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基于SPC的质量控制体系建立与实施质量是企业生产和管理的核心，而可持续发展需要不断提高质量标准。
为了确保质量的稳定性，SPC（统计过程控制）已被广泛应用于质量控制领域。
本文将介绍如何建立和实施基于SPC的质量控制体系。
一、质量控制体系概述质量控制体系是一个完整的、系统化的质量控制体系。
它包括确定质量标准、制定质量控制计划、执行质量控制、收集和分析质量数据、调整质量控制计划和持续改进。
基于SPC的质量控制体系是一个将SPC方法应用于生产和管理过程的质量控制体系。
SPC是一种基于数据的质量控制方法，通过监控和控制过程变异性来确保质量的稳定性。
该方法主要采用一系列统计方法和工具，如控制图、直方图、过程能力指数（Cpk）、过程平均值（Xbar）和标准差（S）等来实现。
二、基于SPC的质量控制体系建立1.确定质量标准确定质量标准是建立基于SPC的质量控制体系的第一步。
在此步骤中，应确定产品或服务的质量标准，如产品尺寸、重量、表面质量、功能和性能等。
同时，还需确定产品或服务的质量指标，如不良率、次品率、维修率等。
2.制定质量控制计划在确定了质量标准和质量指标之后，需要制定质量控制计划。
该计划应包括哪些SPC方法和工具应用于哪些过程和环节。
根据质量标准和质量指标，选择适当的数据采集和监控方法，如抽样调查、SPC控制图、多元控制图等，以确保产品或服务的质量稳定性。
3.执行质量控制执行质量控制计划是建立基于SPC的质量控制体系的关键步骤之一。
在此步骤中，需要根据制定的质量控制计划采集数据并进行处理和分析。
根据结果，对质量问题进行定位和改进，并进行全面的记录和管理。
4.收集和分析质量数据基于SPC的质量控制体系需要持续收集和分析质量数据。
通过分析数据，了解生产和管理过程的变异性，并根据分析结果采取相应的措施。
充分利用SPC方法和工具，如控制图、直方图、Cpk、Xbar和S 等，以有效地监控和改进生产和管理过程。
5.调整质量控制计划根据收集和分析的数据，对质量控制计划进行调整。
于加强数据资产管理的指导意见1.引言1.1 概述数据资产管理是一个组织内部非常重要的环节，它涉及到对数据资源的有效管理和利用。
随着信息时代的到来，数据成为了企业最为重要的资源之一。
因此，合理管理和保护数据资产已成为各个企业不可或缺的任务。
同时，由于数据资产数量急剧增加，为了更好地利用这些宝贵的资源，数据分类与标准化也成为了一项迫切需要解决的问题。
本篇长文着重讨论了数据资产管理的指导意见，旨在帮助企业更好地理解和应用数据资产管理的重要性，并提供一些实用的建议和指导。
本文将从以下几个方面进行论述：首先，我们将对数据资产管理的重要性进行探讨，详细分析数据资产管理对企业的意义和价值。
其次，我们将介绍数据分类与标准化的相关概念和方法，以期帮助企业实现对数据资产的合理分类和高效利用。
最后，我们将对全文进行总结，并给出一些建议和指导，供读者参考。
通过本篇文章的阅读，读者将对数据资产管理有一个更为全面的了解，能够清晰认识到数据资产管理对于企业日常运营和发展的重要性。
同时，通过学习本文中提供的数据分类与标准化的方法和指导，读者可以在实际工作中更好地应用这些技巧，以实现数据资产的最大化价值。
接下来，我们将深入探讨数据资产管理的重要性。
文章结构部分的内容可以编写如下：1.2 文章结构本篇文章主要分为引言、正文和结论三个部分，下面对各个部分的内容进行简要介绍。
1）引言引言部分首先对本文的背景和意义进行概述，强调数据资产管理的重要性，并提出本文的目的。
通过引言部分，读者可以对全文内容有一个整体的了解。
2）正文正文部分是文章的主要内容，分为两个主要部分：数据资产管理的重要性和数据分类与标准化。
- 2.1 数据资产管理的重要性在这一部分，我们将详细介绍数据资产管理的重要性，并通过事例和数据分析，阐述数据资产管理对于企业的价值和意义。
同时，我们将探讨数据资产管理在提高组织运营效率、风险控制、决策支持等方面的作用。
- 2.2 数据分类与标准化在这一部分，我们将分析数据分类与标准化的必要性和优势。
数据标准化系统实施情况评定报告1. 背景数据标准化系统是为了提高数据质量和一致性而设计的工具。
本报告旨在评估数据标准化系统的实施情况，并提供相关建议。
2. 实施情况评估2.1 系统功能数据标准化系统已经成功开发并部署。
系统的功能包括但不限于以下方面：- 数据清洗和去重：系统能够自动检测并去除重复的数据，并进行数据清洗以确保数据质量。
- 数据转换和映射：系统能够将不同格式和结构的数据转换为统一的标准格式，并进行数据映射以确保一致性。
- 数据验证和校验：系统能够根据预设的规则对数据进行验证和校验，以保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据质量改进数据标准化系统的实施对于提高数据质量有显著的影响。
根据实施后的数据质量评估，以下改进已经实现：- 数据准确性提升：通过数据验证和校验功能，错误数据和不完整数据的比例大幅下降，数据准确性得到显著提升。
- 数据一致性增强：通过数据转换和映射功能，不同源数据之间的格式和结构差异得到克服，数据一致性得到增强。
2.3 用户反馈根据用户反馈调查，数据标准化系统得到了广泛认可和好评。
用户认为该系统易于使用，并且能够满足他们的数据处理需求。
以下是一些用户的积极反馈：- "系统界面简洁直观，操作非常方便。
"- "标准化数据后，数据分析和报告生成的效率明显提高。
"- "系统的数据验证功能很强大，帮助我们捕捉到很多数据错误和潜在问题。
"3. 建议虽然数据标准化系统的实施已经取得了很好的成果，但仍有一些改进空间。
基于实施情况评估和用户反馈，我们提出以下建议：- 持续优化系统功能：不断改进数据清洗、转换、验证和校验的算法和规则，以适应不断变化的数据处理需求。
- 提供更多培训和支持：为系统用户提供持续的培训和技术支持，以帮助他们更好地使用系统，并解决遇到的问题。
- 加强数据安全控制：进一步巩固系统的数据安全性，确保敏感数据不被未经授权的人员访问和使用。
中国银监会关于做好《商业银行资本管理办法(试行)》实施工作的指导意见文章属性•【制定机关】中国银行业监督管理委员会(已撤销)•【公布日期】2013.04.16•【文号】银监发[2013]11号•【施行日期】2013.04.16•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】银行业监督管理正文中国银监会关于做好《商业银行资本管理办法(试行)》实施工作的指导意见（银监发[2013]11号）各银监局，各政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行，邮储银行：《商业银行资本管理办法(试行)》(以下简称《资本办法》)已于 2013年1月1日开始实施。
为稳步推进《资本办法》实施，现提出如下指导意见：一、建立健全工作机制。
各商业银行、各银监局应充分认识到实施《资本办法》对于促进银行业转变发展方式、维护银行体系稳健运行的重要性，切实加强《资本办法》实施工作的组织领导，建立健全相应的工作机制。
商业银行应落实一把手责任制，建立由高管层牵头并向董事会负责的《资本办法》实施领导小组，指定专门部门(或团队)统筹《资本办法》的实施工作，明确相关部门的分工，理顺总行(母行)、分行(子行)的职责边界及工作流程，制定清晰可行的实施方案，保证《资本办法》实施工作有序开展。
各银监局要确定牵头处室，负责统筹协调辖内法人银行《资本办法》的实施工作。
二、加大资源投入力度。
商业银行应加大人力、财力和技术资源的投入，为《资本办法》的顺利实施提供支持。
一是加强资产负债部门、计划财务部门、风险管理部门、审计部门和信息科技部门的相关人员配置，提升员工的专业能力。
二是扩大与《资本办法》实施相关的资本规划、流程更新、技术提升等方面的财务投入，保证《资本办法》实施取得实效。
三是在科技资源投入方面，优先考虑与《资本办法》实施相关的信息系统建设升级项目。
银监局应结合辖内法人银行的实际，在监管人员配备、现场检查和非现场监管项目上优先安排。
三、进一步拓宽培训范围。
关于印发公司智能电能表质量管控实施指导意见和评价细则的通知各电业局、电力科学研究院：为加强智能电能表质量管理，切实保障智能电能表质量可靠、计量准确以及正常稳定运行，根据《国家电网公司智能电能表质量管控意见》及《国家电网公司智能电能表质量管控意见评价细则》要求，公司制订了《湖南省电力公司智能电能表质量管控实施指导意见》和《湖南省电力公司智能电能表质量管控评价细则》。
现予印发，请遵照执行。
智能电能表质量管控实施指导意见为切实保障智能电能表质量可靠、计量准确以及正常稳定运行，全面切实落实《国家电网公司智能电能表质量管控意见》，公司制定了智能电能表管控实施指导意见。
一、建立健全智能电能表质量管控组织体系(一)组织机构及职责公司营销部：归口管理公司智能电能表质量管控相关工作的监督、评价和考核工作。
组织建立全省智能电能表质量管控组织体系，完善智能电能表供货、运行及供应商等环节质量管控指标评价体系。
公司物资部：负责智能电能表采购环节的质量管控工作，组织开展供应商评价工作，协调处理产品监造及合同履约过程中遇到的问题。
公司电科院：开展各中标批次的智能电能表供货前样品比对和全性能试验，及时发布比对和检测结果信息，做好智能电能表设计方案、主要元器件和程序软件备案管理，对市(州)电能计量中心检测设备配置、检测方法、疑难问题分析等提供技术支持与指导，开展相关技术培训;及时统计、分析、编报质量监督报表和报告，建立全省智能电能表质量监督数据库;负责组织和实施运行中智能电能表抽样全性能试验检测工作，并负责质量分析及故障鉴定工作。
各电业局营销部：负责本局智能电能表质量管控工作，制定落实责任体系，建立智能电能表质量管控常态工作机制(含智能电能表质量问题、技术问题反馈渠道建设等)，建立健全质量管控工作制度，并监督执行。
各电业局电能计量中心：负责开展智能电能表供货后样品比对、全检验收试验工作，组织落实上级下达的智能电能表运行抽检计划，负责智能电能表故障处理工作，定期统计分析新购、运行环节智能电能表质量情况。
上海市经济和信息化委员会等印发《关于开展资源利用效率评价工作的指导意见》的通知正文：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------上海市经济和信息化委员会等印发《关于开展资源利用效率评价工作的指导意见》的通知各区人民政府，市政府各有关委、办、局，有关单位：经市政府同意，现将《关于开展资源利用效率评价工作的指导意见》印发给你们，请遵照执行。
上海市经济和信息化委员会上海市发展和改革委员会上海市科学技术委员会上海市财政局上海市规划和自然资源局上海市生态环境局上海市市场监督管理局上海市地方金融监督管理局上海市统计局国家税务总局上海市税务局2019年4月10日关于开展资源利用效率评价工作的指导意见为落实《关于本市促进资源高效率配置推动产业高质量发展的若干意见》（沪府发〔2018〕41号）和《关于本市全面推进土地资源高质量利用的若干意见》（沪府规〔2018〕21号），建立以创新发展提质增效为核心的资源利用效率评价制度，提高资源利用效率，优化资源配置结构，推动产业高质量发展，经市政府同意，现就本市开展资源利用效率评价工作提出指导意见如下：一、明确总体要求（一）指导思想坚持创新引领、质量第一、效益优先，着力提高经济密度，提高投入产出效率。
树立“以亩产论英雄”“以效益论英雄”“以能耗论英雄”“以环境论英雄”的绩效导向，建立资源利用效率评价办法，以评促转、以评促优，形成四个“论英雄”的激励约束机制。
以资源利用效率评价结果为依据，对“高产田”和“低产田”深化差别化政策指导，在产业准入、土地供应、技术改造、结构调整等方面分类施策，促进企业和产品的优胜劣汰，引导资源向优质企业和产品集中，增强产业发展的质量优势，持续推动经济规模和效益提升。
中国人民银行办公厅关于印发《国库统计分析工作指导意见》的通知文章属性•【制定机关】中国人民银行•【公布日期】2011.12.20•【文号】银办发[2011]242号•【施行日期】2012.01.01•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】银行业监督管理正文中国人民银行办公厅关于印发《国库统计分析工作指导意见》的通知（2011年12月20日银办发[2011]242号）中国人民银行上海总部，各分行、营业管理部，各省会(首府)城市中心支行，各副省级城市中心支行：为适应新形势对国库工作的要求，进一步强化统计分析工作管理，指导各级国库有效地开展统计分析工作，不断提高统计分析水平，总行制定了《国库统计分析工作指导意见》(见附件)，现印发给你们，请认真组织学习并遵照执行。
原《国库统计分析工作指导意见》(银国库[2005]66号文印发)、《国库统计分析业务实地检查方案》(银国库[2006]30号文印发)同时废止。
附件国库统计分析工作指导意见第一章总则第一条为规范国库统计分析工作，强化管理，提高质量，促进业务发展，充分发挥国库的职能作用，根据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国国家金库条例》、《金融统计管理规定》(中国人民银行令[2002]第9号发布)等法律法规及相关制度，制定本指导意见。
第二条各级国库(含代理国库，下同)开展国库统计分析工作，执行本指导意见。
第三条国库统计分析是国库工作的重要组成部分，其基本任务是：对国库资金运行有关信息进行统计分析，对其变动趋势进行预测；开展国库统计调查和研究，为中央银行、各级政府和相关部门制定有关政策提供统计信息和参考依据，充分发挥国库在国家预算执行中的促进、反映和监督作用。
第四条国库统计分析工作应坚持真实性、及时性、准确性和科学性的原则。
第五条国库统计分析工作遵循“垂直领导，分级管理，分级负责”的原则。
第二章工作内容和总体要求第六条国库统计分析工作的基本内容：(一)编报各类国库统计报表(包括收支、退库、库存等统计表，下同)。
目录零、为什么要进行数据标准建设 (2)1、数据标准现状 (2)2、数据标准作用 (2)一、数据标准工作的定义 (2)二、数据标准编制的原则 (2)1、实用性原则 (2)2、前瞻性原则 (2)3、开放性原则 (3)4、遵从上位原则 (3)5、核心聚焦原则 (3)三、数据标准责任人体系 (3)四、数据标准的内容 (3)1、数据标准的分类 (3)2、数据标准文档的内容 (5)五、数据标准建设的开展 (6)1、现状调研 (6)2、标准规划 (6)3、标准设计 (6)4、映射实施 (6)5、标准实施 (6)6、标准维护 (7)六、数据标准建设的相关工具（数据治理） (7)1、数据建模工具 (7)2、数据质量管理软件 (7)3、元数据管理工具 (7)4、主数据管理（MDM）中心 (7)七、数据标准涉及的相关文档 (8)八、能力评价标准 (8)九、附件 (8)零、为什么要进行数据标准建设1、数据标准现状数据需求缺乏规范，造成数据对象多份存储，存储结构各异，严重影响数据共享；数据标准依据各异，造成统计口径无法匹配；业务口径不统一，造成沟通困难，发生歧义。
2、数据标准作用数据具备业务、技术、管理的属性（1）对于业务提升业务规范性；提升数据对业务分析的支持度；实现数据信息统一一致，数据更容易在各部门之间流转。
（2）对于技术相通的数据结构，才能容易实现共享和交换；减少大量的转换、清洗工作，极大提升数据处理效率，降低出错几率（3）对于管理提供完整、即使、准确、高质量的数据，为决策支持、精细化管理等提供支撑一、数据标准工作的定义指对数据的含义、命名、结构、取值、编码等信息进行定义和规范，达成数据在业务、技术、管理上的一致性和准确性，并对数据的组织、监督和维护进行标准化的过程。
它是由管理规范、流程管控、技术工具等共同组成的体系，通过这套体系逐步实现企业信息标准化。
二、数据标准编制的原则1、实用性原则数据标准体系须满足企业业务发展和业务应用的实际需求，体现企业特色，突出重点，能够指导企业数据标准的定义和数据标准在业务、技术、管理层面的落地工作。
中国移动企业级大数据中心建设指导意见为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对内驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国范围内实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“内增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。
一、建设要求与重点企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。
为企业内、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。
企业级大数据中心的建设要求包括三方面：（一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。
（二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。
（三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。
二、建设重点企业级大数据中心建设重点要求如下：（一）企业级大数据中心的能力要求为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分：数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。
数据质量评估指导意见数据质量评估是一个关键的过程，它对于确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性至关重要。
下面我将从多个角度提供一些指导意见：1. 数据准确性，在评估数据质量时，首先要确保数据的准确性。
这包括对数据的来源进行审查，验证数据的来源是否可靠和可信。
另外，需要检查数据是否存在错误、遗漏或重复，以及是否符合预期的数据模式和规律。
建议使用数据质量工具或者编写数据质量规则来自动化检查数据准确性。
2. 数据完整性，数据完整性指的是数据是否包含了所有需要的信息，没有遗漏或缺失。
在评估数据质量时，需要检查数据是否存在缺失值、空值或者不完整的记录。
建议对数据进行完整性检查，并采取必要的措施来填补缺失的数据或者处理不完整的记录。
3. 数据一致性，数据一致性是指数据在不同的地方和时间点上是否保持一致。
在评估数据质量时，需要检查数据是否存在矛盾或者不一致的情况。
建议对数据进行一致性检查，并确保不同数据源之间的一致性和匹配性。
4. 数据可靠性，数据可靠性指的是数据是否能够反映真实的情况，并且能够被信任和依赖。
在评估数据质量时，需要对数据的来源、采集和处理过程进行审查，确保数据的可靠性。
建议建立数据质量管理流程，并对数据进行定期的审核和验证，以确保数据的可靠性和稳定性。
综上所述，数据质量评估是一个复杂而重要的过程，需要从多个角度进行综合考虑。
通过对数据准确性、完整性、一致性和可靠性进行全面评估，可以帮助组织更好地理解和利用数据，提高数据的质量和可信度。
希望这些指导意见能够对你有所帮助。
1.导入度量规则
在“数据质量定义——度量规则”页面点击“导入导出——导入”按钮，如下图：
选择要导入的度量规则Excel文件（2003或2007版），然后点击“导入”完成度量规则导入，如下图：
度量规则参考实例如下（共230个）：
度量规则参考实例.
xls
注：1.度量规则中的度量规则ID列建议不填写，在导入的时候由系统自动生成。
2.生成检核方法
在“数据质量定义——检核方法审核”页面点击“导入”按钮，如下图：
选择要导入的脚本配置Excel文件（2003或2007版），然后点击“导入”完成检核方法的脚本配置，如下图：
导入完成后，系统会自动生成相应的检核方法，并标注出每一个检核方法脚本的审核结果，如果状态列显示为绿色√表示审核通过，如果显示为红色×表示审核未通过，鼠标放在上面会显示具体错误信息，这时需要修改文档中数据，再次导入即可，如下图：
所有审核通过后，可以点击“导出”按钮，将生成的检核方法导出为Excel文档，如下图：
脚本配置参考实例如下：
脚本配置参考实例.
xls
注：1.检核方法ID与所属度量规则ID列建议不填写
2.填写时请参考文档中的“检核方法填写说明”的Sheet页
3.导入检核方法
在“数据质量定义——检核方法”页面点击“导入导出——导入”按钮，如下图：
选择要导入的检核方法Excel文件（2003或2007版），也就是第2步中生成的检核方法
文件，然后点击“导入”完成检核方法导入，如下图：
检核方法参考实例如下（共904个）：
检核方法参考实例.
xls
注：检核方法ID与所属度量规则ID列建议不填写，但是所属度量规则名称一定要与导入的度量规则中的度量规则名称一致，
4.配置数据源
在“系统配置——数据源配置”页面点击“新增”按钮，如下图：
在弹出窗口中先写要检核的系统的数据源配置信息，然后点击“连接测试”测试一下填写是否正确，如下图：
其中“系统”名称要与检核方法的“检核系统”属性保持一致，“允许最大连接数”是在检核任务执行时检核目标数据库允许的最大连接数。
5.新增检核任务
老版本系统中不支持页面新增检核任务，是由ETLPlus触发生成，所以需要操作数据库手动插入一条检核任务。
参考SQL如下：
INSERT INTO T_PUBCHECK_TASK(ID, JOB_TIME, DATA_DATE, CHECK_SYSTEM, STATUS) VALUES(SEQ_T_PUBCHECK_TASK.nextval, '2013-11-25 16:10:23', '2013-07-31', 'GDM', '0')
其中，“JOB_TIME”字段表示插入这条数据的时间，“DATA_DATE”字段表示要检核的数据的数据日期，格式必须为“yyyy-MM-dd”，“CHECK_SYSTEM”字段表示要检核的系统的名称，注意它必须与所配置的数据源中系统名称保持一致，当然也要与检核方法的“检核系统”属性保持一致，“STATUS”字段为固定值“0”。
6.设置调度时间
调度时间在文件“quartz-dqms-schedule.xml”中配置，其中“CheckJob”为检核任务的调度时间，如下图：
“QuesDetailJob”为检核结果数据采集的调度时间，如下图：
具体调度时间可根据需要自行修改。
参考文档如下：
quartz-dqms-sched
ule.xml。
