数据分析控制程
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质量管理:数据分析控制程序引言概述:在现代企业管理中,质量管理是至关重要的一环。
数据分析控制程序是质量管理中的关键步骤,通过对数据进行分析和控制,企业可以及时发现问题并采取相应的措施,从而提高产品和服务的质量,满足客户的需求。
本文将从数据分析控制程序的定义、重要性、实施步骤、常用工具和案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据分析控制程序的定义:1.1 数据分析控制程序是指企业通过收集、整理、分析和解释数据,以监控和改进产品或服务的过程。
1.2 数据分析控制程序是质量管理体系中的一个重要环节,通过对数据进行持续的监控和分析,帮助企业及时识别问题并采取纠正措施。
1.3 数据分析控制程序通常包括数据采集、数据处理、数据分析、数据解释和数据应用等环节。
二、数据分析控制程序的重要性:2.1 通过数据分析控制程序,企业可以及时了解产品或服务的质量状况,发现问题并及时解决,提高客户满意度。
2.2 数据分析控制程序可以帮助企业降低生产成本,提高生产效率,提升竞争力。
2.3 数据分析控制程序有助于企业建立持续改进的文化,不断提升产品或服务的质量水平,保持市场竞争力。
三、数据分析控制程序的实施步骤:3.1 确定数据分析控制的目标和范围,明确需要收集和分析的数据类型和指标。
3.2 设计数据采集和处理的流程,确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和解释,通过统计方法、图表分析等手段对数据进行深入研究,找出潜在问题和改进机会。
四、数据分析控制程序常用工具:4.1 控制图:通过绘制控制图,可以直观地显示数据的变化趋势和异常情况,帮助企业进行质量控制。
4.2 散点图:散点图可以帮助企业发现数据之间的相关性和规律性,为决策提供依据。
4.3 直方图:直方图可以用来显示数据的分布情况,帮助企业了解数据的特点和规律。
五、数据分析控制程序的案例分析:5.1 某汽车制造企业通过数据分析控制程序,发现某一批次零部件的质量存在问题,及时召回并更换,避免了安全事故的发生。
(完整版)数据分析控制程序引言概述:数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的程序,它能够匡助用户从海量数据中提取实用的信息和洞察,并用于决策制定和业务优化。
本文将从五个大点来详细阐述数据分析控制程序的相关内容。
正文内容:1. 数据采集和清洗1.1 数据源的选择和获取数据分析控制程序需要从多个数据源中获取数据,包括数据库、文件、API 等。
在选择数据源时,需要考虑数据的可靠性、完整性和准确性。
1.2 数据清洗和预处理获取到的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题,数据分析控制程序需要进行数据清洗和预处理,包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等,以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理2.1 数据库设计和优化数据分析控制程序需要设计合适的数据库结构,以满足数据存储和查询的需求。
同时,还需要进行数据库的性能优化,包括索引设计、查询优化等,以提高数据的存取效率。
2.2 数据备份和恢复为了保证数据的安全性和可靠性,数据分析控制程序需要定期进行数据备份,并建立相应的恢复机制,以防止数据丢失或者损坏。
3. 数据分析和挖掘3.1 数据探索和可视化数据分析控制程序需要通过统计分析、可视化等手段,对数据进行探索和可视化展示,以发现数据中的规律和趋势。
3.2 数据建模和预测基于采集到的数据,数据分析控制程序可以进行数据建模和预测,包括回归分析、时间序列分析等,以预测未来的趋势和结果。
4. 数据报告和展示4.1 报告生成和自动化数据分析控制程序可以根据用户需求,生成相应的数据报告,包括图表、表格等,以便用户更好地理解和分析数据。
4.2 可视化展示和交互性为了更好地展示数据,数据分析控制程序可以利用可视化工具和技术,将数据以图表、地图等形式呈现,并提供交互性功能,使用户可以根据需要进行数据的筛选和分析。
5. 数据安全和隐私保护5.1 数据加密和权限控制数据分析控制程序需要采取相应的加密措施,保护数据的安全性和隐私性。
(完整版)数据分析控制程序引言概述:数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的软件程序。
它可以帮助用户从数据中提取有用的信息,并帮助他们做出准确的决策。
本文将介绍数据分析控制程序的完整版,包括其功能、应用场景、特点以及未来发展方向。
一、功能1.1 数据采集:数据分析控制程序可以从多个来源采集数据,如数据库、文件、传感器等。
它可以自动化地收集数据,并将其存储在一个集中的位置,方便后续的分析和处理。
1.2 数据清洗:在进行数据分析之前,通常需要对数据进行清洗,以去除不准确、不完整或重复的数据。
数据分析控制程序可以自动检测和处理这些问题,确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据分析:数据分析控制程序可以使用各种统计和分析方法来揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以进行数据可视化、聚类分析、回归分析等,帮助用户深入理解数据并做出有意义的决策。
二、应用场景2.1 企业管理:数据分析控制程序可以帮助企业管理者监控和分析各种业务数据,如销售数据、生产数据、客户数据等。
通过对这些数据的分析,管理者可以及时发现问题和机会,并采取相应的措施。
2.2 金融领域:在金融领域,数据分析控制程序可以用于风险评估、投资组合管理、市场预测等。
它可以帮助金融机构更好地理解市场动态,提高投资决策的准确性和效益。
2.3 医疗健康:在医疗健康领域,数据分析控制程序可以用于疾病预测、患者管理、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析,医生和研究人员可以更好地了解疾病的发展规律,提高治疗效果和研究成果。
三、特点3.1 自动化:数据分析控制程序可以自动化地进行数据采集、清洗和分析,减少了人工处理的工作量和错误率。
3.2 实时性:数据分析控制程序可以实时地对数据进行分析和处理,帮助用户及时发现问题和机会,并做出相应的决策。
3.3 可扩展性:数据分析控制程序可以根据用户的需求进行定制和扩展,满足不同行业和领域的数据分析需求。
四、未来发展方向4.1 人工智能技术:未来,数据分析控制程序将更多地融合人工智能技术,如机器学习和深度学习,以提高数据分析的准确性和效率。
(完整版)数据分析控制程序数据分析控制程序是指通过对数据进行收集、整理、分析和控制,以实现对业务活动的监测和管理。
这种程序可以帮助企业更好地了解自身的运营情况,发现问题并及时采取措施加以解决。
下面将从数据分析控制程序的定义、作用、实施步骤、工具和案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据分析控制程序的定义1.1 数据分析控制程序是指一套系统性的方法和流程,用于对企业数据进行收集、整理、分析和控制。
1.2 通过数据分析控制程序,企业可以更好地了解自身的运营情况,发现问题并及时采取措施加以解决。
1.3 这种程序可以帮助企业提高运营效率,降低成本,提升竞争力。
二、数据分析控制程序的作用2.1 帮助企业更好地了解自身的运营情况,发现问题并及时采取措施加以解决。
2.2 提高运营效率,降低成本,提升竞争力。
2.3 为企业的决策提供数据支持,减少决策的盲目性和风险。
三、数据分析控制程序的实施步骤3.1 确定数据分析的目标和范围,明确需要收集和分析的数据。
3.2 收集数据并进行整理,确保数据的准确性和完整性。
3.3 进行数据分析和控制,发现问题并提出解决方案。
四、数据分析控制程序的工具4.1 数据分析软件,如Excel、SPSS等,用于数据的处理和分析。
4.2 数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,用于将数据呈现为可视化图表。
4.3 数据挖掘工具,如RapidMiner、Weka等,用于发现数据中的规律和模式。
五、数据分析控制程序的案例分析5.1 某公司通过数据分析控制程序,发现了生产线上的一个瓶颈问题,及时进行调整,提高了生产效率。
5.2 另一家企业利用数据分析控制程序,发现了销售渠道中存在的漏洞,通过调整销售策略,提升了销售额。
5.3 一家零售企业通过数据分析控制程序,了解了顾客的购买偏好,调整了商品的陈列和促销策略,提高了顾客满意度和忠诚度。
综上所述,数据分析控制程序在企业管理中起着至关重要的作用,通过科学的数据分析和控制,企业可以更好地了解自身的运营情况,发现问题并及时采取措施加以解决,从而提高运营效率,降低成本,提升竞争力。
(完整版)数据分析控制程序标题:(完整版)数据分析控制程序引言概述:数据分析控制程序是一种用于处理和分析数据的软件程序,它能够帮助用户快速准确地分析数据,找出其中的规律和趋势,从而为决策提供有力支持。
本文将详细介绍数据分析控制程序的功能和优势。
一、数据采集功能1.1 支持多种数据源:数据分析控制程序可以从不同的数据源中采集数据,包括数据库、文件、API等。
1.2 自动化采集:程序可以设置定时任务,自动从数据源中采集数据,保证数据的及时更新。
1.3 数据清洗:程序可以对采集到的数据进行清洗和预处理,去除重复数据和异常值,确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析功能2.1 统计分析:程序提供各种统计分析方法,包括均值、中位数、标准差等,帮助用户对数据进行整体分析。
2.2 数据可视化:程序支持多种数据可视化方式,如折线图、柱状图、饼图等,直观展示数据的分布和趋势。
2.3 高级分析:程序还提供高级分析功能,如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等,帮助用户深入挖掘数据背后的规律和关联。
三、数据控制功能3.1 数据权限控制:程序可以设置不同用户的数据访问权限,保护数据的安全性。
3.2 数据质量控制:程序可以监控数据的质量,及时发现数据异常和错误,确保数据的准确性和可靠性。
3.3 数据备份与恢复:程序支持数据备份和恢复功能,保证数据的安全性和可靠性。
四、报告生成功能4.1 自动报告生成:程序可以根据用户设置的参数自动生成报告,减少人工操作,提高工作效率。
4.2 报告定制化:用户可以根据需要定制报告的格式和内容,满足不同的需求。
4.3 报告分享:程序支持将报告导出为不同格式的文件,方便用户分享和传播分析结果。
五、系统集成功能5.1 与其他系统集成:数据分析控制程序可以与其他系统进行集成,如CRM系统、ERP系统等,实现数据的共享和交互。
5.2 API接口:程序提供API接口,方便用户自定义开发和集成。
5.3 扩展功能:程序支持插件扩展,用户可以根据需要添加新的功能和模块。
数据分析控制程序1、目的收集、整理、分析与质量、环境、职业健康安全有关的数据,以证实质量、环境、职业健康安全管理体系的适宜性和有效性,并识别可以实施的改进。
2、适用范围适用于质量、环境、职业健康安全管理体系数据和信息的收集、整理、分析和利用。
3、职责3.1质量管理部对各单位数据分析以及统计技术的选择与应用进行督导,并利用数据分析的结果对质量、环境、职业健康安全管理体系进行评价,为改进寻找机会。
3.2各单位负责相关的数据的收集、分析及本单位统计技术的选择与应用。
5、控制要求5.1数据收集和分析的内容:5.1.1内审、管理评审、认证机构监督审核结果和反馈数据;5.1.2监视和测量过程中产生的相关数据、施工过程中产生的技术性数据与相关标准、规范是否相符合的统计数据;5.1.3试验中产生的数据;与材料有关的数据;5.1.4培训有效性的评价;5.1.5安全、环境监视和测量数据(主要是危险源的布控数据和实施的有效性数据)。
5.1.6与供方业绩相关的信息如:供方提供的产品质量的信息、外包过程质量的信息、供方保持提供产品的能力的信息等;5.1.7一次合格率、返工率、产品质量数据等;5.1.8顾客满意度、顾客投诉、流失业务分析;5.1.9档案管理有效性评价;5.1.10合同履约率;5.1.11其它数据。
5.2数据分析应提供的信息a)顾客及相关方的满意程度;b)与产品要求的符合性;c)产品和过程的特性变异,现状及其趋势。
如是否反映了潜在问题,有无必要采取预防措等;d)市场动态、竞争对手的产品和过程信息等。
5.3数据的分析方法5.3.1数据分析的方法包括定量、定性两种。
定性方法主要用报告或评审记录等方法提出。
定量方法用统计技术实现。
5.3.2常用的统计方法a)以数理统计为基础的抽样检验方法;b)用于定性分析的因果分析图;c)用于定量分析的直方图、散布图;d)用于过程连续监控的控制图、方差分析;e)行业规定的如砼或砂浆试块的标号计算方法及砼、砂浆试块强度的评定分析方法等。
质量管理:数据分析控制程序引言概述:质量管理是企业生产和服务过程中至关重要的一环,而数据分析控制程序是质量管理的重要组成部份。
通过对数据进行分析和控制,企业可以及时发现和解决质量问题,提高产品和服务的质量水平。
本文将从五个大点出发,详细阐述质量管理中数据分析控制程序的重要性和实施方法。
正文内容:1. 数据采集1.1 确定采集的数据类型:根据企业的具体情况,确定需要采集的数据类型,如产品质量数据、客户反馈数据、生产过程数据等。
1.2 设定数据采集频率:根据数据分析的需要,设定数据采集的频率,可以是每日、每周或者每月等,确保数据的及时性和准确性。
1.3 选择合适的数据采集方法:根据数据类型和采集频率,选择合适的数据采集方法,如手动记录、传感器自动采集等。
2. 数据分析2.1 数据清洗和整理:对采集到的数据进行清洗和整理,删除异常值和缺失值,确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据可视化:通过图表、图象等方式将数据进行可视化展示,匡助人们更直观地理解数据的分布和趋势。
2.3 统计分析:运用统计学方法对数据进行分析,如均值、方差、相关性分析等,找出数据中的规律和关联,为质量问题的解决提供依据。
3. 数据控制3.1 设定质量控制指标:根据企业的质量目标和要求,设定相应的质量控制指标,如产品合格率、客户满意度等。
3.2 建立控制图:通过建立控制图,监控质量控制指标的变化情况,及时发现异常和趋势,采取相应的控制措施。
3.3 制定纠正措施:当质量指标超出控制范围时,制定相应的纠正措施,找出问题的原因并加以解决,以确保质量的稳定性和持续改进。
4. 数据反馈4.1 定期报告:根据数据分析结果,定期向相关人员提供质量报告,包括质量指标的变化趋势、问题的分析和解决情况等。
4.2 持续改进:根据质量报告的反馈,及时调整和改进质量管理措施,以提高产品和服务的质量水平。
4.3 培训和教育:通过对质量报告的解读和分析,进行相关人员的培训和教育,提升他们的质量意识和数据分析能力。
数据分析与控制程序数据分析与控制程序是指通过对大量数据的收集、整理、分析和控制,来实现对现实问题的解决和决策支持的一种方法和工具。
数据分析与控制程序在科学研究、商业决策、金融交易、工程控制、运营管理等领域都有广泛应用。
下面将介绍数据分析与控制程序的基本流程和常用方法。
数据分析是数据分析与控制程序的核心步骤,主要用于发现数据中隐藏的模式、规律和关联。
数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析是应用统计学原理进行数据分析的方法,包括描述统计、推断统计等。
机器学习是通过让计算机从数据中学习模式和规律,来实现智能化的数据分析方法。
数据挖掘是从大规模数据中自动发现有意义的模式和知识的方法。
模型建立和程序设计是数据分析与控制程序的关键步骤,通过建立合适的数学模型来描述和解释数据中的规律和关联。
模型建立方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
程序设计是将建立的模型转化为可执行的计算机程序,以实现对数据的分析和控制。
模型评估与控制是数据分析与控制程序的最终目标和实践结果。
模型评估是对模型的结果进行验证和评价,包括预测准确度、模型稳定性、模型解释力等。
模型控制是将建立的模型应用于实际问题的决策和控制中,实现对问题的解决和优化。
数据分析与控制程序的应用非常广泛。
在科学研究中,数据分析与控制程序可以帮助研究人员对实验数据进行统计分析和模型建立,从而揭示自然规律和进行科学解释。
在商业决策中,数据分析与控制程序可以帮助企业对市场和客户行为进行预测和分析,从而优化产品和服务策略。
在金融交易中,数据分析与控制程序可以帮助投资者对市场行情进行分析和预测,从而制定投资策略和风险控制措施。
在工程控制和运营管理中,数据分析与控制程序可以帮助工程师和经理对工程和运营数据进行实时监控和分析,从而改进工程设计和管理效率。
综上所述,数据分析与控制程序是一种基于大数据的管理和决策支持方法,它通过对数据的收集、整理、分析和控制,来实现对实际问题的解决和优化。
(完整版)数据分析控制程序标题:(完整版)数据分析控制程序引言概述:数据分析控制程序是一种用于处理和分析大量数据的软件程序,它可以帮助用户快速准确地分析数据,发现数据之间的关联和规律。
在当今信息化时代,数据分析控制程序已经成为各行各业不可或缺的工具,它可以帮助企业做出更明智的决策,提高工作效率,降低成本。
本文将详细介绍数据分析控制程序的功能和优势。
一、数据收集和整理1.1 数据源的选择:数据分析控制程序可以从各种不同的数据源中收集数据,包括数据库、文件、网络等,用户可以根据需要选择合适的数据源。
1.2 数据清洗和整理:数据分析控制程序可以帮助用户清洗和整理数据,去除重复数据、缺失数据和错误数据,确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据转换和标准化:数据分析控制程序可以将不同格式的数据进行转换和标准化,使数据具有一致的格式和结构,方便后续的分析和处理。
二、数据分析和挖掘2.1 数据可视化:数据分析控制程序可以将数据以图表、报表等形式进行可视化展示,帮助用户直观地理解数据之间的关系和趋势。
2.2 数据分析算法:数据分析控制程序内置了各种数据分析算法,包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等,可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势。
2.3 数据模型建立:数据分析控制程序可以帮助用户建立数据模型,预测未来的趋势和结果,为企业的决策提供参考依据。
三、数据报告和分享3.1 自动报告生成:数据分析控制程序可以自动生成数据分析报告,包括数据分析结果、趋势预测、关键指标等,帮助用户快速了解数据分析的结果。
3.2 报告定制和分享:数据分析控制程序可以根据用户的需求定制报告格式和内容,并支持报告的分享和导出,方便用户与团队共享和交流数据分析结果。
3.3 实时监控和反馈:数据分析控制程序可以实时监控数据的变化和趋势,及时反馈给用户,帮助用户及时调整决策和策略。
四、数据安全和隐私保护4.1 数据加密和权限控制:数据分析控制程序可以对数据进行加密和权限控制,确保数据的安全性和隐私保护。
数据分析控制程序
一、定义
数据分析控制程序是一种贯穿整个数据分析过程的一系列步骤,它可以帮助企业管理者完成数据分析中的相关任务,收集更好的信息和数据。
数据分析控制程序是一种重要的任务控制工具,它可以使企业管理者更好地进行数据分析,确保数据分析过程的有效性。
二、目的
数据分析控制程序的目的是通过一系列步骤,合理的控制和管理数据分析过程,来帮助企业管理者更好地处理数据,从而获得有效的数据分析结果。
数据分析控制程序可以帮助企业管理者有效地管理整个数据分析过程,从而有效的收集和处理数据,使结果更加准确可靠。
三、步骤
1.确定数据分析的目标:首先,企业管理者应该清楚的知道自己希望用数据分析解决的问题以及希望获得的结果,以确保未来数据分析工作的有效性。
2.采集和清洗数据:建立数据库,确定希望采集的数据源,以及对数据进行清洗,移除数据集中的特定异常值,异常值等。
3.数据分析:进行数据分析,包括对数据进行统计分析,描述性统计分析,回归分析,主成分分析等,以及将分析结果可视化。
4.结果验证:对分析结果进行有效性验证。
数据分析控制程序
修订记录
1 目的
收集和分析适当的数据,以确定质量管理体系的适宜性和有效性,并识别可以实施的改进。
2 范围
适用于来自监视和测量活动的结果以及其他相关来源的数据分析。
3 职责
3.1 管理者代表负责统筹统计技术选用的批准、组织培训及检查统计技术的实
施效果。
3.2 办公室负责统筹公司对内、对外相关数据的收集、统计分析与处理。
3.3 各部门负责各自相关的数据收集、传递、交流;负责本部门统计技术的具
体选择与应用。
4 工作内容
4.1 数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。
4.2 数据的来源
4.2.1 外部来源
a.政策、法规、标准等;
b.地方政府机构检查的结果及反馈。
c.市场、新产品、新技术发展方向。
d.顾客、供方等相关方反馈及投诉等。
4.2.2 内部来源
a.日常工作,如质量目标完成情况、检验和试验记录、内部质量审核与管
理评审报告及体系正常运行的其他记录。
b.存在、潜在的不合格,如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结
果等;
c.紧急信息、如出现突发事故等。
d.其他信息,如员工建议等。
4.2.3 数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声像设
备、通讯等方式进行记录和传递。
4.3 数据的收集、分析与处理
4.3.1 对数据的收集、分析与处理应提供如下信息:
a.顾客满意或不满意程度。
b.产品满足顾客需求的符合性。
c.过程、产品的特性及发展趋势。
d.供方的信息等。
4.3.2 外部数据的收集、分析与处理
4.3.2.1 管理者代表负责质量技术监督局、认证机构的监督检测结果及反馈数
据、技术标准类数据的收集分析,并负责传递到相关部门。
对出现的
不合格项,执行《改进控制程序》。
4.3.2.2 政策法规类信息由办公室及相关部门收集、分析、整理、传递。
4.3.2.3 经营部负责顾客信息的收集、传递,并与顾客进行沟通,以满足顾客
需求,妥善处理顾客的投诉,执行《改进控制程序》的规定。
4.3.2.4 各部门直接从外部获取的其他类信息,应在一周内用《信息联络处理
单》报告管理者代表,由其分析整理,根据需要传递、协调处理。
4.3.3 内部数据的收集、分析与处理
4.3.3.1 管理者代表按照相应规定传递质量方针、质量目标、管理方案、内审
结果、更新的法律法规、标准等的信息。
4.3.3.2 各部门按照相关文件规定,直接收集并传递日常数据,对存在和潜在
的不合格项,执行《改进控制程序》。
4.3.3.3 紧急信息由发现部门迅速报告公司主要负责人或办公室组织处理。
4.3.3.4 其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给管理者代表进行处理。
4.4 数据分析方法
4.4.1 为了寻找数据变化的规律性,通常采用统计方法。
4.4.2 本公司基本统计方法的选择
a.对于市场、顾客满意程度、质量、审核分析一般采用统计表。
b.产品的测量和监视,当合格率在正常控制范围内时可采用调查表法;当
合格率低于目标的控制时,可采用排列图、因果图进行分析,找出主要
的不合格项,分析原因,以便采取相应的纠正或预防措施;
c.对过程的测量和监控采用控制图法;
d.根据产品类别及对质量的影响,对产品的检验采用相应的抽样检验或
100%检验。
4.4.3 统计方法选用原则
a.优先采用国家公布的质量控制和抽样检验标准;
b.采用自己制定的统计方法,应证明它等效或优于国家标准的规定,并制
定相应的鉴定程序。
品管部应制定抽样规定,报总经理批准实施。
4.4.4 统计方法实施要求
a.管理者代表负责组织对有关人员进行统计方法培训;
b.正确使用统计方法,确保统计分析数据的科学、准确、真实。
4.4.5 对统计方法适用性和有效性的判定
a.是否降低了不合格品率,降低了加工损失。
b.是否能为有关过程能力提供有效判定,以利于改进质量。
c.是否提高了产量、利润和工作效率。
d.是否降低了成本,提高了质量水平和经济效益。
4.5 办公室每个月对各部门统计方法应用的记录进行监督检查,对主要的质量
问题要求责任部门采取相应的纠正、预防措施,执行《改进控制程序》。
4.6 统计记录的保留
对于统计记录的管理要分清职责和权限,进行分级管理,各部门按照《质量记录控制程序》,对统计记录进行有效的管理与控制。
5 相关文件
5.1 MY2-002 《质量记录控制程序》
5.2 MY2-021 《改进控制程序》
6 质量记录
6.1 《信息联络处理单》
6.2 各类统计图表。