iris标准
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1范围1.1总则国际铁路行业标准(IRIS R01)质量管理体系--要求本标准为有下列需求的组织规定了质量管理体系要求:a)需要证实其有能力稳定地提供满足顾客和适用的法律法规要求的产品;b)通过体系的有效应用,包括持续改进体系的过程以及保证符合顾客与适用的法律法规要求,旨在增强顾客满意。
注:在本标准中,术语"产品"仅适用于预期提供给顾客或顾客所要求的产品。
本标准整合ISO9001:2000要求,明确了整车及信号相关产品在设计/开发、生产,维修以及,适用时包括,安装和顾客服务上的企业管理体系的要求。
本标准可适用于铁路工业的整个供应链。
针对IRIS 认证范围中NO.19类(附件1-信号)组织,依据复杂程度或安全要求,此管理体系中的要求可以允许删减。
在EN50129有明确定义系统安全整体等级(SIL )。
1.2应用本标准规定的所有要求是通用的,旨在适用于从事设计和/或制造,和/或维修活动(车辆维修,翻新和零组件大修/维修)。
的各种类型、不同规模和提供不同产品的组织。
当本标准的任何要求因组织及其产品的特点而不适用时,可以考虑对其进行删减。
除非删减仅限于本标准第7章中那些不影响组织提供满足顾客和适用法律法规要求的产品的能力或责任的要求,否则不能声称符合本标准。
2引用标准下列标准所包含的条文,通过在本标准中标引用而构成为本标准的条文。
对于注有日期的所引用标准,后续的修改、或再版的内容不适用。
然而,鼓励使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。
对于没有注明日期的引用标准,使用最新的引用标准。
ISO 和IEC 成员保留国际标准的最新有效清单。
针对IRIS 认证范围中NO.19类(附件1-信号)组织,EN50129标准(EN50126和EN50128标准)是强制性引用。
本标准的编制过程,引用如下标准:ISO9000-2005质量管理体系基础和术语ISO9001-2000质量管理体系要求ISO9004-2000质量管理体系业绩改进指南为了开发和确认安全关键环境,参考评价组织能力和过程成熟度的决策模型,引用如下标准:CENELEC EN 50126CENELEC EN 50128CENELEC EN 50129万一所引用的标准与IRIS 小册子有冲突时,请使用所引用标准的有效版本。
IRIS(ISOTS22163)与IATF16949之间的不同点IRIS(ISO/TS22163)与IATF16949之间的不同点1、可以获证企业的范围IRIS(ISO/TS22163)标准适用于整个铁路行业的供应链,所有组织都可以单独获得此证书。
IATF16949标准也适用于整个汽车行业的供应链,但仅对现场起支持职能的单位(如设计公司、汽车试验室)不能单独获得此证书。
2、标准删减范围IRIS(ISO/TS22163)标准要求:除非删减仅限于本标准第7 章中那些不影响组织提供满足顾客和适用法律法规要求的产品的能力或责任的要求, 否则不能声称符合本标准。
TS标准要求:当该组织不负责产品开发时,只能删减7.3相关条款,但不能删减制造过程设计。
3、对ISO14001环境管理体系和OHSAS18001职业健康安全管理体系的要求IRIS(ISO/TS22163)标准建议组织依照有关的ISO14001:2004和OHSAS18001:2007标准建立体系文件并实施。
TS标准对此没有要求。
4、规范性引用文件IRIS(ISO/TS22163)除了引用ISO9001:2000标准外,还引用ISO9000-2005 质量管理体系-基础和术语和ISO9004-2000 质量管理体系业绩改进指南。
对IRIS(ISO/TS22163) 认证范围中NO.19 类(附件1-信号)组织,EN50129 标准(EN50126 和EN50128 标准)是强制性引用。
IATF16949标准只引用了ISO9000-2000 质量管理体系-基础和术语.5、术语和定义IRIS(ISO/TS22163)标准中有关于铁路行业的17个专业术语和25个缩略语。
IATF16949标准中只列出了12个专业术语。
6、质量管理体系总要求(标准条款4.1)IRIS(ISO/TS22163)标准在4.1总要求中增加了转包或外协必须制定外包程序的要求,同时要求必须制定成本管理程序,用于阐述涵盖整个产品生命周期中所有项目相关的成本。
iris标准基本介绍Iris标准基本介绍Iris标准是一种用于机器学习和数据挖掘的开源软件库,它提供了一系列用于数据处理、特征选择、分类、聚类等任务的算法和工具。
Iris标准由Python语言编写,可运行于多个平台上,并且易于使用和扩展。
Iris标准的主要特点包括:1. 多种数据集支持:Iris标准内置了多个常用的数据集,如鸢尾花数据集、波士顿房价数据集等,用户可以直接使用这些数据集进行实验。
2. 多种算法支持:Iris标准支持多种经典的机器学习算法,如KNN、决策树、随机森林等,并且还提供了一些高级算法,如神经网络、支持向量机等。
3. 数据可视化功能:Iris标准提供了多种数据可视化工具,如散点图、箱线图等,方便用户对数据进行分析和展示。
4. 易于扩展:Iris标准是一个开源软件库,用户可以自由地添加新的算法或工具,并且可以与其他Python库进行无缝整合。
使用 Iris 标准进行机器学习任务的步骤如下:1. 导入所需要的数据集:可以使用Iris标准内置的数据集,也可以导入自己的数据集。
2. 数据预处理:包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。
3. 划分训练集和测试集:将数据集划分为训练集和测试集,用于模型训练和评估。
4. 选择算法并进行模型训练:根据任务需求选择适当的算法,并使用训练集进行模型训练。
5. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。
6. 模型优化:根据评估结果对模型进行优化,如调整超参数、增加特征等。
7. 模型应用:使用优化后的模型对新数据进行预测或分类。
总之,Iris标准是一个功能强大且易于使用的机器学习工具,它为从事机器学习和数据挖掘研究的人员提供了便捷而高效的解决方案。
国际铁路行业标准(IRIS)02版标准解读和实施指南OTT编著,仅供内部使用(第一版)质量体系要求0 引言IntroductionIRIS 标准要求由两部分组成:_ ISO9001:2008 标准要求_ 轨道部门特定要求。
“应”指强制性要求。
“应当”指推荐性要求,为了获得更高级的成熟度水平所必须的要求。
“比如”指任何用于指导的建议。
“备注”指用于理解或澄清相关要求的指导。
0.1 总则General采用质量管理体系应当是组织的一项战略性决策。
一个组织质量管理体系的设计和实施受下列因素的影响:a) 组织的环境、该环境的变化与该环境有关的风险;b) 组织不断变化的需求;c) 组织的具体目标;d) 组织所提供的产品;e) 组织所采用的过程;f) 组织的规模和组织结构。
统一质量管理体系的结构或文件不是本标准的目的。
本标准所规定的质量管理体系要求是对产品要求的补充。
“注”是理解和说明有关要求的指南。
本标准能用于内部和外部(包括认证机构)评定组织满足顾客要求、适用于产品的法律法规要求和组织自身要求的能力。
本标准的制定已经考虑了ISO9000 和ISO9004 中所阐明的质量管理原则。
0.2 过程方法Process approach本标准鼓励在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时采用过程方法,通过满足顾客要求,增强顾客满意。
为使组织有效运行,必须确定和管理众多相互关联的活动。
通过使用资源和管理,将输入转化为输出的一项或一组活动,可以视为一个过程。
通常,一个过程的输出直接形成下一个过程的输入。
为了产生期望的结果,由过程组成的系统在组织内的应用,连同这些过程的识别和相互作用,以及对这些过程的管理,可称之为“过程方法”。
在质量管理体系中过程方法应用时,强调以下方面的重要性a) 理解并满足要求,b) 要求从增值的角度考虑过程,c) 获得过程绩效和有效性的结果,d) 在客观的测量的基础上,持续改进过程。
图1 所反映的以过程为基础的质量管理体系模式展示了第4 章至第8 章中所提出的过程联系。
iris标准2023版中英文版文章标题:Iris标准2023版中英文版Iris标准2023版中英文版Iris标准,即国际铁路产线相互联通系统(International Railway Industry Standard),是一种为铁路行业提供统一质量管理的国际标准。
本文将介绍Iris标准2023版的中英文内容。
引言Iris标准2023版是国际铁路产线相互联通系统的最新版本。
此标准由国际铁路运输协会(The Internation Union of Railways, UIC)制定,并在全球范围内推广。
Iris标准的目的是提高铁路行业的质量管理,从而提供更安全、更可靠的铁路服务。
一、Iris标准的背景Iris标准的制定源于对铁路行业质量管理的需求。
在过去,不同国家和地区的铁路产线存在质量管理上的差异,这给国际铁路运输带来了一定的风险。
因此,国际铁路运输协会决定制定一套全球通用的质量管理标准,以确保不同铁路产线之间的互联互通。
二、Iris标准的内容Iris标准2023版的中英文版内容如下:1. 范围(Scope):介绍Iris标准适用的范围和对象。
2. 规定(Requirements):列出了Iris标准对质量管理的具体要求,包括组织管理、设备管理、人员培训等方面。
3. 评估方法(Assessment Methods):说明了如何对铁路产线进行Iris标准的评估和认证。
4. 评估规程(Assessment Process):详细描述了Iris标准的评估流程,包括申请、评估、认证等步骤。
5. 认证证书(Certification):介绍了Iris标准认证的证书形式和有效期。
6. Iris标准和ISO 9001:解释了Iris标准与ISO 9001质量管理体系的关系。
7. Iris标准的改进(Improvement):指导铁路产线如何持续改进质量管理,提高运营效率和安全性。
三、Iris标准2023版的重要变化相较于之前的版本,Iris标准2023版进行了一些重要的变化,以进一步提高铁路行业的质量管理。
iris 新标准
"IRIS"是国际铁路行业标准(International Railway Industry Standard)的缩写,它是一套全球统一的铁路行业质量管理体系,旨在提高铁路产品的安全性和质量。
"IRIS 新标准"通常指的是IRIS 2023版,这是最新版本的IRIS标准。
IRIS 2023版引入了新的评估方法和模型,对铁路产品质量、安全、可靠性和可持续性等方面提出了更高的要求。
IRIS 2023版新标准的主要内容包括:
1.强调产品安全:IRIS 2023版将产品安全作为首要考虑因素,要求企业必须
采取措施确保产品的安全性,包括对产品进行全面的风险评估和采取相应的安全措施。
2.引入新的评估方法:IRIS 2023版采用了新的评估方法,包括基于过程的方
法和基于绩效的方法。
基于过程的方法主要关注产品实现过程中的关键过程和活动,而基于绩效的方法则主要关注产品的性能和质量。
3.强调可持续性:IRIS 2023版引入了可持续性的要求,要求企业必须采取措
施降低对环境的影响,包括能源消耗、废弃物排放和资源利用等方面。
4.强调质量管理:IRIS 2023版强调了质量管理的关键性,要求企业必须建立
有效的质量管理体系,确保产品质量的一致性和可靠性。
最后总结,IRIS 新标准是指最新版本的IRIS标准,即IRIS 2023版。
它是一套全球统一的铁路行业质量管理体系,旨在提高铁路产品的安全性和质量,并引入了新的评估方法和模型,以适应不断变化的铁路行业需求。
iris标准Iris标准。
Iris标准是一种用于人类眼睛识别的技术标准,它利用了每个人独特的虹膜纹理来进行身份识别。
虹膜是人眼睛中的一部分,它具有极高的独特性和稳定性,因此成为了一种理想的生物特征识别技术。
在现代社会中,随着科技的发展,人们对于安全和便利性的需求不断提升,因此虹膜识别技术逐渐被广泛应用于各个领域。
首先,Iris标准作为一种生物特征识别技术,具有非常高的准确性。
每个人的虹膜纹理是独一无二的,就像指纹一样,因此虹膜识别技术可以实现几乎百分之百的准确识别。
与传统的密码、身份证、指纹等识别方式相比,虹膜识别技术不容易被冒用或伪造,大大提高了身份识别的安全性。
其次,虹膜识别技术具有非常高的识别速度和便利性。
当一个人站在虹膜识别设备前时,只需简单地凝视摄像头,系统便能够立即识别出其身份,整个过程不需要任何接触或操作,极大地提高了识别的效率和便利性。
因此,虹膜识别技术被广泛应用于门禁系统、安防监控、手机解锁等场景,为人们的生活带来了极大的便利。
虹膜识别技术的应用还不仅限于个人身份识别,它还可以用于医疗、金融、公共交通等领域。
在医疗领域,虹膜识别技术可以帮助医生快速识别患者身份,减少医疗事故的发生;在金融领域,虹膜识别技术可以用于身份验证和交易授权,提高了金融交易的安全性和效率;在公共交通领域,虹膜识别技术可以用于地铁、火车等车站的安检和乘车验证,提高了公共交通系统的管理水平。
总的来说,Iris标准作为一种生物特征识别技术,具有非常高的准确性、识别速度和便利性,被广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利和安全保障。
随着科技的不断发展,相信虹膜识别技术将会在更多的领域得到应用,为人们的生活带来更多的便利和安全保障。
IRIS(International Railway Industry Standard)即国际铁路行业标准,是一套针对铁路行业的质量管理体系标准。
IRIS基于ISO 9001,旨在为全球铁路行业建立一套广泛接受的系统,包括事实评价、现场审核等。
IRIS的主要目的是提高铁路产品的安全性、可靠性和质量,以满足客户需求并制造世界级的产品。
这套标准体现了质量管理八项原则,并强调以产品全生命周期为核心的管理思想。
IRIS涵盖了铁路行业的各个领域,如基础设施、通信信号、车辆制造等。
国际铁路联盟(UIC)发布的IRIS标准具有较高的权威性。
近年来,我国在IRIS标准方面取得了重要成果,如主持制定了《高速铁路设计基础设施》(IRS 60680:2022)等国际铁路标准。
这标志着我国铁路设计建造和运营维护等综合实力得到国际同行认可,并为世界铁路行业贡献了中国智慧。
IRIS(ISO/TS22163)与IATF16949之间的不同点1、可以获证企业的范围IRIS(ISO/TS22163)标准适用于整个铁路行业的供应链,所有组织都可以单独获得此证书。
IATF16949标准也适用于整个汽车行业的供应链,但仅对现场起支持职能的单位(如设计公司、汽车试验室)不能单独获得此证书。
2、标准删减范围IRIS(ISO/TS22163)标准要求:除非删减仅限于本标准第7 章中那些不影响组织提供满足顾客和适用法律法规要求的产品的能力或责任的要求, 否则不能声称符合本标准。
TS标准要求:当该组织不负责产品开发时,只能删减7.3相关条款,但不能删减制造过程设计。
3、对ISO14001环境管理体系和OHSAS18001职业健康安全管理体系的要求IRIS(ISO/TS22163)标准建议组织依照有关的ISO14001:2004和OHSAS18001:2007标准建立体系文件并实施。
TS标准对此没有要求。
4、规范性引用文件IRIS(ISO/TS22163)除了引用ISO9001:2000标准外,还引用ISO9000-2005 质量管理体系-基础和术语和ISO9004-2000 质量管理体系业绩改进指南。
对IRIS(ISO/TS22163) 认证范围中NO.19 类(附件1-信号)组织,EN50129 标准(EN50126 和EN50128 标准)是强制性引用。
IATF16949标准只引用了ISO9000-2000 质量管理体系-基础和术语.5、术语和定义IRIS(ISO/TS22163)标准中有关于铁路行业的17个专业术语和25个缩略语。
IATF16949标准中只列出了12个专业术语。
6、质量管理体系总要求(标准条款4.1)IRIS(ISO/TS22163)标准在4.1总要求中增加了转包或外协必须制定外包程序的要求,同时要求必须制定成本管理程序,用于阐述涵盖整个产品生命周期中所有项目相关的成本。
iris标准
Iris标准。
Iris是一种美丽的花朵,也是人类眼睛的一部分。
在计算机科学中,Iris也有着
重要的意义,它是一种用于数据分类和模式识别的常用数据集。
在这篇文档中,我们将介绍Iris标准的相关内容,包括其定义、特点、应用和意义。
Iris标准是指用于描述Iris数据集的一系列规范和要求。
首先,Iris数据集是由
英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年收集的。
它包含了150个样本,
分为三类,每类包含50个样本。
每个样本有四个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
Iris标准要求对这些特征进行准确的测量和记录,并且
要求对样本进行正确的分类。
其次,Iris标准的特点是准确性和一致性。
在对Iris数据集进行测量和记录时,必须确保数据的准确性和一致性。
这意味着不同的研究者在对同一组数据进行分析时,应该得到相似甚至相同的结果。
这对于数据的可信度和可重复性是非常重要的。
Iris标准的应用非常广泛。
首先,Iris数据集被广泛应用于模式识别和机器学习
领域。
研究者们可以利用这个数据集来开发和测试各种分类算法和模型。
其次,
Iris标准也被用于评估和比较不同的数据分类方法。
通过对不同算法在Iris数据集
上的表现进行比较,可以帮助研究者选择最适合其研究目的的方法。
最后,Iris标准对于数据科学和机器学习领域有着重要的意义。
它不仅是一个
用于测试算法性能的数据集,更是一种对数据采集、记录和分类的标准化要求。
遵循Iris标准可以帮助研究者们避免在数据处理和分析过程中出现错误,提高研究结
果的可信度和可重复性。
综上所述,Iris标准是一个对Iris数据集的测量、记录和分类提出的一系列规
范和要求。
它的特点是准确性和一致性,应用广泛,对数据科学和机器学习领域有
着重要的意义。
遵循Iris标准可以帮助研究者们开展高质量的数据分析和研究工作,推动相关领域的发展和进步。