符合 性和有效性
质量管理体系的持续改进
定期进行质量管理体系的评估和审核,发现问题并及时 改进
完善质量管理体系
不断优化和完善质量管理体系,确保 其适应市场和企业的变化。
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4.8质量管理4.8.1工作目标▪一次性验收合格率100%;▪满足业主对本项目的质量要求;▪质量目标:确保“白玉兰奖”,争创“鲁班奖”;施工准备阶段▪建立工程质量保证体系,以保证项目质量管理的目标的实现;质量保证关系图▪对参与设计文件进行审查,包括不违反国家强制性标准、新工艺材料及设备的合理性,图纸设计与招标人要求的匹配性,图纸深度的操作性及完整性;▪编制《工程创优计划实施方案》,并作相关交底;▪督促施工单位建立、完善质量管理制度、质量保证体系;▪组织图纸会审及设计交底,尽量一次完善、避免后续矛盾,以保证技术质量管理效果;▪审查监理单位编制的建设监理规划、监理实施细则,督促和检查监理单位按监理合同约定的工作内容开展工作;▪审查施工单位提交的经监理单位审核的施工组织设计、施工技术方案,确保开工前的各项技术质量标准明确;▪审查总包方关于优质结构质量控制措施,主要包括:现场质量保证条件、实测实量控制要点、实物质量检测要点、目测观感控制要点、技术资料完善要点、机电安装控制要点、文明施工控制要点、工程特色争创要点;▪审查施工单位在开工前制定的创优目标计划与措施,并督促报质监站备案;▪经审查的监理规划、监理实施细则、施工组织设计、施工技术方案等技术质量标准及要求均能符合合同条款、创优计划、设计要求、法律法规等规定。

施工实施阶段▪工程所用材料设备符合设计文件、规范要求、合同约定标准;▪建立质量保证主要技术措施,预控措施;▪制定施工质量通病防治措施及纠偏措施;▪建立工程各类档案资料,使其与工程进展同步性、真实性、完整性;▪根据《建筑工程施工质量验收统一标准》(GB50300-2013)及设计标准,所有分部分项工程全部达到合格标准。

竣工验收阶段▪设备调试、试运行正常;做好成品保护工作,保证已完产品的完好,保证工程一次通过验收;▪竣工资料中质保资料编制符合国家档案管理规范要求;确保工程顺利备案;▪工程顺利移交给招标人使用,制定建筑安装质量维护及保修措施。

4.8.2工作内容施工准备阶段▪根据合同约定,并结合工程创优计划,确定项目适用质量要求和标准(包括设计、施工、工艺、设备、材料等方面);▪编制项目质量保证主要技术措施,及工程创优的技术措施;▪阅读该项目前已完成的设计文件,理解、掌握设计文件中对质量的要求,并参与审查施工图是否符合国家强制性规范要求和设计标准,选用材料设备是否满足节能环保要求,并根据需要提出意见;对有可能影响质量、施工工艺不合理、施工存在矛盾问题及时与设计沟通,取得共识;▪协助招标人确定招标文件(包括专业承包、设备采购等暂估价部分)技术质量标准;并参与评标及比选工作,出具技术质量方面建议和意见;▪审查总承包单位及各专业分包单位资质,参加招标人对各施工单位招投标分析,主要负责对技术标、专项方案等技术质量审查及评比,协助招标人选择总承包单位及各专业承包单位;▪审查监理规划及监理实施细则,审查施工组织设计及专项方案,确保技术质量内容具有完整性、针对性、规范性及具有可操作性。

并签署审查意见及反馈给监理单位、施工单位,同时报送招标人方;▪建立项目质量控制网络,完善“PDCA循环”(计划-执行-检查-总结处理)。

施工实施阶段▪根据投标文件和合同要求,对于进入施工现场的施工单位、监理单位进行质量管理岗位、人员及管理体系等落实情况的审查,特别是各方管理人员的资格是否与投标文件、合同要求等相符合;▪组织政府安全质量监督部门对各参建单位监督计划的交底;联系所属档案馆来现场对施工单位进行档案编制要求等交底;▪督促检查施工单位、监理单位建立健全质量保证体系,进行施工质量策划,制定质量保证措施;▪督促施工单位编制各分项工程质量控制表,包含分项工程名称、质量控制点;▪抽查施工机具、设备仪器的检修和检验证书,对不符合要求的各类机具仪器,督促监理及施工单位落实整改;▪对甲供设备材料,根据采购程序配合采购工作,主要包括确定品牌要求、材料设备的技术参数、选择合格供应单位、采购合同控制中质量及保修条款、加工生产过程(进场)检验等工作;▪督促监理及施工单位测量及复核工作,检查监理测量复核资料;▪监督、复查监理及承包商对进场材料的质量验收,包括材料、成品、半成品和设备的品牌、技术参数、验收标准;并监督需进场复检材料设备见证取样、送检的真实性和规范性;▪组织对重要和关键材料、设备的型号、参数、技术标准的确认;▪监督监理单位对承包商的施工过程质量检查、对检验批、分项工程验收工作;组织工程参建方对建设过程中的重点及关键工序质量检查;参加对隐蔽工程、分部工程、单位工程,单项工程的验收;▪督促监理单位对施工中出现的一般不合格质量问题进行分析、处理及销项。

主持对重大工程质量事故的分析及制定处理方案,如有需要,邀请公司的专家给予技术支持,组织或协助处理工程质量事故有关事宜;▪定期组织一次质量检查,对各施工单位进行质量评价、对存在问题及产生原因进行分析,寻找改进机会,明确纠偏或预防措施。

使过程质量控制效果处于受控、公开状态;▪检查监理单位、施工单位质量保证资料收集和编制整理情况,检查监理单位是否对施工单位质量保证资料进行审核,是否符合档案管理要求。

竣工验收阶段▪接受施工单位提交工程竣工报告,同时确认工程质量符合有关法律、法规和工程建设强制性标准,符合设计文件及合同要求;▪参加工程档案预验收,协助招标人取得城建档案馆的档案意见审核书;▪单位工程预验收后,审查工程预验收情况,对预验收提出的问题,监督监理单位对施工单位整改、消项;▪参加工程档案验收,跟踪检查施工单位竣工资料的备案,保存、管理,直至移交城建档案馆及有关单位;▪协助组织消防、规划、人防、环保、电梯、煤气等专业验收,之后组织工程竣工验收及协助工程备案。

4.8.3工作方法与措施工程质量的控制方法是在明确的质量目标条件下,贯彻执行建设工程质量法规和强制性标准,正确配置施工生产要素和采用科学的管理方法,使工程项目实现预期的使用功能和质量标准。

主要管理方法或措施如下:建立质量管理体系及流程▪建立由所有参建单位参与的项目质量管理体系,明确各方责任,制定质量管理工作制度,并要求各参建单位建立健全各单位内部质量管理体系。

▪建立各项质量控制的程序,程序应符合规范及有操作性。

建立质量管理责任制度在确定项目责任人的基础上,对各专项工程质量进一步明确设计、施工管理质量责任人;同时要求设计院、承包商明确项目负责人和专项负责人,所有责任人均有相应的权利职责、奖励及处罚条款。

项目界面划分界面划分时充分考虑到各子系统的完整性,保证质量的内在统一性,减少接口的质量问题;同时,在保证系统整体质量要求的前提下,将项目拆分,由不同的承包商(或设计单位)完成,引入适当竞争,加强相互之间的激励作用,提高项目的质量水平。

工程质量的预控措施▪组织监理单位、施工单位等对工程项目的施工质量特性进行综合分析,找出影响质量的关键因素,督促施工方制定有效的质量预控措施,防止质量问题的产生;▪组织各方对过程质量数据的监测和分析,利用数据分析技术找出质量发展趋势,提出采取补救措施并加以引导,使工程质量始终处于有效的控制之中。

实行工程样板、样品制度▪为了确保达到预期的效果和质量标准,对于特殊及复杂的建筑构件、外装饰材料、功能及安全性要求较高的材料等,如防水节点、外墙面、建筑装饰、栏杆、内墙、底板和天花板饰面、灯具及开关插座等,在招标阶段或者施工前要求承包商提供实施实物样板或直接制作;▪确保工程质量和观感效果,样板房的施工尤为重要,如宿舍、标准区域等均应该样板先行。

项目管理单位应组织对实物样板的验收确认工作,需要时可要求设计单位参与确认验收,并建立资料档案,作为后续工程验收的对比。

严格监督监理单位与各承包商关于材料设备的检验▪严格复查重大材料及设备的规格参数是否符合设计图纸、合同约定品牌、技术规范标准等要求。

复查监理单位及施工单位《工程材料进场使用台账》,确保台账的真实有效性;▪督促监理单位及施工单位做好材料现场抽检、复检,规范见证取样制度;▪督促监理单位及施工单位对现场验收不合格、现场送检不合格材料设备清退工作,每月编制一份现场材料使用情况表报招标人方,包括主要材料设备的名称、品牌型号、技术参数、进场数量、质量标准等信息。

加强关键工序质量控制▪参与关键过程及工序的质量控制,包括结构混凝土质量的控制、防水工程质量控制、结构垂直精度的控制、屋面工程防漏、装饰工程、防雷接地、绝缘电阻摇测、灌水通水试验、管道吹扫及压力试验、机电设备试运行等;▪对关键工序进行巡视检查,并根据规范要求督促监理旁站及参与旁站管理,发现问题及时要求施工单位整改,对拒不整改情况可下发工程暂停令,并同时向招标人汇报及组织各部门专业人员进行现场质量评估。

建立质量控制影像资料▪为反映工程质量验收资料和现场实物质量的一致性,要求监理单位及施工单位配备数码相机和影像资料管理软件开展影像资料管理工作;▪督促施工方、监理方所拍摄的影像资料应全面反映单位工程中主要检验批、分项、分部工程的质量验收与控制情况,记录整个施工全过程的正常质量状况。

影像资料应全面反映新材料、新结构、新工艺在工程中的运用情况以及重要结构部位、重大节点控制状况;应全面反映关键部位、关键工序和隐蔽项目;▪项目管理单位监督各参建单位影像资料建立实施情况,并提出合理建议。

执行项目质量例会制度▪每周项目管理例会是各参建单位、各职能部门之间对质量管理进行及时沟通的重要平台,对质量管理控制、原因分析能起到重要作用;▪对项目中复杂的及重点的技术质量商议、对较大质量事故的分析和措施等,需及时组织技术质量专题会议,参加单位包括招标人方、监理单位、施工单位、必要时要求设计单位、设备材料供应商等相关单位技术负责人一道参加,对专题讨论过程及各方意见,形成完整记录及存档,并监督跟踪会议决议落实情况;▪例会中必须有对工程创优质量标准执行情况进行评估意见,如有偏差采取针对性措施,并督促改进。

指令性文件▪对于一般技术质量沟通及要求,采用工作联系单形式作为质量控制。

对于发现的重大技术质量问题经与招标人方沟通后,采用工程指令单形式发放,其覆盖对象包含设计单位、监理单位、各承包商、材料设备供应商(甲供)等。

主要内容包含需作设计变更、设计内容整改、监理工作不力、监理违规、施工质量违反国家强制性规定、发现严重质量隐患、施工工艺工序严重不符合同条款及设计要求、材料设备明显质量缺陷、弄虚作假等行为;▪指令单分急和紧急2类,接受单位如有异议,须分别在24小时内和12小时内做出书面回复,项目部同时组织相关参建单位技术负责人等参加质量专题会议进行研究,确定方案及措施。

同时质量工程师实时跟进其落实情况及向招标人汇报。

室内污染与环境质量▪为保证工作、生活环境健康,项目管理单位把环境质量作为重点管控对象之一,要求及督查工程所选用的建筑材料和装修材料必须符合民用建筑工程室内环境污染控制规范GB50325-2006);▪民用建筑工程室内环境中甲醛、苯、氨、总挥发性有机物(TVOC)浓度检测时,对采用集中空调的民用建筑工程,应在空调正常运转的条件下进行;对采用自然通风的民用建筑工程,检测应在对外门窗关闭1h后进行。

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