TREC2003 QA at BBN: Answering Definitional Questions
Jinxi Xu, Ana Licuanan and Ralph Weischedel
BBN Technologies
50 Moulton Street
Cambridge, MA 02138
1 INTRODUCTION
In TREC 2003, we focused on definitional questions. For factoid and list questions, we simply re-used our TREC 2002 system with some modifications.
For definitional QA, we adopted a hybrid approach that combines several complementary technology components. Information retrieval (IR) was used to retrieve from the corpus the relevant documents for each question. Various linguistic and extraction tools were used to
analyze the retrieved texts and to extract various types of kernel facts from which the answer to the question is generated. These tools include name finding, parsing, co-reference resolution, proposition extraction, relation extraction and extraction of structured patterns. All text analysis functions except structured pattern extraction were carried out by Serif, a state of the art information extraction engine (Ramshaw, et al, 2001) from BBN.
Section 2 summarizes our submission for factoid and list qeustion answering (QA). The rest of the paper focuses on defintional questions. Section 4 concludes this work.
2 FACTOID AND LIST QUESTIONS
The factoid system is the same as our system for TREC 2002 (Xu, et al, 2003), except for a couple of modifications. One modification is to boost the score for answers that occurred multiple times in the corpus. This is similar to previous studies (e.g. Clarke, et al, 2001) that
employed redundancy information to improve QA performance. Assuming the occurrences of an answer a are a 1, a 2, … a n , which are ranked by IR score, then the final score for a is
<=<+n
i i
a score c a score 11)()( We set c =0.001.
The other modification is to use additional information to validate answers. Specifically,
? Validation based on question type : For questions of the form “What X is ...”, the system uses WordNet to verify that the question type is a hypernym of the answer. (For
example, “Tagalog” is a valid answer for “What language ...” because “language” is a
hyperym of “Tagalog”.)
? Validation of answers for questions looking for a date : We required certain constraints on date answers based on the form of the question. For example, “When
(was|did) ... ” questions are likely to refer to a specific date in the past, and a good answer candidate should contain a year. “When is ...” questions may refer to either a specific
date in the past (in which case they should contain a year), or a relative date, such as “the day after X”. “What month ...” questions should contain a month, etc.
?Validation of answers for questions looking for a measurement: We wrote patterns to detect four common measurement questions: dimension, duration, speed and temperature.
Valid candidate answers are expected to have both a quantity and a unit of the
appropriate type.
?Validation of answers for questions looking for an author: Specific patterns were written to extract “who-wrote” answers from the text.
?Validation of answers for questions looking for an inventor: Specific patterns were written to extract “who-invented” answers from the text.
?Validation based on verb-argument: We used WordNet to match verbs (for example, “Who killed X?” = “Y shot X”). In addition, we refined the scoring of slot matching to
take into account the number of “filler” words that appear in between the question words. List questions were processed like factoid questions, except that answers were ranked and the list of answers was truncated when the score of an answer drops below 90% of that of the best one. We submitted three runs, BBN2003A, BBN2003B and BBN2003C. The differences are: ?BBN2003A. The Web was not used in answer finding.
?BBN2003B. For factoid questions, answers were found from both the TREC corpus and the Web. For list questions, it is the same as BBN2003A, except the constant c in the
score computing formula was increased to 0.1.
?BBN2003C. For factoid questions, it is the same as BBN2003B, except for one difference.
If an answer was found from both the TREC corpus and the Web, its score was boosted.
For list questions, it is the same as BBN2003B.
Our technique to use the Web for QA is documented in our TREC 2002 work (Xu et al, 2003). Table 1 shows the NIST scores for the three runs. Two observations can be made. First, using the Web improved factoid QA. This is not surprising given previous TREC results by our group as well as by other groups. Compared with our TREC 2002 results, however, the impact of using the Web on QA performance is much smaller, improving accuracy from 0.177 to 0.208, a 3% improvement absolute. In comparison, for TREC 2002, using the Web produced a much larger improvement (10% absolute) in accuracy. More work is needed to determine if the reduced benefit of using the Web is due to changes in the characteristics of the questions or due to the modifications we made to last year’s system. Second, using a large c significantly improved the performance of the list questions (from 0.087 to 0.097). This indicates that taking advantage of answer redundancy is more crucial for list questions than for factoid questions.
BBN2003A BBN2003B BBN2003C
Factoid 0.177 0.208 0.206
List 0.087 0.097 0.097
Table 1: Scores for factoid and list questions
3DEFINITIONAL QUESTIONS
3.1System Overview
Our system processed a definitional question in a number of steps. First, question classification identified the question type, i.e. whether a question is a who or a what question. The distinction is necessary because some subsequent processing treats the two types of questions differently. Also in this step, the question target was extracted from the question text, by stripping of “What is”, “Who is” etc.
Second, information retrieval pulled documents about the question target from the TREC corpus. This was achieved by treating the question target as an IR query. BBN’s HMM IR system (Miller, et al, 1999) was used for this purpose. For each question, the top 1000 documents were retrieved.
Third, heuristics were applied to the sentences in the retrieved documents to determine if they mention the question target. Sentences that do not mention the question target were dropped. Fourth, kernel facts that mention the question target were extracted from sentences by a variety of linguistic processing and information extraction tools. A kernel fact is usually a phrase extracted from a sentence. The purpose of using kernel facts is twofold: to minimize irrelevant materials in the answer and to facilitate redundancy detection.
Fifth, all kernel facts were ranked by their type and their similarity to the profile of the question. The question profile is a word centroid that models the importance of different words in answering the question.
Finally, heuristics were applied to detect redundant kernel facts. Up to a cap on the total answer length, facts that survived redundancy detection were output as the answer to the question.
3.2Checking if a Sentence Mentions a Question Target
First, we check if a document mentions a question target at all. If a document does not mention a question target, we drop the whole document from consideration. For who questions, we require a document to contain a word sequence “F…L” (F and L are the first and last names of the question target) and the distance between F and L is less than 3. The purpose is to match “George Bush” with “George Walker Bush”. We assume the first and last names are the first and last word of the question target respectively. For what questions, we require the document to contain the exact string of the question target, except that plural forms were converted to singular before string comparison.
If a sentence contains a noun phrase that either matches the question target directly (via string comparison) or indirectly (through co-reference), we think it contains the question target. We
used Serif (Ramshaw et al, 2001) for co-ref resolution and parsing. For who questions, only the last name was used in string comparison.
3.3Extraction of Kernel facts
3.3.1Appositives and Copula Constructions
An example appositive is the phrase “George Bush, the US President”. An example copula is the sentence “George Bush is the US President.” In both cases, the phrase “the US President” is a definition for “George Bush”. Appositives and copulas were extracted from the parse trees of the sentences based on simple rules using Serif.
3.3.2Propositions
Propositions represent an approximation of predicate-argument structures and take the form: predicate (role1: arg1, … , role n: arg n). In the context of this work, the predicate is typically a verb. Arguments can be either an entity or another proposition. The most common roles include logical subject, logical object, and object of a prepositional phrase modifying the predicate. For example, “Smith went to Spain” is represented as went(logical subject: Smith, PP-to: Spain). Propositions were extracted from parse trees using Serif.
We classified propositions into special propositions and ordinary ones. We manually created a
list of predicate-argument structures that we thought were particularly important in defining an entity. For example, “
3.3.3 Structured Patterns
We handcrafted over 40 rules to extract structured patterns that are typically used in defining a term. Similar techniques were also used by Columbia University (Blair-Goldensohn, et al, 2004) and Language Computer Corporation (Harabagiu, et al, 2004) in their TREC 2003 work. For example, one such rule is “
3.3.4 Relations
As discussed in Section 3.3.2, propositions simply consist of lexical predicates. Since different lexical predicates can represent the same underlying relation, normalizing these propositions into relations that are commonly found in an ontology, where possible, is obviously desirable for definitional QA.
In this work, relations were extracted by Serif. Serif can extract the 24 binary relations defined in the ACE guidelines (Linguistic Data Consortium, 2002). Using lexicalized patterns, Serif
extracts those relations from the propositions. For example, the relation role/general-
staff(“Gunter Blobel”, “Rockefeller University”) will be extracted from the sentence “Dr. Gunter Blobel of The Rockefeller University won the Nobel Prize for medicine today for protein research that shed new light on diseases including cystic fibrosis and early development of kidney stones.”.
The QA guidelines require the answer to a definitional question to be a list of textual strings rather relations. We mapped a relation extracted by Serif to a phrase by finding the smallest phrase in the parse tree that contains a mention of the question target and the other argument of the relation. For the above example, the extracted phrase would be “Dr. Gunter Blobel of The Rockefeller University”.
3.3.5Sentences
In addition to the above types of kernel facts, we used full sentences as fall back facts in order to deal with sentences from which none of the above-mentioned types of kernel facts can be extracted.
3.4Ranking the Kernel Facts
The ranking order of the kernel facts is based on two factors: their type and their similarity to the profile of the question. Appositives and copulas were ranked at the top, then structured patterns, then special propositions, then relations and finally ordinary propositions and sentences. Within each type, kernel facts were ranked based on their similarity to the question profile. The similarity is the tf.idf score where both the kernel fact and the question profile were treated as a bag of words. We used the tf.idf function described by Allan et al, 2000.
The question profile was created in three possible ways. First, we searched for existing definitions of the question target from a number of sources. The resources include: WordNet glossaries, Merriam-Webster dictionary (https://www.doczj.com/doc/086070558.html,), the Columbia Encyclopedia (online at https://www.doczj.com/doc/086070558.html,), Wikipedia (https://www.doczj.com/doc/086070558.html,), the biography dictionary at https://www.doczj.com/doc/086070558.html, and Google. To search for biographies on Google, we used the person name and the word “biography” as a query (e.g. “George Bush, biography”). A simple rule-based classifier was used to weed out false hits. If definitions were found from these sources, the centroid (i.e,. vector of words and frequencies) of the retrieved definitions was used as the question profile.
If no definitions were found from the above sources, we considered two options. If the question is a who question, we used the centroid of a collection of 17,000 short biographies from
https://www.doczj.com/doc/086070558.html, as the question profile. Our hope is that using a large number of human created biographies, we can predict what words are important for biography generation. If the question is a what question, we used the centriod of all kernel facts about the question target as the question profile. The assumption here is that the most frequently co-occurring words with the question target are the most informative words for answering the question. Similar techniques have been used in definitional QA (Blair-Goldsenshon, et al, 2003) and summarization (Radev, et al, 2000).
3.5Redundancy Removal
The goal of redundancy removal is to determine if the information in a kernel fact f is covered by a set of kernel facts S that are already in the answer. Three methods were used to decide if f is redundant with respect to S:
?If f is a proposition, we check if one of the facts in S is equivalent to f. Two propositions are considered equivalent if they share the same predicate (e.g., verb) and same head
noun for each of the arguments. If such a fact is found, f is considered redundant.
?If f is a structured pattern, we check how many facts in S were extracted using the same underlying rule. If two or more facts were found, we consider f redundant.
?Otherwise, we check the percentage of content words in f that have appeared at least once in the facts in S. If the percentage is very high (i.e., >0.7), we consider f redundant.
3.6Results and Discussion
The algorithm to generate an answer for a definitional question is:
1.Set the answer set S={}
2.Rank all kernel facts based on their similarity to the question profile regardless of their
type. Iterate over all facts: In each iteration, discard a fact if it is redundant with respect
to S. Otherwise, add the fact to S. Go to the next step if S has m facts.
3.Rank all remaining facts by type (the primary field) and then by similarity (the secondary
field). Iterate over the ranked facts: In each iteration, add a fact to S if it is not redundant.
Go to step 5 if the size (i.e., the number of non-space characters) of S is greater than
max_answer_size or the number of sentences and ordinary propositions in S is greater
than n.
4.If S is empty, rank all sentences in the top 1,000 retrieved documents based on the
number of shared words between a sentence and the question target. Add the top 20
sentences to S.
5.Return S as the answer to the question.
We submitted three official runs, BBN2003A, BBN2003B and BBN2003C. For all three runs, max_answer_size=4,000 bytes. For BBN2003A, m=0 and n=5. For BBN2003B, m=0 and n=20. For BBN2003C, m=5 and n=10. The parameters were empirically set based on a set of about 79 development questions. Table 2 shows the results of the three runs. Overall, our results are satisfactory, given the median and best scores of all runs provided by NIST. In fact, BBN2003C achieved the highest score for definitional QA at TREC 2003.
Shortly after submitting the official runs and after discussion with NIST, we submitted a baseline run. The goal of the baseline was to give every group (including us) a chance to calibrate the results of their official runs. For each question, the baseline sequentially selected from the top 1,000 documents the sentences that mention the question target. The same heuristic in Section 3.2 was used to check if a sentence mentions the question target. As a fallback, if no sentences were found to mention the question target, all sentences in the top 1,000 documents were selected and ranked by the number of shared words between the question target and the sentences. For answer generation, we iterated over the selected sentences. For each sentence, we checked the percentage of words in the sentence that had occurred in previous sentences in the output answer. If the percentage was greater than 70%, the sentence was considered redundant and was skipped. Otherwise, the sentence was appended to the answer. The iteration continued
until all sentences were considered or the answer length (i.e. the number of non-space characters in the answer) is greater than 4,000. Note that we applied a large length threshold because the F-score favors recall over precision. The baseline run was assessed by NIST in the same way as the official runs.
As shown in Table 2, the baseline performed surprisingly well, with an F-score 0.49. In fact, it outperformed all runs NIST received except BBN2003A, B&C. Our official runs (BBN2003A, B&C) are higher than the baseline, but the improvements are modest. One possible explanation for the unexpectedly good baseline is that the current state of the art of definitional QA is immature. The other is that with β=5 the F-score is overly recall-oriented and as such was “fooled” by the long answers produced by the baseline.
BBN2003A BBN2003B BBN2003C Baseline
0.521 0.520 0.555 0.49
Table 2: Results for Definitional QA
Table 3 shows the scores for who and what questions for BBN2003C. The average score for who questions is somewhat better that that of what questions, but due to the relatively small number of questions, it is hard to determine if the difference is statistically meaningful.
TYPE Number of questions NIST F score
Who questions 30 0.577
What questions 20 0.522
Total 50 0.555
Table 3: BBN2003C score breakdown based on types of definitional questions
Figure 1 shows the score distribution over the 50 definitional questions sorted by F score. Quite a few questions (10) get a score of zero or close to zero. An initial analysis shows that a major source of failures is faulty assumptions we made in interpreting the question target. One example is “What is Ph in biology?”. Our system assumed the literal string “Ph in biology” is the question target and tried to find it in text. Understandably, it failed. Another example is “Who is Akbar the Great?”. Our system assumed the last name is “Great”. These problems can be fixed.. Another major source of errors is erroneous redundancy removal. For example, for the question “Who is Ari Fleischer?”, the inclusion of the kernel fact “Ari Fleischer, Dole’s former spokesman who now works for Bush” in the answer masks the fact “Ari Fleischer, a Bush spokesman”. The latter was considered to be redundant because all the words in it appeared in the former one. We hope better redundancy detection strategies will overcome such problems.
Figure 1: Score distribution over 50 definitional questions for BBN2003C
A question by question analysis shows that when a question obtains a bad F score, it is usually due to recall rather than precision. In fact, for BBN2003C, if we assume perfect precision for all questions, it would merely increase the average F score from 0.555 to 0.614. However, if we assume perfect recall for all questions, it would increase the score to 0.797. This imbalance is understandable because the F-metric used for TREC 2003 QA emphasizes recall by a factor of five over precision.
4CONCLUSIONS
In TREC 2003 QA, we focused on definitional questions. Our approach combines a number of complementary technologies, including information retrieval and various linguistic and extraction tools (e.g., parsing, proposition recognition, pattern matching and relation extraction) for analyzing text. Our results for definitional questions are excellent compared with the results of other groups. However, much work remains as our results are only modestly better than a baseline that did little more than sentence selection using IR.
References
Allan, J., Callan, J., Feng, F., and Malin, D. 2000. “INQUERY at TREC8.” In TREC8 Proceedings, Special publication by NIST, 2000.
Blair-Goldensohn, S., McKeown, K., and Schlaikjer, A., 2003. “Answering Definitional Questions: A Hybrid Approach.” To appear in Maybury, M., editor, New Directions in Question Answering, AAAI Press. Chapter 13, during 2004.
Blair-Goldensohn, S., McKeown, K., and Schlaikjer, A., 2004. “A Hybrid Approach for QA Track Definitional Questions.” To appear in TREC 2003 Proceedings, Special publication by NIST, 2004.
Clarke, C., Cormack, G., and Lynam, T., 2001. “Exploiting redundancy in question answering.” In Proceedings of SIGIR, 2001.
Harabagiu, S., Moldovan, D., Clark, C., Bowden, M., Williams, J., and Bensley, J., 2004. “Answer Mining by Combining Extraction Techniques with Abductive Reasoning”. To appear in TREC 2003 Proceedings, Special publication by NIST, 2004.
Linguistic Data Consortium, 2002. “ACE Phase 2: Information for LDC Annotators”, https://www.doczj.com/doc/086070558.html,/Projects/ACE2/.
Miller, D., Leek, T., and Schwartz, R., 1999. “A hidden markov model information retrieval system.” In Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1999.
Radev, D., Jing, H., and Budzikowska, M., 2000. “Centroid-based summarization of multiple documents: sentence extraction, utility-based evaluation, and user studies.” In ANLP/NAACL Workshop on Summarization, Seattle, WA, 2000.
Ramshaw, L., Boschee, E., Bratus, S., Miller, S., Stone, R., Weischedel, R., and Zamanian, A., 2001. “Experiments in Multi-Modal Automatic Content Extraction.” In Proceedings of Human Language Technology Conference, San Diego, CA, March 18-21, 2001.
Xu, J., Licuanan, A., May, J., Miller, S. and Weischedel, R., 2003. “TREC2002 QA at BBN: Answer Selection and Confidence Estimation.” In TREC 2002 Proceedings, Special publication by NIST, 2003.
qa年终个人工作总结 qa年终个人工作总结【1】 各位领导： 大家好! 很荣幸能有这个机会写这份总结报告，时间过得飞快，转眼我在***公司品质部从事QA工作已有半年有余，在过去的这半年多的时间内我学到了很多东西，也非常感谢各位领导的栽培，同时也看到了一些我个人有些疑惑的问题点，结合我进***公司前在其他公司工作的经验，现做总结报告如下，请各位领导审核及指正： 一、品质标准的认识 我认为做品质工作的经常强调品质保证，无非是做三件事： 1.要知道什么是好，什么是不好。 2.要知道为什么好，为什么不好。 3.要知道怎样预防不好，怎样才能做好。 无论是产线的终检，还是品管部的QA或OQC，我们只是对已经形成品质的产品进行检验验证，再严格的检验标准和抽样标准都不能形成品质。 可是倘若再好、再严格的检验标准，如果身为过程检验的OQC 或QA对标准不熟炼或不执行，完全依据主观臆测，那也是空纸一张，不仅不会起到质量保证的意义，反而会误事，严重的会造成企业的良好声誉。
比如前段时间二线做的天马产品所产生的问题与客诉(出货标签错误)，完全就是我们OQC在检验时候不认真、不仔细造成，虽然这是我们工作本身的一些失误，但是我感觉关键的还是在我们标准系统完善上也需加大力度，如员工的系统培训、任职资格的上岗的持续确认、绩效考核的推动等都应也员工形成有机的结合体方是治本的长期对策。 现在我们品管部对一些客诉与经常在检验中发生的问题做了汇总的档案，并已形成图片，使感性与理性相结合，增强了检验人员对不合格产品的记忆力，对我检验的工作就起了很大的帮助。 二、品质标准的管控 作为品质IC、QA、OQC感受最深的莫过于与生产部管理人员的品质争议了，经常标准无法和生产部标准统一，容易产生冲突。 其实任何品质问题的产生，责任的归属与技术、品管、生产三个部门完全脱不了关系的。 不论是原料、制程、成品、出货。 只要涉及到产品，关系到品质!而问题的根源在哪里呢?我们检验人员职务不高，其判定结果容易遭到各个部门的异议，但是换个角度考虑，即便是技能再优秀的检验人员，再严格的检验标准和接收质量限，其结果只是减少不良品外流，不能形成产品品质，不能降低品质成本，因为这 个时候品质已经形成了，后面的检验只是进行品质验证，公司要承担不合格品的返工成本。
Lazarus简明使用手册 1介绍 Lazarus是一个免费的使用Freepascal编译器作为后台编译器的pascal集成开发环境。Lazarus由Pascal编写而成，界面风格类似Delphi，具有强大的程序开发功能。 图一是在运行中的Lazarus： 图一 图中，窗口1是主窗口，窗口2是对象属性窗口，窗口3是源码编辑窗口，窗口4是程序中的窗口布局。在NOI比赛中，不会用到窗口2和窗口4。 2安装Lazarus 2.1获取Lazarus的RedHat Linux 9.0安装文件 当前版本Lazarus需要的安装文件有三个，它们是：fpc-1.9.8-0.i586.rpm、fpcsrc-1.9.8-050225.i386.rpm、lazarus-0.9.6-fpc_1.9.8_0.i386.rpm，这三个文件的下载地址分别为： https://www.doczj.com/doc/086070558.html,/lazarus/fpc-1.9.8-0.i586.rpm?download https://www.doczj.com/doc/086070558.html,/lazarus/fpcsrc-1.9.8-050225.i386.rpm?download https://www.doczj.com/doc/086070558.html,/lazarus/lazarus-0.9.6-fpc_1.9.8_0.i386.rpm?down load
2.2在RedHat Linux 9.0上安装Lazarus 使用root用户登录Linux，在终端中进入安装文件所在目录，并输入如下命令安装Lazarus。 rpm –Uvh fpc-1.9.8-0.i586.rpm rpm –Uvh fpcsrc-1.9.8-050225.i386.rpm rpm –Uvh lazarus-0.9.6-fpc_1.9.8_0.i386.rpm 2.3在RedHat Linux 9.0上安装高版本的gdb 为使Lazarus在RedHat Linux 9.0下正确调试程序，需要安装高版本的gdb。用户可以通过中国计算机学会的网站，下载gdb 6.3的RedHat Linux 9.0下的安装文件：gdb-6.3.0.0-1.10.i386.rpm。 使用root用户登录Linux，在终端中进入安装文件所在目录，并输入命令rpm –hUv gdb-6.3.0.0-1.10.i386.rpm 回车执行该命令安装gdb 6.3。 3初次使用Lazarus 3.1启动Lazarus 在终端中输入Lazarus命令，回车执行该命令即可以启动Lazarus集成开发环境。 3.2主窗口 在Lazarus界面的主窗口中，包含了主菜单，常用工具条。如图二所示 图二 主菜单包括File（文件）、Edit（编辑）、Search（查找）、View（视图）、Project （工程）、Run（运行）、Components（组件）、Tools（工具）、Environment（环境）、Windows（窗口）、Help（帮助）。 在主窗口的左下角，有几个常用的工具按钮：新建文件；打开；保 存；保存全部；运行；步入；跳过。 3.3设置调试器 在主菜单中选择“Environment”->“Debugger Options”，出现调试器选项设置对话框，如图三所示。在Debugger type and path下的下拉框中，选择GNU debugger (gdb)，并下面的文本编辑框中，填入/usr/bin/gdb。点击OK，确定。
职责一：qa工作职责 1) 贯彻执行《医疗器械生产管理规范》，组织协调、监督检查《医疗器械生产管理规范》在各个部门的执行情况； 2) 负责监控物料、包装材料、中间产品、成品依据规定的质量规范进行检验； 3) 负责参与生产部月、季、上半年、全年的质量总结分析，形成生产车间月、季、上半年、全年的质量总结报告，上交质量部。 4) 监控工艺状态，对工艺参数的改变对产品的影响进行风险评估； 5) 负责生产过程关键控制点的监控及物料管理的监控。定期评估生产工艺或质量控制方案； 包括： ⑴生产现场与生产指令一致。 ⑵物料外观、标志、放臵。 ⑶抽查称量的复核。 ⑷批号的管理。 ⑸质量监控点的检查和文件执行情况。 ⑹物料平衡。 ⑺加工操作符合标准操作法。 ⑻卫生（人员、环境、工艺卫生）。 ⑼状态标记正确。 ⑽记录填写情况。 6) 总结产品质量问题并推动相关部门及时解决； 7）同生产车间管理人员一起调查物料和生产过程的偏差、异常情况产生的原因，并提出处理建议。 8) 负责原辅料、包装材料、标签、说明书、成品的取样工作； 9) 负责出厂成品的放行及合格证的发放工作；
10) 为纠正质量问题，有权暂停现场的生产； 11) 如有开发新供应商，协助相关部门对其进行质量管理体系方面的稽查； 12) 协助上级分析、处理和解决客户质量问题，满足内、外部客户的质量需求，不断提高产品质量满意度； 13) 对退回产品、回收产品及不合格产品提出处理意见； 14) 配合技术部门进行新产品试制及质量控制； 15) 分析最终产品及过程产品失效原因，并提出改进方案； 16) 处理客户反馈，依据反馈改善质量控制。 17) 做好生产过程（工序）质量监测检查记录，并跟踪整改实施过程； 18）负责对原辅料、包装材料、标签、说明书、中间产品、成品检验及环境、水质监控数据的分析，并对检测结果进行评价。 19）负责验证管理，审核验证方案和验证报告。 20）完成上级委派的其它任务。 职责二：qa工作职责 1、清楚每天的出货计划与外来料，并严格按照抽样标准规定来检查待出货、外发加工的产品； 2、将检查后的合格品盖上合格的印章，并摆放在相应的位置； 3、不合格情况出现时，应立即通知相关人员确保产品忙改善，不可耽搁产品的出货，也要避免造成批量性的不良品； 4、对品质不稳定的产品要进行跟踪、有问题时应及时汇报上级或其他人员，并找出解决方法，及时解决问题； 5、协助主管对客户反馈、投诉进行处理，并确保仓库库存的不良品与良品得到有效处理； 6、负责首件的签板确认，并保证无样板不生产、不合格不出货； 7、统筹车间品质管理工作；
篇一：2013年药企qa工作总结 2013年工作总结 时光荏苒，岁月如歌，一转眼2013年已经悄然走到尽头，我们即将迈入崭新的2014，回首2013，在集团公司董事长的指引下，我们一正集团无论是经济效益还是社会效益都比上一年有了长足的发展，而我正是在这个良好的契机走进了这个大家庭。从5月中旬到现在我已经在丸剂车间工作了7个月时间，虽然7个月的光荫并不能培养一个人坚强的信念，但我从上级领导和身边的各位同事身上收获了很多关怀和帮助，在此我要向他们说一声谢谢，我也通过努力使自身业务水平得到了显著提升。从而较好地完成了本职工作，在这段时间的工作过程中，我体会到自己是在开心的工作，快乐的生活，是为了自己的人生目标而努力，个人的思想也日益走向了成熟，而总结过去可以使我们更好的开拓未来，“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越”，致此辞旧迎新之际：我有必要对近一年的工作情况进行认真总结，使自己做到：“忆往昔，知得失，明方向。举大业”。以下是我的2013年度工作总结。 一、提高自身素质，努力适应工作环境。 来了公司上班以后，为了适应qa工作的需要，我时刻把学习业务知识放在第一位，提高自身管理方面专项素质，使自己能够逐渐向一个合格的管理型人才迈进，与同事们多沟通，多帮助他人，从而使我快速融入了公司团队，另一方面严格遵守公司规章制度，做到不迟到，不早退，积极参加公司及车间召开或组织的各项活动及培训。（如gmp，企业管理相关培训，四平市总工会文艺汇演等）。通过gmp培训使我的gmp知识得到了充实，更加有利于自身qa工作的有效开展，各项工作的质量和效率都有了明显的提高。 二：认真进行生产过程现场监控，把qa工作做到实处。 qa工作职责中体现的主要工作内容之一是生产过程的现场监控，每天早上来到单位后，我会按岗位对生产过程分主要分以下几步进行实时监控， 1.检查各岗位生产现场是否所有设备及正门都有状态标志，检查存放在中间站的中间产品是否有标明物料名称及流向的中间产品标识，暂时不生产的岗位、设备是否有已清洁标识，并在清洁有效期内。 2.称量，配料岗位核对原辅料品名、规格、重量与批生产指令是否一致，衡器水平归零，并双人复核。 4.制丸，切丸岗位：检查丸重是否在内控标准范围之内，丸形圆润。 5.干燥岗位：沸腾干燥床温度，干燥时间控制是否符合要求，水分、温度是否符合工艺要求。 6.包衣岗位：核对批生产指令领取物料及包衣材料，包衣过程中检查丸形外观、是否圆整均匀，色泽一致。确保生产品种外观、重量差异符合公司内控标准； 7.铝塑包装岗位：检查药板外观文字是否准确，板面是否清洁，合口是否严密，生产批号，有效期是否与批生产指令相符 8.包装岗位：检查药品批号，生产日期，有效期与批包装指令是否一致，对包装现场进行抽查。装箱，装盒数量是否准确，装箱单填写无误。 在各岗位现场监督检查过程中，如发现不符合gmp要求的地方及时通知岗位班长或相关人员纠正。发现质量问题及时向上级领导反映情况，协调解决。 三、密切配合，与工艺员共同完成车间设备清洁验证设备确认的文件修订及批生产记录审核工作， 批生产记录审核也是我的工作重点之一，截止2013年12月12日对各品种共计117批次的批生产记录进行了审核，其中包括填写清场合格证，生产过程监控记录，复检记录中数据是否计算准确无误，是否与批生产指令，包装指令内容相符，记录是否完整，岗位前后顺序是否正确，物料平衡是否符合要求等。另外由于新版gmp认证需要，我与工艺员李墨配合完成了设备清洁验证，设备确认两部分文件共计36个文件的修订工作。重点整理了验证方案和验证
qa文件管理工作总结 篇一：质量管理QA部XX年度工作总结 尊敬的领导们，同事们： 春去冬来，寒暑更替。转眼之间XX年已经悄然走到了尽头，我们又即将迈入一个崭新的年头，希望是马到成功，骏马奔腾。 回首即将成为过去的XX，在公司领导人的正确带领下，特别是在刘总的下榻指导下，我们质量保证QA部全体员工团结一致，发奋拼搏，克服了种种困难，确保了国家GMPXX、6、24日飞行检查的顺利通过，及后续生产的有序开展，一年来，质量保证QA部，在困境中谋发展，在挑战中寻机遇，各项工作实现了新的突破。现就一年的工作总结如下： 一、XX年质量保证QA部主要工作回顾： XX年是公司非常不平凡的一年，也是难忘的一年，更是质量保证QA部面临工作任务最为繁重和艰巨的一年。公司在领导人正确的领导下，质量保证QA部全体员工紧紧围绕国家GMP飞行检查的通过和企业药品管理为中心，着力构建公司药品质量监管体系，积极认真履行GMP赋予的职责，努力提高监管和技术服务能力，为公司药品质量管理建设发挥了不可替代的作用，药品监管和服务各项工作，取得了明显成效. 1、积极参与对供应商原，辅及包装材料的资质审核，
为公司提供良好的改进建议并增强了相关部门和工作人员的GMP意识，显示了质量监管的价值和重要性。同时为推进GMP实施，做出了积极和正确的引导作用.对GMP文件体系进行全面修订，特别是在8月份以来在生产制造部经理郑焠烨老师的推动和帮助下，对公司目前在生产的药品品种的工艺规程进行了反复的修订和会审。保证了各产品工艺以产品批准文件所规定的内容相一致，通过对《质量标准》的修订和实施，对进一步健全质量保证体系，控制产品质量标准，起到了良好的促进作用。 2、开展和参与GMP知识培训，协助行政人事部共同制定了系统的人员培训计划，部门培训全面展开。通过培训，使员工的法制意识和GMP意识大大提高，为实现质量管理体系的良好运行奠定了基础。 3、加强药品生产过程监管，对原，辅及包装材料生产及产品放行等环节实行全程质量控制，根据存在的含量不稳定，和容易掺杂﹑掺假现象及时有效防止和降低了药用材料的以假乱真，以次充好的现象发生，从源头杜绝不合格的药用材料流入生产环节的可能性，确保合格药用材料用于生产，从原料、中间品、成品按标准进行逐项检验，发现不合格药品，绝不放行的原则，并按有关规定进行返工，或销毁处理。制定了生产审核表的发放和药品检验检测登记表的发放工作，制定了成品审核放行程序，确立质量授权人签名放行程
qa个人年终工作总结 qa个人年终工作总结【1】 时间像车轮在飞转，不知不觉中，在公司已将近四年，回想这些年的荣辱得失，心里涌现在酸甜苦辣当中，我深感到要实现心中的理想，我还有很长的路要走，必须要更加艰苦奋斗。 我不怕辛苦，我要争取一切学习进步的机会，我也相信，经过这些年的煅练，我有能力去承担更多的责任。 一、工作的历程 我工作的历程可以分为四个阶段。 第一个阶段是成长期，在刚开始工作的第一年，我像所有的新人那样，压力大，没方向，忙忙碌碌，总有做不完的事、学不完的东西，但通过自己的努力，我慢慢的摸索出了一些规律，开始有计划的去开展工作，工作也就开始顺利轻松了。 第二阶段是成熟期，工作进入第二年后，各方面的工作能力得到了进一步煅炼、完善，懂得多后，得意洋洋的，这时期我的上进心也是最旺的，效率、质量等指标在好强心的驱动下达到区域的最高峰，由于业绩突出，成为全厂第一批1人看两条生产线的工艺员。 这时期的我有些骄傲，有点意气风发、不可一世的样子。 第三阶段是衰老期，万物发展都是曲折延续的，就像我们的控制图那样，金融危机发生后，我与产品的命运一样，走向低谷，这个时期，我的产品也连续出现了一些质量问题，有人说我倒霉，什么都被我撞上，但我感谢这些挫折，正因为这些挫折，让我开始虚心反省，
让我发现了许多缺点，为了补长自己的不足，我开始有计划的去学习，希望日后的工作更加成熟稳重。 第四阶段是平淡期，我现在正处于这阶段，我要求自己在工作与生活中，能游刃有余的处理一切事务。 平淡是常态，她成熟而稳重，只有平常正直的心才能发挥出最大的智慧。 我不信教，但我把如来佛祖当成我的偶像，因为他任何时候任何事都是那么从容而有智慧。 也许我还没达到这一境界，但这是我的方向，我会去完善自己，发展自己的人生与管理之道。 以下是工作历程表及业绩： 1、工作历程及改善效果表 表格：略过 注：20xx年、20xx年成品率达成率为kpi达成率，是转型号、开新生产线补偿后的达成率。 从上表中，我最好的业绩是头两年带半自动生产线，一方面由于我本身是学电子专业，加上对改善创新的喜爱，员工对我的支持加上特长在工作中得到发挥，使我取得了优秀的成绩。 之后因产品的搬迁，带了杂单生产线，这种生产线要求工艺员要严格和细心，这方面的能力我不优秀，当时对我的考验很大，但人就要敢于挑战自己的缺点，虽然业绩下降了，但对于平均一天转7个不同类型产品的生产线，我已经满意。
现场QA试用期总结（二） 相较于前一段时间的生疏和慌乱，现已经渐渐有了头绪，现场QA的工作流程，以及生产工艺的各个环节都已经有了比较全面的认识和掌握。今后，要做的便是工作方法的积累，工作技能的提升，以及生产工艺的进一步熟悉和了解。下面就这一段时间所学习到的知识，工作中遇到的问题，个人存在的不足以及今后如何提高的思考，还有个人一些建议，这四个方面进行一个总结。 一、所学习到的知识 由于以前从事于食品企业的品质监控工作，在食品企业内部比较注重于HACCP的推行以及QS认证等体系的执行，GMP体系的实施显得较为薄弱，虽然曾在课堂上学习过GMP相关的知识，但是仍然觉得非常欠缺。因此，在这段工作期间，对GMP体系在实践中的运行有了一个全新的认识，并通过在工作中遇到的实际问题与理论知识的结合，使得我对GMP体系有了进一步的理解。 现场QA的工作内容包括生产过程的监控，品质的预防和改进，现场生产记录的监督和审查，原辅料、半成品、成品的取样，以及生产前后清场工作的检查，质量异常的反馈，并填写相关记录。三个月来，在领导和同事的指导和帮助之下，对以上这些现场工作的基本流程都有了一个基本的掌握，今后要做的便是进一步的提高和拓宽！ 在对****产品批记录的整理和分析过程中，再联系到生产实际，使我逐步加深了对****产品的认识，并意识到品质工作不单单是现场的监控，从流程入手可能更有利于GMP的推行和品质的改进。此项
工作也是来源于经理的指导和带领，希望今后能够更深入的学习。 二、工作中遇到的问题 下面就在工作中遇到的几个典型问题进行一个简单的总结： “黑色”胶丸问题：压丸机胶带转轴部位渗漏出一滴机油，滴在了胶带上，导致出现色泽偏深的杂质胶丸，当时现场进行了初步处理，发现有70余颗污染胶丸，后经多次拣丸后又找到30余颗丸子污染。此事件对于我来说，是一次深刻的教训：今后出现类似问题，切记及时反馈，现场物料和产品受控。 清场不彻底问题：车间清场过程中，清场人员应付了事，总是有一些死角不能够清理掉，今后清场检查工作要加强。 外包现场操作人员头发外露问题：外包操作的员工，经常将发套披在肩上，未能够戴在头上包住头发，这样极易导致头发掉进产品，有重大质量安全隐患。通过和现场员工的沟通，部分员工能够意识到这个问题，并能按要求戴好发套，而少量员工不能很好做到，除了反映车间热以外，深层原因则是质量意识薄弱。 质量安全隐患：胶原干燥车间使用生锈美工刀，胶液保温桶读数显示不准确，投料称量不够精确，现场使用钢丝清洁球，抛光后丸子框内标识和墙面标识不符，干燥胶丸用的白色框架无物料状态标识随地堆放，试验产品的车间不做清场、试验品留在现场，甘油罐阀门渗油用盆接住的“作坊”行为，等等。 质量反馈问题：包材粘有头发，纸盒压痕太硬，BOPP膜起皱、宽度不够，包材色差，等问题。
NOIP2016选手及指导老师须知(linux) 一、NOIP2016提高组考试时间为11月19日、20日上午8:30－12:00，普及组考试时间为11月19日下午2:30－6:00。选手可提前20分钟进入考室，不得携带书包、书、纸、U盘、手机、计算器。选手需持准考证、身份证（或其它有效证件）按座位号（非准考证号）就坐进行考试。迟到15分钟不得进考场，开考60分钟后方可离场。 二、11月18日下午2:45－5:00为提高组和普及组试机时间。试机时，提供一道题目（见附录），供选手熟悉考试环境及选手信息的填写。对于语言环境有任何问题请于18日试机的时候提出。 正式比赛时，每位选手请根据座位号入座。如发现问题，向监考人示意协助解决。 三、使用Linux系统的选手，所使用的Linux操作系统为NOI-Linux，版本为官网最新版本。选手提前20 分钟入场后，单击任务栏 的（FrC客户端），填写 选手信息（如右图）。准 考证一栏应填写选手准 考证号。其中，FJ两个字 母必须大写；“-”不是下划线，而是减号。在比赛开始前，考务人员将检查选手在FrC 客户端中的准考证号。在程序收取时，若发现选手使用错误的准考证号或是他人的准考证号，一律以0分处理。“工作文件夹”为“/home/noilinux/Desktop/”（注意大小写，不确定可咨询监考工作人员）。 开始考试后，选手需要在工作文件夹即桌面上创建以选手准考证号命名的文件夹 （文件夹命名要求同准考证）。如右图，文件夹请直 接在桌面上创建。答题前，由选手为每道试题再单独 建立一个子文件夹，子文件夹名与对应的试题英文名 相同（英文小写，参见试题封面页），选手提交的每 道试题的源程序必须存放在相应的子文件夹下。未按 规定建立子文件夹、建立的子文件夹名出现错误、或提交的源程序没有存放在相应的子文件夹下等都会导致选手成绩为0分，责任由选手承担。 四、每位选手提交的源程序后缀名只能为.c/.cpp/.pas之一，后缀名均用小写字母。例如：题目有cashier、dune、manhattan三题，某选手分别是用C、Pascal、C++答题，最终提交的源程序为cashier.c、dune.pas、manhattan.cpp。考试结束后，只回收准考证号码下每道题子文件夹中的相应源程序，其他的内容不被回收。请选手务必确认准考证号码、子文件夹和源程序文件名正确。未按要求会导致选手成绩为0分，责任由选手承担。 五、Pascal IDE环境为GUIDE1.0.2IDE和Lazarus1.0.12。对于Pascal语言的程序，当使用IDE和fpc编译结果不一致时，以fpc(2.6.2)的编译结果为准。允许使用数学库(uses math子句)，以及ansistring。但不允许使用编译开关（最后测试时pascal的范围检查开关默认关闭：{$R-，Q-，S-}），也不支持与优化相关的选项。
qa工作职责 职责一:qa工作职责 1) 贯彻执行《医疗器械生产管理规范》,组织协调、监督检查《医疗器械生产管理规范》在各个部门的执行情况; 2) 负责监控物料、包装材料、中间产品、成品依据规定的质量规范进行检验; 3) 负责参与生产部月、季、上半年、全年的质量总结分析,形成生产车间月、季、上半年、全年的质量总结报告,上交质量部。 4) 监控工艺状态,对工艺参数的改变对产品的影响进行风险评估; 5) 负责生产过程关键控制点的监控及物料管理的监控。定期评估生产工艺或质量控制方案; 包括: ⑴生产现场与生产指令一致。 ⑵物料外观、标志、放舲。 ⑶抽查称量的复核。 ⑷批号的管理。 ⑸质量监控点的检查和文件执行情况。 ⑹物料平衡。 ⑺加工操作符合标准操作法。 ⑻卫生（人员、环境、工艺卫生）。 ⑼状态标记正确。 ⑽记录填写情况。 6) 总结产品质量问题并推动相关部门及时解决; 7）同生产车间管理人员一起调查物料和生产过程的偏差、异常情况产生的原因,并提出处理建议。
8) 负责原辅料、包装材料、标签、说明书、成品的取样工作; 9) 负责出厂成品的放行及合格证的发放工作; 10) 为纠正质量问题,有权暂停现场的生产; 11) 如有开发新供应商,协助相关部门对其进行质量管理体系方面的稽查; 12) 协助上级分析、处理和解决客户质量问题,满足内、外部客户的质量需求,不断提高产品质量满意度; 13) 对退回产品、回收产品及不合格产品提出处理意见; 14) 配合技术部门进行新产品试制及质量控制; 15) 分析最终产品及过程产品失效原因,并提出改进方案; 16) 处理客户反馈,依据反馈改善质量控制。 17) 做好生产过程（工序）质量监测检查记录,并跟踪整改实施过程; 18）负责对原辅料、包装材料、标签、说明书、中间产品、成品检验及环境、水质监控数据的分析,并对检测结果进行评价。 19）负责验证管理,审核验证方案和验证报告。 20）完成上级委派的其它任务。 职责二:qa工作职责 1、清楚每天的出货计划与外来料,并严格按照抽样标准规定来检查待出货、外发加工的产品; 2、将检查后的合格品盖上合格的印章,并摆放在相应的位置; 3、不合格情况出现时,应立即通知相关人员确保产品忙改善,不可耽搁产品的出货,也要避免造成批量性的不良品; 4、对品质不稳定的产品要进行跟踪、有问题时应及时汇报上级或其他人员,并找出解决方法,及时解决问题; 5、协助主管对客户反馈、投诉进行处理,并确保仓库库存的不良品与良品得到有效处理; 6、负责首件的签板确认,并保证无样板不生产、不合格不出货;
qa年度考核个人总结 下面是范文栏目为您提供的qa年度考核个人总结的范文，希望对大家有帮助。 时间像车轮在飞转，不知不觉中，在公司已将近四年，回想这些年的荣辱得失，心里 涌现在酸甜苦辣当中，我深感到要实现心中的理想，我还有很长的路要走，必须要更加艰 苦奋斗。我不怕辛苦，我要争取一切学习进步的机会，我也相信，经过这些年的煅练，我 有能力去承担更多的责任。 大到学生的行为习惯和学习习惯教育，人生理想教育。小到每天晚上的学生检查，， 每天都做同样的事。没有惊天动地的所谓大事，只有每天学生的检查管理。没有在众人面 前的表态和哗宠，只有每天从早到晚的实实在在的工作。没有大会上的全面布Z工作，只 有晚上住宿生的小会和交流。没有每周的固定会议议程，只有每晚必做的检查。没有毕业 典礼的隆重与永恒，只有学生走后凌乱和祝愿。 一、工作的历程 我工作的历程可以分为四个阶段。第一个阶段是成长期，在刚开始工作的第一年，我 像所有的新人那样，压力大，没方向，忙忙碌碌，总有做不完的事、学不完的东西，但通 过自己的努力，我慢慢的摸索出了一些规律，开始有计划的去开展工作，工作也就开始顺 利轻松了。第二阶段是成熟期，工作进入第二年后，各方面的工作能力得到了进一步煅炼、完善，懂得多后，得意洋洋的，这时期我的上进心也是最旺的，效率、质量等指标在好强 心的驱动下达到区域的最高峰，由于业绩突出，成为全厂第一批1人看两条生产线的工艺员。这时期的我有些骄傲，有点意气风发、不可一世的样子。第三阶段是衰老期，万物发 展都是曲折延续的，就像我们的控制图那样，金融危机发生后，我与产品的命运一样，走 向低谷，这个时期，我的产品也连续出现了一些质量问题，有人说我倒霉，什么都被我撞上，但我感谢这些挫折，正因为这些挫折，让我开始虚心反省，让我发现了许多缺点，为 了补长自己的不足，我开始有计划的去学习，希望日后的工作更加成熟稳重。第四阶段是 平淡期，我现在正处于这阶段，我要求自己在工作与生活中，能游刃有余的处理一切事务。平淡是常态，她成熟而稳重，只有平常正直的心才能发挥出最大的智慧。我不信教，但我 把如来佛祖当成我的偶像，因为他任何时候任何事都是那么从容而有智慧。也许我还没达 到这一境界，但这是我的方向，我会去完善自己，发展自己的人生与管理之道。以下是工 作历程表及业绩： 1、工作历程及改善效果表 表格：略过
qa年度工作总结 【篇一：质量管理qa部2013年度工作总结】 尊敬的领导们，同事们： 春去冬来，寒暑更替。转眼之间2013年已经悄然走到了尽头，我 们又即将迈入一个崭新的年头，希望是马到成功，骏马奔腾。 回首即将成为过去的2013，在公司领导人的正确带领下，特别是在 刘总的下榻指导下，我们质量保证qa部全体员工团结一致，发奋拼搏，克服了种种困难，确保了国家gmp2013、6、24日飞行检查的 顺利通过，及后续生产的有序开展，一年来，质量保证qa部，在困 境中谋发展，在挑战中寻机遇，各项工作实现了新的突破。现就一 年的工作总结如下： 一、2013年质量保证qa部主要工作回顾： 2013年是公司非常不平凡的一年，也是难忘的一年，更是质量保证qa部面临工作任务最为繁重和艰巨的一年。公司在领导人正确的领 导下，质量保证qa部全体员工紧紧围绕国家gmp飞行检查的通过 和企业药品管理为中心，着力构建公司药品质量监管体系，积极认 真履行gmp赋予的职责，努力提高监管和技术服务能力，为公司药 品质量管理建设发挥了不可替代的作用，药品监管和服务各项工作，取得了明显成效. 1、积极参与对供应商原，辅及包装材料的资质审核，为公司提供良 好的改进建议并增强了相关部门和工作人员的gmp意识，显示了质 量监管的价值和重要性。同时为推进gmp实施，做出了积极和正确 的引导作用.对gmp文件体系进行全面修订，特别是在8月份以来在生产制造部经理郑焠烨老师的推动和帮助下，对公司目前在生产的 药品品种的工艺规程进行了反复的修订和会审。保证了各产品工艺 以产品批准文件所规定的内容相一致，通过对《质量标准》的修订 和实施，对进一步健全质量保证体系，控制产品质量标准，起到了 良好的促进作用。 2、开展和参与gmp知识培训，协助行政人事部共同制定了系统的 人员培训计划，部门培训全面展开。通过培训，使员工的法制意识 和gmp意识大大提高，为实现质量管理体系的良好运行奠定了基础。 3、加强药品生产过程监管，对原，辅及包装材料生产及产品放行等 环节实行全程质量控制，根据存在的含量不稳定，和容易掺杂﹑掺 假现象及时有效防止和降低了药用材料的以假乱真，以次充好的现
H\gd gdips 。 m _?p.. +f\gd .+ ” ” /+ dn j dnj j apuudib jk iq\n 0+ 1+ 2+ + %bjjg c\ f m& .+ n \m c_in+i o m\ao+ jh AKP ncj_\idib+ jh cook7,,rrr+ skgjdo*_]+ jh,bjjbg *_jmfn, . oc E\mq mno m oc c\mq no m *_ hd mjnjao+ jh *g 2-- *] bjjbg
oc c\mq no m *_ hd mjnjao+ jh *] kbk oc c\mq no m *_ hd mjnjao *g /-- *] gdif _di oc c\mq no m *_ hd mjnjao+ jh *g 2-- *] \gg / h o\bjjg adg Rn\b 7 h o\bjjadg jkodjin *_7 _jh\di oj n \m c *o7 adg otk oj _jrigj\_ %k_a)_j )sgn)kko)j_k)j_n)_j s)sgns)kkos& *g7 gdhdo ja m npgon oj n \m c %_ a\pgo /--& *c7 rjmf rdoc _j ph ion di _dm ojmt %pn t n ajm gj \g \i\gtndn& *i7 gdhdo ja adg n oj _jrigj\_ *j7 rjmfdib _dm ojmt %gj \odji oj n\q _jrigj\_ _ adg n& *a7 jpokpo adg Bs\hkg n7 h o\bjjadg+kt *_ \kkg + jh *o _j )k_a *g /-- *i 2- *j \kkg adg n *a m npgon+cohg h o\bjjadg+kt *c t n *j \kkg adg n *a m npgon+cohg %gj \g _dm \i\gtndn& ” ” FM ” ” é ~ _inh\k _in iph ad m _in_d o3
药厂QA主管工作总结 【 - 主管工作总结】 总结一：药厂QA主管工作总结 本次实习的地点是山东鲁抗医药集团赛特有限责任公司，该公司是国家特大型制药企业山东鲁抗医药集团有限公司和新泰市青云街道办事处合作组建的股份制企业，公司创建于19xx年，20xx年x月x 日通过国家GMp认证复检。由于本次实习的时间比较仓促，我们在该厂的主要是对药厂GMp的一个实习任务。 在国际上，GMp已成为药品生产和质量管理的基本准则，是一套系统的、科学的管理制度。实施GMp，不仅仅通过最终产品的检验来证明达到质量要求，而是在药品声场的全过程中实施科学的全面管理和严密的监控来获得预期质量。实施GMp可以防止生产过程中药品的污染、混药和错药。GMp是药品生产的一种全面质量管理制度。当今时代，竞争愈来愈激烈，产品质量是各个制药企业恪守的、苦心经营的竞争法宝。而GMp提供了保证药品质量的制药企业的基本制度。 对于我这个一直在学校呆着毫无社会经验的学生来说，陌生的环境让我很是不安。非常幸运的是，我所到的公司，遇到的每一位员工
都给予我最真切的帮助，宽容我的过失，甚至不仅帮我改正，更给予鼓励。我把自己当作团队的一员，真切地感受到相互配合完成工作的快乐。从实习的第一天，我便做起了记录，将发生的点点滴滴记下来，有收获，有教训。 我任然清晰的记得第一天到达工厂的情景，我被分到了三车间，车间的负责人首先向我们介绍了车间的布局，略微学习了一下他们对员工的管理制度，便穿上工作服进入生产车间，期间车间主任还给我们介绍了该车间主要生产的药物：辛伐他汀片。 进入车间，主任便给我们分配了岗位，我很不辛的被分到了包装生产线上，一个不需要太多工艺知识的岗位。但是我在包装上学习的很开心，我们每个新学员和包装上的老师傅们的关系都很融洽，就这样通过我们大家共同努力，完成了一次次的任务，每一个新学员都由衷的开心。 在为期半个多月的实习里，我就像一个真正的员工一样上班，感觉自己已经不是一个学生了，天天早上六点半起床，七点半准时到车间换好工作服进入工作状态。实习过程中我遵守公司的各项制度，做到了不睡岗、托岗、闯岗、不缺勤，没发生过任何意外事故，虚心向有经验的同事学习，认真的完成领导下达的工作任务，并把在
现场qa试用期总结（二） 相较于前一段时间的生疏和慌乱，现已经渐渐有了头绪，现场qa的工作流程，以及生产工艺的各个环节都已经有了比较全面的认识和掌握。今后，要做的便是工作方法的积累，工作技能的提升，以及生产工艺的进一步熟悉和了解。下面就这一段时间所学习到的知识，工作中遇到的问题，个人存在的不足以及今后如何提高的思考，还有个人一些建议，这四个方面进行一个总结。 一、所学习到的知识 由于以前从事于食品企业的品质监控工作，在食品企业内部比较注重于haccp的推行以及qs认证等体系的执行，gmp体系的实施显得较为薄弱，虽然曾在课堂上学习过gmp相关的知识，但是仍然觉得非常欠缺。因此，在这段工作期间，对gmp体系在实践中的运行有了一个全新的认识，并通过在工作中遇到的实际问题与理论知识的结合，使得我对gmp体系有了进一步的理解。 现场qa的工作内容包括生产过程的监控，品质的预防和改进，现场生产记录的监督和审查，原辅料、半成品、成品的取样，以及生产前后清场工作的检查，质量异常的反馈，并填写相关记录。三个月来，在领导和同事的指导和帮助之下，对以上这些现场工作的基本流程都有了一个基本的掌握，今后要做的便是进一步的提高和拓宽！ 在对****产品批记录的整理和分析过程中，再联系到生产实际，使我逐步加深了对****产品的认识，并意识到品质工作不单单是现场的监控，从流程入手可能更有利于gmp的推行和品质的改进。此项 工作也是来源于经理的指导和带领，希望今后能够更深入的学习。 二、工作中遇到的问题 下面就在工作中遇到的几个典型问题进行一个简单的总结：“黑色”胶丸问题：压丸机胶带转轴部位渗漏出一滴机油，滴在了胶带上，导致出现色泽偏深的杂质胶丸，当时现场进行了初步处理，发现有70余颗污染胶丸，后经多次拣丸后又找到30余颗丸子污染。此事件对于我来说，是一次深刻的教训：今后出现类似问题，切记及时反馈，现场物料和产品受控。 清场不彻底问题：车间清场过程中，清场人员应付了事，总是有一些死角不能够清理掉，今后清场检查工作要加强。 外包现场操作人员头发外露问题：外包操作的员工，经常将发套披在肩上，未能够戴在头上包住头发，这样极易导致头发掉进产品，有重大质量安全隐患。通过和现场员工的沟通，部分员工能够意识到这个问题，并能按要求戴好发套，而少量员工不能很好做到，除了反映车间热以外，深层原因则是质量意识薄弱。 质量安全隐患：胶原干燥车间使用生锈美工刀，胶液保温桶读数显示不准确，投料称量不够精确，现场使用钢丝清洁球，抛光后丸子框内标识和墙面标识不符，干燥胶丸用的白色框架无物料状态标识随地堆放，试验产品的车间不做清场、试验品留在现场，甘油罐阀门渗油用盆接住的“作坊”行为，等等。 质量反馈问题：包材粘有头发，纸盒压痕太硬，bopp膜起皱、宽度不够，包材色差，等问题。 三、个人存在的不足以及今后如何提高的思考 个人能力方面，qa的工作是需要具备广泛的知识面，良好的沟通能力，敏锐地发现问题，清晰地作出判断以及解决问题的能力。在这些方面，个人觉得都还很有所欠缺，今后要积累更多的知识，锻炼与现场操作人员的沟通能力，提高发现问题、分析问题和解决问题的能力。 工作技能方面，需要进一步的学习和提高，今后要多向领导和经验丰富的同事请教。
药厂班组长个人试用期工作总结 篇一：药厂QA试用期转正工作总结 现场qa试用期总结（二）相较于前一段时间的生疏和慌乱，现已经渐渐有了头绪，现场qa的工作流程，以及生产 工艺的各个环节都已经有了比较全面的认识和掌握。今后，要做的便是工作方法的积累，工 作技能的提升，以及生产工艺的进一步熟悉和了解。下面就这一段时间所学习到的知识，工 作中遇到的问题，个人存在的不足以及今后如何提高的思考，还有个人一些建议，这四个方 面进行一个总结。 一、所学习到的知识由于以前从事于食品企业的品质监控工作，在食品企业内部比较注重于haccp的推行以及qs认证等体系的执行，gmp体系的实施显得较为薄弱，虽然曾在课堂上学习过gmp相关的 知识，但是仍然觉得非常欠缺。因此，在这段工作期间，对gmp体系在实践中的运行有了一 个全新的认识，并通过在工作中遇到的实际问题与理
论知识的结合，使得我对gmp体系有了 进一步的理解。 现场qa的工作内容包括生产过程的监控，品质的预防和改进，现场生产记录的监督和审 查，原辅料、半成品、成品的取样，以及生产前后清场工作的检查，质量异常的反馈，并填 写相关记录。三个月来，在领导和同事的指导和帮助之下，对以上这些现场工作的基本流程 都有了一个基本的掌握，今后要做的便是进一步的提高和拓宽！在对****产品批记录的整理和分析过程中，再联系到生产实际，使我逐步加深了对**** 产品的认识，并意识到品质工作不单单是现场的监控，从流程入手可能更有利于gmp的推行 和品质的改进。此项工作也是来源于经理的指导和带领，希望今后能够更深入的学习。 二、工作中遇到的问题下面就在工作中遇到的几个典型问题进行一个简单的总结：“黑色”胶丸问题：压丸机胶带转轴部位渗漏出一滴机油，滴在了胶带上，导致出现色泽偏深的杂质胶丸，当时现场进
关于NOI系列赛编程语言使用限制的规定 本规定适用于NOI系列的各项全国性竞赛。NOI其它规章、规则中所有与本规定不符之处，均以本规定为准。不遵守本规定所造成的不良后果由选手本人承担。评测环境与竞赛环境相同。 编程通则 1．对于每一道试题，选手只应提交一个源程序文件。源程序文件名由试题名称缩写加后缀构成，源程序文件名及后缀一律使用小写。PASCAL、C及C++程序的后缀分别为.pas，.c，或.cpp。当参赛选手对一道试题提交多份使用不同后缀的源程序文件时，测试系统按照.c, .cpp, .pas的顺序选取第一份存在的文件进行编译和评测，并忽略其他文件。 2．使用C/C++语言者不得使用自己的头文件，使用Pascal语言者不得使用自己的库单元。除另有规定外，每道题参赛程序源文件不得大于100KB，如选手在规定目录下另建其它子目录，这些子目录中的文件均会被评测系统忽略。3．选手程序应正常结束并返回Linux系统，主函数的返回值必须为0。 4．选手程序中只允许通过对指定文件的读写、以及对指定库函数的调用等题目中明确规定的方式与外部环境通信。在程序中严禁下列操作： ?试图访问网络 ?使用fork、exec、system或其它线程/进程生成函数 ?打开或创建题目规定的输入/输出文件之外的其它文件和目录 ?运行其它程序 ?改变文件系统的访问权限 ?读写文件系统的管理信息 ?使用除读写规定的输入/输出文件之外的其它系统调用
?捕获和处理鼠标和键盘的输入消息 ?读写计算机的输入/输出端口 5．除题目另有规定外，选手程序中所使用的静态和动态内存空间总和不得超过128MB。 对C程序的限制 程序禁止使用内嵌汇编和以下划线开头的库函数或宏（自己定义的除外）。 在程序中只能使用下述头文件以及被它们所间接包含：assert.h, ctype.h, errno.h，float.h，limits.h，math.h，stdio.h，stdlib.h，string.h，time.h。 64位整数只能使用long long类型及unsigned long long类型。 对C++程序的限制 程序禁止使用内嵌汇编和以下划线开头的库函数或宏（自己定义的除外）。 64位整数只能使用long long类型及unsigned long long类型。 可以使用STL中的模板。 对Pascal程序的限制 程序禁止使用内嵌汇编，并禁止使用任何编译开关。 在程序中禁止使用除system库（自动加载）和math库（须用uses math子句）之外的其他单元。 凡满足上述规定，并且能在题目规定的命令行下编译通过的程序均为合法的源程序。但即使源程序合法，只要程序执行时有违规行为时，仍被判定为违规。 本规定自公布之日起生效。 中国计算机学会 2011年4月14日
又到了写年度工作总结的时候，企业里管理层和员工写年度总结的自主积极性，反映了企业的管理水平和员工归属感。每个人都要为自己的工作职业生涯负责，写好年终总结，也是对自身发展持续改进的重要方式，对自己负责，对企业负责的一种体现。 一、为何写，为了什么写 作为质量管理部门的一员，你是否觉得平时的质量管理工作枯燥乏味，什么都要管，什么都要做，部门之间难以协调，质量工作难以开展，作用效果不大，最后总结起来观点没有说服力，不能打动领导，让领导重视您的工作和付出？ 不论是质量负责人、经理、主管、办公室QA还是现场QA，我们都是管理者，都应有自主良好的自我工作规划和管理能力。不论多苦多累，记得是为自己而做。认真做好平时的工作记录，积跬步至千里，积小流成江海。做到忆往昔，知得失，明方向，举大业。如果你想成长进步，想在质量管理的道路上迈出坚定的步伐继续走下去，干出成绩，写好总结很关键。 当领导认识到了您的工作对公司正常运转有重要价值，在你今后的质量工作及资源协调要求中才会给予你更多的支持。 二、怎么写，如何准备
相信大家都知道：计划——执行实践——回顾分析总结——再计划——再执行实践——再回顾分析总结，永远是工作总结的主线。而每一次的总结，都是从上一次扎实的工作统计回顾开始。 不同工作年限、不同级别的质量管理职位的总结内容倾向也不太一样，如果你是菜鸟，可以适当的多总结你对职责业务的熟悉过程成长体会和工作感悟。如果你是老鸟，可以使用多种有效形式，如excel图表和PPT，汇总你过去一年做的一切工作记录台帐，充分总结重要部分，以数据图表反映成果、问题和不足，提出改善建议，做好下一步的计划，为明年工作更合理的分配做好基础。 作为质量人，在不断提升自身专业水平的同时，应注重树立权威，可在生产与质量管理协调薄弱的环节，做出成绩，找机会向领导充分分析汇报各类缺陷损失中质量管理起到的关键作用，结合一份良好的工作总结，若能充分体现自己在过去一年的成长收获和对公司部门的贡献，并提出建设性意见和良好计划的，高质量的年度总结，怎能让领导不喜欢，怎能让领导不重视？ 三、写什么，怎样保证效果 如果你在今年取得的进步和收获都十分明显，超额完成了目标，甚至可以把前一年的计划（如果有）列出来做个对比，更加能突出你的成果。如果成果一般，数据不充分，也可适当列举一两个你起了重要作用的有代表性的项目或活动，详细说明问题和解决方法。把能跟企业效益紧密关联结合的质量工作成果充分体现出来。