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安全生产事故隐患排查治理情况统计分析表1、安全员是干什么的？安全员，安全生产的日常监督与管理工作，做好定期与不定期的安全检查，控制安全事故的发生。
安全员是执行者，完主要任务是完成安全管理人员交给的任务，安全员是监督者，依照规章制度执行监督工作。
安全员是策划者，它不但是一位合格的安全员，并且对企业的整个安全工作的规划和各项管理工作的布置、落实、责任负全责。
扩展内容安全员主要职责一、持证上岗，主动组织排查各类有关安全隐患，并制定合理方案或填写排查记录。
研究本部门主要安全问题，在思想上统一安全责任，认真研究落实公司各项安全规章管理制度的可行性，确保本部门顺利实行安全生产工作。
二、定期日常安全管理培训，建立控制、完善公司突发性事故制度，参与编制事故应急救援和演练工作，特别在重大节日、重大假期进行中。
三、定责定片管理，做到在开工前，对环境设备排查，消除重大安全隐患，做好交接责任、组织、制度、防范措施落到实处。
四、制定对生产部门人员有关安全作业教育作业文件，定时排查，全面履行安全职责，确保员工无违法犯罪。
五、积极开展创建“文明施工”活动的宣传，使人人知晓创建活动和积极参加。
六、巡查有毒有害危险品管理，实验室要对化学物品严格管理，做到“五双”严格手续，定期排查，账物相符。
七、对于安全员不定时巡查或防范工作不重视、发生重大事故不及时报告的，班组管理干部有权越权上报主管部门，安全员要承担相应处罚责任。
八、负责跟班中的安全生产隐患的排查治理，排查现场管理中存在各项不安全因素，参与及时整改和查验。
九、配合管理人员和相关作业人员完成指定任务，听取群众反馈。
带动全员参与安全工作，充分发挥群众安全员（群安员）的作用，积极开展群安员活动。
参考资料：网络词条安全员2、生产经营单位安全生产事故隐患排查治理统计分析表怎样填？？制定一个表格来，把排查出来的隐患一一填上序号，排查日期，隐患内容，隐患等级（一般隐患、重大隐患），整改计划源或措施，计划完成时间，整改责任人，实际完成时间，验zd收人，备注我用的手机，没法画表了，你自己弄一个吧3、安全员岗位职责安全员岗位职责是：一、持证上岗，主动组织排查各类有关安全隐患，并制定合理方案或填写排查记录。
生产统计日报表模板全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：生产统计日报表是企业在日常生产过程中用来统计生产情况和分析生产效率的重要工具。
通过制作生产统计日报表，可以及时了解企业的生产情况，发现存在的问题并及时解决，提高生产效率，确保生产计划的顺利执行。
制作生产统计日报表首先需要确定报表的内容和格式。
一般来说，生产统计日报表的内容包括生产日期、生产线别、生产数量、不良品数量、原材料消耗、设备故障情况等；格式一般分为表格和图表两种，表格用来呈现具体数据，图表则可以直观地显示生产情况和趋势。
在填写生产统计日报表时，需要及时收集生产现场的数据，包括生产数量、不良品数量、原材料消耗等，保证数据的准确性和完整性。
要根据实际情况调整报表中的相关指标和数据，以便更好地反映生产状况。
生产统计日报表的制作和填写需要各个部门的密切合作，生产部门需要及时提供生产数据，质量部门需要对产品质量进行监控和检测，采购部门需要控制原材料的采购和消耗，设备部门需要及时维护设备保证生产的正常进行。
只有各个部门密切合作，共同努力，才能保证生产统计日报表的准确和有效。
第二篇示例：生产统计日报表是企业日常生产管理中非常重要的一环，通过日报表可以及时了解生产情况，掌握生产进度，发现问题并及时解决。
为了方便企业管理人员及时获取相关数据，制作一份规范的生产统计日报表模板至关重要。
一、日报表基本信息设定1. 报表标题：生产统计日报表2. 报表时间：年/月/日3. 报表制作人：姓名4. 报表审核人：姓名5. 报表备注：如有需要可在备注栏注明相关事项二、日报表内容设定1. 生产情况统计- 当日生产总量- 当日生产良品率- 当日生产废品率- 当日生产异常情况- 生产设备运行情况统计2. 员工工作情况统计- 生产人员出勤情况- 生产人员工作效率- 员工培训情况3. 原材料及半成品情况统计- 原材料库存情况- 半成品库存情况- 原材料及半成品采购情况4. 产品质量情况统计- 产品质量抽检情况- 产品质量异常情况5. 生产安全及环境保护情况统计- 安全事故发生情况- 环保问题及处理情况6. 下一步工作计划- 明日生产计划- 人员调配计划- 设备维护计划三、日报表格式设计1. 表头包括报表标题、时间、制作人、审核人等信息，要求清晰易懂。
全面质量管理的常用七种分析工具 所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、统计分析表法和措施计划表法 质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
１.不良项目调查表 某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
２.零件尺寸频数分布表 此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
３.汽车油漆缺陷统计表 该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
４.不良原因调查表 要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
５.不合格品分类统计分析表 下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6. 措施计划表 措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
工业生产过程数据的异常检测与分析随着工业的快速发展和生产水平的提高，生产过程中产生的数据也不断增多。
对这些数据进行异常检测与分析，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将探讨工业生产过程数据的异常检测与分析的方法和技术，并提供实际案例作为说明。
首先，工业生产过程中的异常数据有很多可能的来源。
例如，设备故障、人为错误、原料不良、环境变化等都可能引起异常数据的产生。
因此，异常检测与分析需要考虑多个方面的因素，并建立相应的模型和算法。
常用的工业生产过程数据异常检测方法有基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
第一种方法是基于统计学的异常检测方法。
这种方法主要依靠统计学的原理，以常态分布为基础，通过计算数据的均值、方差、标准差等统计指标，来判断数据是否异常。
常用的统计学方法有Z-score方法、箱线图方法和控制图方法。
这些方法可以快速检测出异常数据，但适用范围有限，容易受到噪声和离群值的影响。
第二种方法是基于机器学习的异常检测方法。
机器学习算法可以从训练数据中学习到数据的模式和特征，并根据这些特征来判断新的数据是否异常。
常用的机器学习算法包括聚类算法、分类算法和异常点检测算法。
这些算法可以根据数据的特征和分布情况，进行自适应的异常检测。
然而，机器学习方法需要大量的标注数据进行训练，并且对算法的调参要求较高。
第三种方法是基于深度学习的异常检测方法。
深度学习算法通过构建深层神经网络，可以从数据中学习到更加复杂的特征和模式。
这些特征和模式可以帮助模型更好地捕捉异常数据。
常用的深度学习算法有自编码器、生成对抗网络和变分自编码器等。
深度学习方法具有较强的拟合能力，但也需要大量的数据进行训练，并且对计算资源和算法的优化要求较高。
除了选择合适的异常检测方法，还需要进行数据预处理和特征工程。
数据预处理可以清洗数据、处理缺失值和离群值等。
特征工程可以提取合适的特征，以便于模型识别异常数据。
同时，为了提高模型的性能和泛化能力，还可以采用集成学习和模型融合的方法。
数据指标出现异常波动时，你该如何进行异常分析呢？当APP产品业务线的某个数据指标出现异常的波动时，该如何着手数据异常分析呢？在日常的工作中，我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动，或上升或下跌”的问题，XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化率、GMV、客单价等等。
我们该如何着手处理分析呢？这也是面试数据方面的工作比较常见的问题。
那么，今天将系统的梳理总结一下这类问题的分析框架以及需要考虑的问题，今后在遇到此类问题时，希望能有一个明确的着力点以及分析思维。
一般来讲，产品的某些数据指标都会具有固定的波动周期，而且每个周期内数据的变化应该趋于稳定，但在数据监控体系里的日报、周报、月报中某数据指标突然不再符合预期的稳定变化，这就是我们所说的数据出现异常波动。
在这种情况下，我们就需要去深挖数据异常产生的原因。
而做数据异常分析核心就是结合以往经验及各种信息，找出最有可能的原因假设，通过将数据指标的进行拆分，再多维度分析来验证假设，定位问题所在。
其过程中可能会在原假设基础上建立新的假设或者是调整原来假设，直到定位原因。
其实，通过我们每一次的异常分析来定位造成数据波动的问题及原因，建立起日常运营工作和数据异常波动之间的关联性，进而就可以从中找到促进数据增长的新的思路和方法，改变数据结果。
现在，我们先来明确一下数据指标出现异常：上升或下跌，通常有以下情况：一次性波动：只在某个时间节点发生波动。
一次性上升/下跌背后原因的一般都是短期/突发事件，比如系统更新导致数据统计错误，突发的渠道投放冻结等。
周期性波动：会周期性发生上升/下跌，比如双十一、周末、春节等季节性因素。
一般业务开展都有周期性，比如考勤工具类APP，就是以周为单位循环。
工作日和周末就是有明显差异波动。
持续性波动：从某时间开始，一直出现上升/下降趋势。
而持续性上升/下跌背后原因往往都是深层次的，比如用户需求转移，渠道投放长期暂停，大环境等因素，导致出现持续性的。
生产线火灾事故分析表格1. 事故基本信息事故名称：生产线火灾事故发生时间：2021年5月15日事故地点：某工厂生产车间事故等级：重大事故事故类型：火灾事故2. 事故背景简述在某工厂生产车间，一台生产线突然发生火灾事故，造成了严重的损失及生产中断。
事故发生后，工厂立即组织应急救援，并报告相关部门进行事故调查处理。
3. 事故原因分析3.1 设备故障在初步调查中发现，火灾事故是由生产线上的设备故障引起的。
设备在运行过程中出现异常，导致设备起火，随后火灾迅速蔓延。
3.2 维护保养不当相关负责人在事后承认，该设备存在维护保养不当的情况，缺乏定期检查与维护，导致设备发生故障的风险增加。
3.3 解决方案不及时工厂员工发现设备出现异常后，并未立即采取有效措施进行处理，导致事故发展失控。
4. 事故损失评估4.1 人员伤亡事故中未造成人员伤亡，但部分员工因情绪激动而受到影响。
4.2 财产损失设备受损严重，需要大量资金进行修复和更换；同时生产线上的产品原料等也受到了损坏；由于事故导致生产中断，工厂面临了巨大的经济损失。
4.3 环境影响火灾导致车间内的环境污染，需要进行清理和修复。
5. 事故应对及后续处理5.1 应急救援事故发生后，工厂立即启动应急救援程序，安全疏散员工，防止事故危害扩大。
5.2 事故调查工厂成立专门的事故调查组，对事故进行深入调查，查明事故原因，并提出防范措施。
5.3 安全预防工厂立即对所有生产设备进行全面检查，并对设备维护保养进行加强，降低设备故障发生的概率。
5.4 维护人员培训加强对维护人员的培训，提高其对设备运行情况的敏感度，增强设备维护保养的专业性和及时性。
5.5 组织整改工厂针对事故原因，对相关管理责任人进行约谈并进行整改，加强事故防范措施。
6. 事故启示及教训6.1 安全防范意识生产线上设备的安全防范意识需要进一步增强，员工需要时刻关注设备运行情况，发现异常及时处理。
6.2 安全培训对相关管理人员和员工进行安全培训，提高其应对突发事件的能力和应变能力。
异常工时管理及计算标准（ISO9001-2015）1、目的为确保异常工时按时、按质、合理地进行统计分析，使之真正起到汇总进行劳动效率核定，特制定本计算标准。
2、范围本计算标准适用于物料不按计划时间准时交付、来料质量不良，影响车间正常生产作业而产生产的不良工时，需统一标准进行归口汇总管理。
3、职责生产计划：负责计算和统计归口管理1、生产物料不按计划准时交付造成生产线待料停线，车间需记录待料停线异常工时。
待料停线异常工时=产品工序操作人数×待料时间（要写明起和止时间）。
如因生产料物待料需转换产品，车间需附加转线工时，转线工时=转线实际用时×转线人数，转线工时由产品待料厂商承担。
2、物料来料不良造成生产停线，车间需记录停线异常工时。
停线异常工时=产品工序操作人数×待料时间（要写明起和止时间）。
如因生产物料待料需转换生产另外产品，车间需附加转线工时，转线工时=转线实际用时×转线人数，转线工时由产品不良厂商承担。
3、物料来料不良经质管部断定又能挑选使用，车间需记录异常增加工时。
异常增加工时=挑选人数×挑选时间。
4、物料来料不良经质管断定可以增加劳动工时让步接收使用，车间需记录异常增加工时。
异常增加工时=增加人数×工作时间。
5、因零件存在产品质量隐患，需要进行设变或生产过程操作不当需返工处理产成品，车间需记录异常工时。
具体分解为：A：总成产品全拆后再组装：返工异常工时=总成单台核定工时标准×2×返工台数。
B：产品部位拆换返工：返工异常工时=（总成单台核定总工时标准÷总工序数×返工工序数×2）×返工数量。
6、产品来料包装数量差而供应商不能及时在计划生产时间内及时补差，影响车间正常生产作业不能按计划完成时，车间需记录差件异常工时。
差件异常工时=（差件台数×总成单台核定工时标准）。
7、在生产中因设备突然故障生产作业不能按正常计划执行，设备故障经设备科确认在短时间内能恢复正常工作，车间需记录停线异常工时。
第1篇一、引言随着市场经济的发展，企业面临着日益激烈的市场竞争。
财务报表是企业经营状况的重要反映，通过对财务报表的分析，可以了解企业的财务状况、经营成果和现金流量。
然而，在实际的财务报表分析过程中，可能会出现一些异常值，这些异常值可能会对企业经营决策产生重大影响。
本报告旨在通过对财务报表异常值的分析，揭示企业潜在的风险和问题，为企业决策提供参考。
二、异常值分析的方法1. 统计分析法：通过计算财务数据的均值、标准差等统计指标，识别出显著偏离整体数据的异常值。
2. 比较分析法：将企业财务数据与同行业平均水平、历史数据进行比较，发现异常波动。
3. 因素分析法：分析导致异常值产生的原因，包括外部环境、内部管理等方面。
4. 案例分析法：通过对特定案例的分析，总结异常值产生的原因及应对措施。
三、异常值分析案例1. 案例背景某公司是一家从事电子产品研发、生产和销售的企业，近年来，公司业绩持续增长，但2019年财务报表显示，公司存货周转率明显低于行业平均水平，同时应收账款周转率也出现异常波动。
2. 异常值分析（1）统计分析法通过计算2019年存货周转率和应收账款周转率的均值、标准差，发现存货周转率低于行业平均水平，且标准差较大，存在显著异常；应收账款周转率也低于行业平均水平，且波动较大。
（2）比较分析法将2019年存货周转率和应收账款周转率与同行业平均水平及公司历史数据进行比较，发现存货周转率低于历史平均水平，应收账款周转率低于行业平均水平，存在明显异常。
（3）因素分析法分析导致存货周转率和应收账款周转率异常的原因：a. 外部环境：市场竞争加剧，公司产品滞销，导致存货积压。
b. 内部管理：公司销售部门管理不善，应收账款回收不力。
（4）案例分析通过对案例的分析，发现公司存货积压和应收账款回收不力是导致财务异常的主要原因。
为解决这一问题，公司采取了以下措施：a. 加强销售部门管理，提高销售团队执行力。
b. 优化库存管理，降低存货积压。
