工作梳理工具

时间阶段输入输出主导参与

①项目立项《立项报告》包含（项目立

项里程碑、产品介绍、培训

资料、方案、资源配备需求《会议记录》项目经理NPI

10~15D

②样机准备《BOM清单》、《贴片需求》《新物料请购单》

样机NPI生产

2~3D

③研发调试//研发/

1~2D

④工艺评审《2D\3D结构图纸》《PCB原

理图与LAYOUT》、样机、《

DFA/DFM CHECLIST》《工艺评审报告》

（注：含DFA/DFM）NPIPE、IE、生产

、品质

8~10D

⑤问题点改善

与验证《工艺评审报告》《工艺评审报告》归档NPIPE、IE、生产

、品质

/

⑥产前会议/《产前排查CHECLIST表

》NPI采购、PMC、

PE、IE、ME、

生产、品质

试产前

三天要求：对研发输出的物料清单进行确认，排查库存状况，无库存物料提出采购

需求，对物料进行了解，确认新物料的性能以及生产作业要求。

要求：NPI了解研发调试的关键性能指标NPI内部工作流程梳理

要求：PE/NPI根据样机与图纸对研发结构、硬件设计进行评审，提出可制造性

、可装配性的意见与建议

问题点：《DFA/DFM CHECLIST》规范有待完善

要求：NPI推动对《工艺评审报告》问题点进行关闭，并组织PE\IE\品质\生产

验证关闭效果

问题点：大货同步的物料只能通过图纸确认是否更改无法验证实际改善效果

要求：NPI确保在上线前所有准备工作都已完成要求：NPI了解新产品项目计划、上市时间、产品设计方案、生产资源要求等，

组织工厂工程、品质人员了解与学习

OKOK过程判断/识别

⑦ 试产《产前排查CHECLIST表》

（注：物料、夹具、资料、

软件等满足）《试产问题点记录表》NPIPE、IE、生产

、品质

7D

⑧ 试产总结《试产问题点记录表》《试产总结报告》NPIPE、IE、生产

、品质、采购

、研发

10~15D

⑨试产问题点

改善与验证《试产总结报告》《试产总结报告》归档NPIPE、IE、生产

、品质

/

⑩批量导入《产前排查CHECLIST表》

供流程梳理的方法及工具,确保流程最优,

以下是供流程梳理的方法和工具，可以确保流程最优化：

1. 流程图：使用流程图来绘制和表示流程。流程图可以清晰地展示每个步骤、决策和流程之间的关系。常用的流程图工具包括Microsoft Visio、Lucidchart等。

2. 价值流分析：通过分析流程中的价值流以及非价值流，来识别并消除浪费和不必要的步骤。这可以通过绘制价值流图、识别和标记待优化的步骤来实现。

3. 连续改进：采用“PDCA循环”（Plan-Do-Check-Act）的方法进行不断地流程优化。该方法包括计划优化、执行优化、检查结果和行动改进。可以使用工具如Kaizen、Lean、Six Sigma等。

4. 业务流程管理（BPM）工具：这些工具用于创建、自动化和管理业务流程。BPM工具可以帮助识别、优化和监控流程，提高效率和质量。常见的BPM工具包括Bizagi、BonitaSoft、Appian等。

5. 流程模拟：通过使用模拟工具，可以模拟和分析不同的流程方案，以找到最佳的流程设计。模拟工具可以预测流程的效果和结果，并帮助做出决策。一些流程模拟工具有Arena、Simul8等。

6. 数据分析和优化：通过分析和挖掘流程数据，可以发现潜在的瓶颈和改进机会。使用数据分析工具和技术，如流程挖掘、数据建模和预测分析等，可以优化流程并作出改进决策。常见的数据分析工具有Excel、Python、R等。

综上所述，使用流程图、价值流分析、连续改进方法、BPM工具、流程模拟工具和数据分析工具，可以确保流程最优化，并不断改进和优化流程效率和质量。

大数据测试方法和工具梳理

1 什么是大数据

大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。

2 大数据测试类型

测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。

在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理非常快，所以它需要高水平的测试技能。处理可以是三种类型：批量、实时、交互。

与此同时，数据质量也是大数据测试的一个重要因素。在测试应用程序之前，有必要检查数据的质量，并将其视为数据库测试的一部分。它涉及检查各种字段，如一致性，准确性，重复，一致性，有效性，数据完整性等。 3 大数据测试实现被分成三个步

3.1 步骤1：数据分段验证

大数据测试的第一步，也称为pre-Hadoop阶段涉及过程验证。

• 来自各种来源（如RDBMS，博客，社交媒体等）的数据应进行验证，以确保正确的数据被拉入系统

• 将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配

• 验证正确的数据被提取并加载到正确的HDFS位置

该阶段可以使用工具Talend或Datameer，进行数据阶段验证。

3.2 步骤2：“MapReduce”验证

大数据测试的第二步是MapReduce的验证。在这个阶段，测试者在每个节点上进行业务逻辑验证，然后在运行多个节点后验证它们，确保如下操作的正确性：

• Map Reduce进程正常工作

• 在数据上实现数据聚合或隔离规则

• 生成键值对

• 在Map Reduce进程后验证数据 3.3 步骤3：输出验证阶段

大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件，同时把文件移到一个EDW（Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库）中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括：

办公室主任工作梳理

1、 办公室工作：

主要负责秘书管理、会务管理、督办管理、文书档案管理、资质荣誉管理工作，包括相关工作的主要职责确定、人员的招募面试、培训、绩效管理、职业规划等工作

（1）、负责公司总裁室领导的各项工作督办、负责管理董事长兼总裁的专职秘书、负责与各副总裁的专职主任进行工作横向管理，安排办公室日常工作，包括公文起草及流转、负责与各部门之间的沟通协调，上传下达，工作督办以及与总裁的对外配合工作，制定总裁室及总裁办的年度预算，并审核使用。 每年完成总裁讲话不少于20篇，完成督办工作上百件。

（2）、总裁室办公室管理工作，组织各项会务，总经理级别以上会务工作，包括每周的总裁办公例会，主要覆盖群体为公司最高层领导，每个月的总裁扩大会议，主要覆盖群体为公司总监以上人员，以及每年组织公司高层领导的培训会、务虚会、出国游等事务，组织规模一般在100人以上，每年不少于6次，参与组织公司年会组织，规模超过1000人。

（3）、负责公司所有资质、知识产权申报工作，包括系统集成资质、涉密资质、软件企业、高新技术企业、计量许可证等、在职期间，与技术部门配合，完成151项著作权申报、5项发明专利、3项实用新型，还在途15项发明专利、6个ISO体系、CMMI等

（4）、负责公司所有荣誉的申报工作，包括上海市质量金奖、国家创新示范企业、上海名牌、上海市著名商标、上海市小巨人、上海四名、国家火炬及重点新产品等一系列荣誉 （5）、负责档案管理工作，包括定期归档、整理、造册、借阅；每周梳理公司荣誉资质清单、合同清单、文书清单等

（6）、负责和常年法律顾问沟通公司法律事宜

2、 外联工作

负责公司与政府项目申报相关的所有事宜，与政府保持日常沟通，主要是科委、商务委、经信委、农委；获取政府项目的指南，并与CTO协商确定申报项目，理解项目并获取相应的资源，与政府就项目进行沟通，并组织申报工作、答辩工作、项目日常管理和最后验收通过