第一篇：实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据
对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素：
要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。
要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。
要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。
那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？
来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。
“互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。
实施企业：Avnet公司
应用领域：评估承运商表现、分析最经济的运输模式、帮助完成全球分销中心选址
总部位于美国菲尼克斯的Avnet是一家全球性的电子元器件分销商，每年大概要处理500多万票的小型包裹运输交易。“每一桩运输交易都会生成超过50列的数据，以及超过2.5亿的数据值。”Avnet公司全球运输副总裁MarianneMcDonald介绍说，这远远超过了该公司的数据处理能力，于是，他们选择了一家数据服务提供商，后者能够通过提供相关工具，帮助Avnet从运输数据中获取商业决策的依据和创新发展的思路。
这种工具包括提供关键业绩指标的报告，从而识别出那些发票错误信息最多的承运商。“这类信息使我们能够每季度与承运商见面，并且评估他们相较于其他承运商的业绩表现。”McDonald说道。那些不注重改进绩效表现的承运商将会失去与Avnet公司合作的机会。
该工具还能够显示Avnet公司的业务部门在“次日达”、“第三日送达”以及“三至五天达”等不同运输服务上的支出。“我们可以从支出、百分比或服务水平等维度来准确描述和比较各种模式的优劣。”McDonald说道。在此基础上，她的团队就可以推荐更加经济的运输方式，譬如将一个“三天送达”服务调整为支出更少的“三至五天达”服务。关于运输模式的分析数据，还能够帮助Avnet公司与承运商进行更加有效地谈判。“由于我们准确地了解现在的运输模式和效果，这些数据能帮助我们进一步明确接下来的战略目标。”McDonald说道。
最近，Avnet公司还开始利用大数据来帮助决定全球分销中心的选址。“过去确定分销中心布局主要是将从不同信息源中得到的数据放入到电子表格，是一项离线的、高强度的工作；现在则发展为一种由分析来驱动的方式，且智能化工具承担了其中95%的工作。”Avnet公司负责全球物流与运营的首席官员MikeBuseman说道。利用技术对数字进行处理，使得规划团队能够将精力集中于确定发展战略。
实施企业：Glasfloss公司
应用领域：生成运营情况定制报告、成本控制、实施联合运输、降低货损索赔
Glasfloss公司总部位于美国俄亥俄州兰卡斯特，主要生产用于加热和通风的空气过滤器以及空调系统。2013年，Glasfloss开始利用第三方物流供应商TransportationInsight公司的分析软件InsightFusion来实现其供应链的智能化。
InsightFusion能够将来自不同供应链系统和外部来源（譬如运输管理体系、库房管理体系、资源规划以及生产等）的数据进行融合，同时还提供了一种实时查看所有完整供应链信息的路径。“数据来源和格式等因素已经不重要了，”TransportationInsight负责信息技术的副总裁JimTaylor认为，技术的发展，实现了轻易能对这些信息进行解读，还能将其放置于企业数据库中进行管理。InsightFusion的用户能够通过门户网站、手机或者平板设备访问InsightFusion软件，获取有关运营情况的定制报告。Glasfloss公司的生产运营经理GregGardner认为，该报告能够帮助公司显著改进物流运营。“它能够帮助我们将时间、精力和资金集中于那些对提升顾客满意度和提高盈利水平最为重要的领域。”
Glasfloss的一个实践有力地证明了这一点。在InsightFusion软件的帮助下，公司发现了发往其中某个特定省份的货物量特别多。于是公司重新找了一家能够对该地区的运费提供优惠费率的承运商，从而节省了资金。
Glasfloss还寻求对一些客户进行联合运输，以节省成本和改进服务。“如果对同一地区的客户同时发送三个小型包裹，我们会建议进行联合运输，即使可能导致包裹延迟一两天到达。”Gardner解释道。有了InsightFusion软件以后，Gardner决定将部分零担运输合并为经过两或三个站点的联合卡车运输。即使每多经过一个站点，公司都要为其支付额外费用，但总成本也比每个站点分别进行零担运输要少得多。
此外，Glasfloss从InsightFusion软件中获益最多的，是其对客户索赔情况进行筛查的功能。“我们发现一些特定省份的顾客索赔率要比其他省份高。经过深入的调查，我们发现，只要改善对其中一小部分顾客的运输方式，公司就能极大地减少顾客的货物损坏索赔率。”Gardner说道，“这个发现令人非常振奋，因为只要对有限的交易进行改善，就能取得较高的回报。”为了减少货物损坏，Glasfloss正在改进对部分客户的运输方式。“举个例子，如果我们发现货物比较松散，可能我们就会用托盘装运。如果我们发现承运商使用的车道或者运输路线不是很好，可能就会更换承运商。”Gardner介绍，对InsightFusion的利用已经帮助公司减少了36%的顾客索赔量，同时将60天的理赔结案率提高到了83%。
实施企业：Hillcrest Foodservice
应用领域：自动筛查信息、出具差错报告、分析工人操作准确率、监测驾驶员行为
位于美国克利夫兰的HillcrestFoodservice是一家食品分销商，业务范围包括将食品分销至北俄亥俄州和宾夕法尼亚州的餐馆、零售商店以及其他机构。2010年以来，该公司启用了一款叫做StyleIntelligence的智能工具。Hillcrest负责客户解决方案的经理JimSchmurr介绍，“公司选用的智能工具系统，能让更多的管理团队成员以更加快捷和标准化的模式访问和筛查各类信息。”过去，管理层必须从不同的解决方案、路由体系以及数据库等不同体系中收集数据，并将这些数据整合至Excel图表以出具信息分析报告，这是极其耗费人工的过程。正如Schmurr所回忆的，“信息都在那儿，但每要使用都必须有一个重建的过程。”而现在，StyleIntelligence使这个过程自动化了。
Hillcrest选用的这款智能工具，还有效地帮助企业改善了营运。过去，如果一家比萨餐馆抱怨Hillcrest在将番茄沙司错误地配送为番茄酱时，很难追根溯源。为了弄清楚究竟是人为失误还是系统故障，Schmurr和他的团队必须将数据从Retalix导入到Access系统中并建立查询。“而现在智能工具系统能够实现自动化出具报告。”Schmurr说道。
Hillcrest还利用智能工具来了解工人的分拣准确率，并以此为依据来制定激励机制。通过条形码扫描识别，Hillcrest可以“监测”库房工人分拣、拖拉或移动操作的全过程，并且可以定位到哪个工人在处理哪一个订单。
最近，Hillcrest公司还启用了另一款移动运输管理系统，从而将有关驾驶员行为的数据补充到之前的智能工具体系中。“这样我们就能知道驾驶员是否准时到达了，而这对服务报告的出具非常重要。”新数据也有助于确定是否在每个地点都给予了司机充足的时间用于完成货物运送。“不同产品需要花费不同时间进行运送。新的分析能够使我们决策更加明智，而且我们希望以此来更好地服务顾客。”Schmurr说道。
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第二篇：发展冷链物流 新技术运用应脚踏实地
发展冷链物流 新技术运用应脚踏实地 当前冷链物流装备除了面临供求矛盾外，更严重的问题是不适应性。很多商家没有太高的要求，而且在成本和利润之间有一个平衡，即人力跟技术装备方面的平衡。采用先进的设备，一次性投入比较大，在中国现有的情况下，一些企业更愿意采用相对投资较低的设备。从冷藏、保险、节能和自动化技术上来看，国际上普遍运用的冷藏、冷凝、气调、冷藏集装箱多式联运等先进的制冷技术在国内一些行业龙头企业已经成熟应用，各类保鲜、先进的包装技术以及涉及节能方面的技术在国内大型的果蔬基地和冷藏基地已得到成功运用，我国投资商大量建造冷库，而实际的需求量没有投资商想像中的大。同样，在冷藏车行业也面临这个问题。据相关业内人士分析，冷藏车和冷库，是冷链物流行业最重要的设备，所占的比例和投资都比较大。这两年，冷链是比较热门的行业，但是装备企业并没有感觉到这种热度。国内冷藏车的需求量和保有量并没有想像中随着中国的经济发展快速地增长。而且这几年，对市场的需求还有下滑的可能。
据中国了解，从2008年到现在，国家大力扶持建设冷库或冷链物流园区，而且在这短短的时间内，我国冷库容量有了大幅度的提高。但是作为市场来说，需求的增加是逐步的，在这种一哄而上的情况下，会造成供和求的矛盾。尤其是在广东，这种情况比较严重。可能这两年设备供应商的日子会比较好过，冷库行业反而会出现比较难维持的局面。近年来，我国大力推广冷藏运输，以保证食品的质量。但是，一些食品虽然对温度有较高的要求，却并不一定适合冷藏运输。比如水产品。水产品对于温度要求较高，但是对于湿度的要求同样较高。采用冷藏车运输，会容易造成水分流失。而采用冰块运输既能保证温度，又能保证其水分不流失。因此，让水产品冷链运输企业购买大量冷藏车是不现实的事情。很多近途的水产品运输，物流公司都喜欢采用普通厢式货车加冰块的运输模式。
今年通货膨胀、对汽车购买融资渠道的限制、限行条例等，对汽车(包括冷藏车)的销量有不小的影响。从目前这个行业来说，冷藏车的销量并没有快速增长，甚至一些中小企业出现了销量下降的趋势。
据分析，第三方物流企业，更多的依赖于第一方供应商。第三方物流企业采用更多的先进冷链物流技术，更多的动力是生产厂家对食品质量的要求，而生产企业需要给出比较高的价格，第三方物流企业才能够采用良好的温控系统和监控系统。而且，从长远的发展，物流企业也需要采用GPS等设备，才能够保证物流过程中良好的温度控制好记录。但在目前，食品价格占主导作用的情况下，有一些技术的应用还是一步一步的，否则物流企业难以承受成本的压力。
第三篇：实例解析全品质管理与提升企业竞争力
实例解析全品质管理与提升企业竞争力
2008年08月01日 09:41
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提要
全品质管理是一种全新的管理理念，搞好全品质管理不仅对企业提高产品的竞争力。更好地满足消费者利益，而且搞好全品质管理更有利于提高我国企业整体竞争力，因此，全品质管理对企业发展具有非常重要的意义。本文就是以A厂通过全品质管理来提高产品的知名度，取得消费者认同，使企业具有较高竞争力的案例来详细分析企业是怎样通过全品质管理来提升竞争力的关键字：全品质管理 竞争力
全品质管理（TQM）是一种由顾客的需要和期望驱动的管理哲学。它是由企业全体人员参加的，充分发挥经营管理和专业技术的作用，建立严密的质量保证体系，以最有效的手段为用户提供产品和服务，优化那些对于消费者极其重要的产品与服务的系统。其中“质量”是指广义的质量，即除了产品质量之外，还包括管理工作质量。
一、案例
A厂是一家以生产油脂为主的食品油厂，1994年以前公司只是根据计划给居民供应食用油，由于人们生活水平逐步在提高，一般低档食用油受到国内外高级食用油冲击，市场在逐步萎缩，A厂境况一直不好。然而，1994年给A厂带来了机遇，即市菜篮子工程有一个精烹油加工项目被A厂拿到，如果还是原来管理方式，A厂在近2~3年内效益会转好，但是一旦竞争对手全面介入本市，很难说，A厂能在同行中继续保持优势，为此，A厂从1994年开始逐步实施全品质管理（TQM Total Quality Management）来全面提高产品质量和服务水平，从而提高企业的竞争力。
品质是客户的满意度，但客户的满意度是一个动态而非静态的目标，若明天有别人做得比我们好，我们就是不够好，客户的需求常在变化，将客户抱怨减低到最低是必要的，但不代表客户的满意度高，所以A厂在了解客户潜在的需求的同时，突破了自身原先的生产及管理能力，因此锁定世界领先的几家油脂厂来做榜样学习。
A厂实行全品质管理的目的在于：
提高产品质量
改善产品设计
加速生产流程
鼓舞员工的士气和增强质量意识
改进产品售后服务
提高市场的接受程度
降低经营质量成本
减少经营亏损
降低现场维修成本
减少责任事故
A厂实行全品质管理几个阶段：
第一阶段：1994-95年首先在生产部门实施，在A厂共建有两个质量改进小组。
第二阶段：1995-97年，全品质管理的理念在全厂各部门传播，厂长以及主管厂长每天第一件事就是到生产一线了解产品过程及产品质量情况，并且每周都进行一些通报和协调工作，厂部抓住各种时间，组织广大职工宣传产品质量，组织职工进行各种形式的培训，内容包括工艺、设备的性能及操作知识、质量法规，强化职工质量法远见意识，同时，将培训考核结果作为职工工作技能的依据。对关键性的车间，由厂部与车间主任签订质量承诺书，同时由车间主作地与班组长、班组长与组员一级签订质量承诺书及风险抵押金，确保质量问题人人抓、人人敢管的局面。事实表明，此办法较为有效，由于实行了质量承诺制，到现在为止，未发生重大质量问题。
第三阶段：从1998年到现在，全面实施和推进阶段。
二、A厂全品质管理内容
（一）P，D，C，A循环
A厂全品质管理全过程划分为P（计划Plan）、D(实施Do)、C（检查Check）、A（总结处理Action）4个阶段：
第一为P（计划）阶段，其中又分为几个步骤：
（1）分析现状，找出存在的主要质量问题。A企业在1994年实施全品质管理前先进行产品的优势和劣势分析后认为，生产食用油必须在精加工基础上，全面满足顾客在生活水平提高的基础上，降低生产成本，才能够使企业具有强大的竞争力。而产品单一，产品档次低等是其主要问题。
（2）产生质量问题的有原材料方面，也有生产方面，因此A厂在精制烹调油的生产过程中，牵涉到原辅材料品种几十种，涉及企业十几家，原辅材料的质量关系到A厂精制油的成品质量。为保证产品的质量，在产品的生产过程中，A厂严格把好检验关，做好车间检验，中间过程抽检及最终产品检验三道关，有效控制出厂产品的合格和产品性能的稳定。还通过对产品进行适当的标识保证物流的正确传递及可追溯性。
（3）找出影响质量的主要因素。针对影响质量的主要因素制订措施，提出改进计划，定出质量
目标。
第二为D（实施）阶段。
在实施阶段，A厂制定了具体而又翔实的实施步骤，然后根据既定的步骤，结合所达到的质量目标，再进行实施。例如，在分析原材料问题后，A厂制定了原辅材料的验收、抽检、管理的详细办法。通过这些措施确保了“用心选择原料”以及“原料投放合格率100%”的质量方针和目标的实现。
按照既定计划目标加以执行。
第三为C（检查）阶段。
即检查实际执行的结果，看是否达到计划的预期效果。A厂在检查阶段过程中，除内部检查实施效果，还根据前一阶段顾客反馈的结果，适时检查。为了确保消费者的意见能及时反馈到有关部门，总厂设立了顾客投诉电话，由专人负责接听、整理和处理。
1997年底，有顾客反映A厂生产的小包装精制烹调油在冬季有结晶现象。对油脂行业来说，这种情况和自来水结冰一样，是产品本身的物理特性，并不是质量问题，不影响食用。但作为一个投诉问题，A厂还是非常重视，投巨资进行了一系列的研究，使精制油接近或达到色拉油的指标。
1998年，一家超市反映：前几天从其配送中心进的几箱精制烹调油，其中一箱有几瓶为过期产品。总厂接诉后立即将过期的产品调换。并派人上门了解情况。后来经过调查，原来是该超市的上级配货中心在整理仓库时，工作人员随手将几瓶散装的精制油放入箱中，配送中心及超市均未做仔细的检查所致。
通过这一系列的举措，使得A牌精制烹调油的市场形象得到了进一步的提升。由于加强了对顾客投诉的处理，做到了“有效投诉处理率100%”，实现了让顾客“放心满意使用”的质量方针和质量目标。
1996年-1998年A牌精制油连续被推荐为市名牌产品；1998年成为市名牌产品50强；1997年A商标获市红旗企业及全国食品行业质量效益型先进企业；2000年获市质量管理奖。
在把握融入世界经济体系机遇的进程中，A厂将继续以质量取胜的理念来开展活动，满足人们提高生活质量的要求。
第四为A（总结处理）阶段
其中又分两个步骤，一是根据检查结果加以总结成熟的经验，纳入标准制度和规定，以巩固成绩，防止失误。二是把这一轮P，D，C，A循环尚未解决的遗留的问题，纳入下一轮P，D，C，A循环中支解决。其特点是：4个阶段的工作完整统一，缺一不可；大环套小环，小环促大环，阶梯式上升，循环前进。例如A厂在总结成绩后，对产品的生产过程的产成品评价标准制定的非常严格，而许多产品的不合格是由于前极端的缺陷造成的，因此，A厂运用统计技术，分析生产过程中可能出现的问题，并分析其产生的最可能原因，对检验标准及责任重新界定，从而能够充分调动生产部门员工的积极性，有目的地消除生产过程中可能出现的问题。同时严格控制生产过程和最终产品中的不合格品，妥善处理不合格品，防止不合格品在生产过程中的误用和出厂，做到让“用户放心满意使用”以及“产品抽检合格率100%”，确保成品出厂的合格率。
（二）以ISO推动全品质管理
质量由体系来保障，建立质量体系是开展质量管理工作的一种最有效的方法与手段。ISO 9000质量体系运行系统是企业全品质管理的一种方案，是保证企业质量管理与质量标准达到真正统一的有效工具。
A厂为了更好地实施全品质管理，1997年8月份，A厂组织了ISO9002体系认证工作。在日常管理的基础上，经过总结提炼，形成了总厂管理的质量方针：即“用心选择原料，精心加工制作，放心满意使用”。在此基础上形成了明确的质量目标：原料投放合格率100%，产品抽检合格率100%，有效投诉处理率100%。围绕具体的质量方针和目标，制订了一整套系统的质量手册、程序文件以及管理制度、工艺操作规程等文件，在充分合理地利用总厂现有的资源的前提下，明确了从厂长、管理者代表到各个岗位的具体职责和权限，对每个职工每天做什么、怎么做，都作了明确具体的规定。
1998年10月A厂通过了本省的质量体系审核（SAC）的认证，获得了ISO9002体系认证，获得了ISO9002质量体系认证证书。理念有力地保证了实物质量。在历次的内贸部及市质量检、卫生防疫部门以及市粮油监测中心的抽样检查中，产品合格率为100%，至今未发生过一起质量事故及重大投诉。
三，.A厂的启示：
A厂的全品质质量管理应该说是比较成功的，其中有很多经验值得借鉴。
（一）领导者在推动全品质管理上所应扮演的角色
质量管理工作必须有上层管理部门的全力支持。如果上层管理部门的支持不够热情，那么，向公司内其他人宣传得再多也不可能取得真正的效果。全品质管理要从领导者、管理者带头做，去了解客户、员工、股东、社会的需求，并改变自我文化，否则就很难。发掘问题根源最忌讳将问题隐藏起来，其实看不见组织的问题才真有问题，从这角度来看，政策就显得相当重要，全品质管理是推动组织功能的工具，工具有了，但政策、策略不清楚的话，就如同一部有力的机器却不知到那里去。
因此在过程中领导者的角色必须是：
1.有远见，对组织未来走的方向，要用什么方式去走。
2.管理组织专业的能力，使其不断改进增加。
3.让组织将重心置于重点上而不穷忙。
4.下决定。
5.具沟通能力，让成员非常清楚了解领导者的想法，有疑问时也应解释让大家了解。
6.让组织透明化。
7.有以上能力就能有影响力。
（二）全品质管理强调组织能力的建立
高层管理者负责拟定决策和策略，并且能贯彻至操作层，而在贯彻的过程中，需通过中层管理者，理由是上层决策者对执行流程不一定知道很清楚，如有疑问也应立即回应予高层，这时上层再作决定，或者可以教导遇到困难如何解决问题，或请专家来协助，或者认为反应有道理那就将决策或目标略作调整，要有机会让双方有沟通的可能，而不要一个命令下去一定去执行，否则很多地方会卡住，造成大家想办法遮掩、绕道或出现方式，那转换功能就不见了。而基层操作人员也要让他有由下往上的机会，遇到执行有困难时，能往中层管理反映，一方面解决问题一方面找出原因，使之正常，每一阶层从这个方向走，才能让下层越来越踏实，事情也越能做得顺。
（三）推动全品质管理需基本观念的改变
全品质管理是以客户满意为中心，因此，不要把全品质管理认为只是一种质量控制的手段。从人际关系的观点来看，质量管理组织包括两个方面：a.为有关的全体人员和部门提供产品的质量信息和沟通渠道；b.为有关的雇员和部门参与整个质量管理工作提供手段。因此，全品质管理的实施首先要在观念上对之全面更新。因此，除企业管理者重视外，还需要加强对员工教育。全品质管理教育培训只有坚持不懈，持之以恒，才能使全体员工牢固树立质量意识、问题意识、改进意识、参与意识，提高全体员工结合本岗位工作参与全品质管理的积极性和创造性，使全品质管理具有广泛的群众基础。这是全品质管理不断深化的不竭的动力源泉。
（四）认证工作必须重实效
企业开展全品质管理，必须从基础工作抓起，认真结合企业的实际情况和需要，贯彻实施ISO9000族标准。应该说，“认证”是企业实施标准的自然结果。而先行请人“捉刀”，认证后再逐步实施，是本末倒置的表现。社会上的咨询、认证机构，应认真负责地履行自己的职责，严格自律，不为一时私利所驱使，对企业负责，对社会负责。国家也应制定法规，规范中介组织及其行为；同时，加强舆论监督，坚决处罚违规者。
四、结论
从A厂在实施全品质管理的具体过程中可以得出这样的结论：面质量管理要求企业把从实验研究、设计、生产、销售到售后服务等全过程各环节的质量管理活动统统纳入整个体系。实验试制过程的质量管理要完成两个任务，一是要保证研制的新产品有良好的使用效果；二是要保证有高度的生产效率。生产制造过程的质量管理是要抓好每个生产环节的质量管理，保证产品质量全面达到适用标准或满足用户的超过技术标准的要求。辅助过程的质量管理，一是为用户进行服务工作，二是为进一步改进质量收集信息，提供情报。全面质量管理要求企业上下建立一个共同管理好质量的质量管理体系，形成质量管理的两个反馈，即内反馈和外反馈。内反馈指组织企业内部质量信息反馈，外反馈指把用户在使用过程发现的质量问题反馈企业的生产过程。只有这样，才能形成全品质管理的良性循环，才能有效地提高企业的竞争能力，在市场经济中立于不败之地。
参考资料
1、洛丝特著（美）李晓光等译《全面质量管理》，出 版 社：中国人民大学出版社
出版日期：1999-7-12、彼得斯 等著（美）戴春平等译《追求卓越：美国优秀企业的管理圣经》 出 版 社：中央编译出版社 出版日期：2001-3-13、赵静 等编著，《食品质量管理学》出 版 社：中国轻工业出版社 出版日期：1995-2-1 4 RayKatz，林公译：《两种全面质量管理理论的矛盾》，出版社：The National Management Association(Ohio45439)，出版日期：19935、<美>阿卡罗博士，译者：周旭华《TQM便捷操作手册》编辑：北京克劳士质量管理研究所，出版日期：1999年5月
第四篇：如何运用TnPM将现场管理与班组建设有效融合
学府咨询（国际）集团有限公司
SHAREFORD INTERNATIONAL CONSULTING GROUP COMPANY LIMITED.如何运用TnPM将现场管理与班组建设有效融合？
学府咨询（国际）集团 徐保强
TnPM的核心特点是全员、全规范、全系统和全效率，其中的全员参与是基础。全员参与，意味着生产现场所涉及到的大多数人员，也就是基层的班组人员，都要思考如何在项目推进过程中发挥作用。因此，TnPM推进与现场管理与班组建设有着天然的融合基因。
如何有效融合？我认为要充分为目的和目标服务。
TnPM推进的目的，对于大多数生产制造型企业来说，是充分发挥设备和生产线的生产效率，也就是努力追求设备效率最大化（OEE-设备综合效率）。设备效率最大化，短期制约因素的消除是降低设备突发性故障，长期制约因素的消除是控制设备性能劣化的演变发展，做好基础的设备保养维护和点检工作，把设备问题消除在萌芽之中。如果再扩展一步，那就要努力消除各因素，特别是设备因素对产品质量和生产安全的不利影响等等。
按照这个主线思考，有效融合的路径和方法呼之欲出。
第一是纠正和改变观念，很多企业概念中的现场管理，就是现场6S活动。其实有时候现场6S活动都做不到位，最后演变成全民大扫除。现场管理的重中之重，就是培养员工的问题意识，能够有效识别问题、分析问题，并通过简单有效的工作和行为规范，中断这些问题朝着更坏的方向发展。
第二就是正视班组建设的目的。很多企业的管理者，把班组建设和班组管理混为一谈，项目中的重点，都是围绕着班组管理来展开，表现形式轰轰烈烈，但实质内容和机制却始终没有有效建立。研究很多企业班组建设的资料发现，企业班组建设，包括基础的管理制度和规范建立、班组日常工作的有效开展，以及班组围绕企业战略管理目标，如何将知识和技能在解决实际工作瓶颈问题时快速转换。这种转换能力的培养，才应该是企业班组建设的重中之重。
TnPM体系中的现场四要素（6S、六源、可视化、定置化）和全员有氧活动（OPL&OPS），以及课题式的小组六项改善活动，以班组长能力提升为主线的赢在班组模块，都是通过具备有效的方式，来帮助实现基层人员有效完成将知识和技能在解决实际工作瓶颈问题时快速转换。这既是班组建设的需要，也是TnPM完成推进深化和持久深化的必由之路。
TnPM设备管理一站式解决企业人-机系统难题 官方门户网站：http://www.xiexiebang.com
第五篇：浅析大数据技术在配电网运行管理中的发展与运用
浅析大数据技术在配电网运行管理中的发展与运用
【摘要】为了适应日益增长的电力需求，解决配电网点多、设备多、管理难度大、配电网信息实时性低等问题，本文系统梳理了国际、国内配电网发展现状，以及数据挖掘与分析处理技术在配电网的应用研究情况，将大数据挖掘应用引入配电网日常管理，利用大数据分析，提前发现未来病态设备，推进配电网设备向在线化、透明化、智能化发展，将配电网由“修得快”向“不停电”转变，提升优质服务水平，并希望能对今后相关研究实践工作提供一定的参考价值。
【关键词】配电网 大数据应用 电网运行管理
中图分类号：TM73 文献标志码：A
基于数据的知识发掘是企业为提高经营管理水平，促进企业转型升级的重要的支撑。随着大数据、云计算、物联网、移动互联技术的不断发展，电力行业信息系统中蕴含的数据量越来越多，对其的价值发掘利用也日趋深入。数据挖掘技术为数据的知识发现提供了技术支持，实现了数据―信息一知识一智慧的转变。通过发掘公司信息系统的数据，在公司的配电网管理产生重要作用，对线损管理、配网规划、配网运维、需求侧管理等方面产生明显的经济效益。
一、大数据处理技术在配电网运行管理中的应用方向
（一）主动配电网能量优化调度方面的应用
从数据分析层面上看，目前电网中各信息系统大多是基于本业务、本部门的需求，存在不同的平台、应用系统和数据格式，导致信息与资源分散，异构性严重。而大数据处理平台能够实现多源异构数据的存储和提取，并能大大提高数据存储容量，这将有效提高主动配电网能量调度系统的数据存储效率。
（二）主动配电网保护控制方面的应用
灵活多变的用电负荷与规模化接入的分布式电源产生了大量的量测信息，同时先进的量测技术与通信技术也使配网能够实现更为全面、实时的状态监测。因而，应有效利用日益增长的海量配网信息以应对主动配电网运行控制对保护所提出的新要求与新挑战。分析配网保护多设备间信息共享策略，以多节点及其相关区域冗余信息为基础的多信息保护与控制方法将是未来的重要研究方向。主动配电网中保护测量信息具有多源、多时间尺度的特点，因此，配网保护量测数据的自动关联与统一描述方法将是一个重要的研究方向。
（三）应用在主动配电网的状态分析评估方法
主动配电网的运行情况有几类关键的信息采集，其中包括电动汽车的特殊负荷时空分布特征、设备运行状况检测、短期负荷情况预测、分布式电源出力情况预测。其中，关联规则聚类系统继承了关联的分类、决策树等挖掘方法，是可以应对分布式电源出力的分析来关联出各类的气象数据和周围地域相异气象站的特征情况。挖掘分布式电源出力的情况不是稳定的，它的概率情况随着分布式电源出力的变化而改变。用户的智能电表将大量的用电信息传送到主动配电网中，数据的流通可以达到双向的效果。随机变化模式、数据波动模式和稳定模式在当前的主动配电网中成为了分析用户负荷情况的三大模式，可以将智能电表中海量的数据用聚类分析的方法收集并提取。负荷与日期和天气构建的关联情况可以用关联分析技术来分类；短期负荷的检测精度可以用规则挖掘的智能预测系统来提高。
（四）主动配电网需求侧管理方面的应用
需求侧管理能够维持配电网中供用电平衡，从而提高DG的渗透率，而DG渗透率的提高又能够降低负荷的峰值，从而延缓配电网的升级。另外，主动配电网中的电动汽车以及拥有分布式发电单元的用户都是调度中心可以调控的对象，是主动配电网需求侧管理的重要研究对象。在主动配电网运行的过程中，这些研究对象都积累了大量的运行信息，例如用户智能表计信息，电动汽车充放电规律信息等。对这些信息的有效数据挖掘，将促进需求侧管理策略的制定更为合理有效。同时，电动汽车放电电价补偿，分布式能源用户电价补偿等政策的制定也依赖于用户行为心理分析的结果，这些信息的利用也是大数据在需求侧管理方面应用的重要方向。
二、大数据技术在配电网运行管理中应用场景拓展
（一）国内对配电网的资产管理主要停留在概念层面。对量大面广的配电设备，基本上则以经验为主，采取相对粗放的定性评估，且尚未从配电网整体角度辅以定量评价的方法，建立高效、经济的管理体系。近年来，虽然我国电网资产管理研究有从基于设备评估到基于网络健康状态评估方面发展的趋势，但并未形成完整理论体系。
（二）实现配电资产全寿命周期管理依赖于对各类配电设备乃至整个配电网健康状态的定量评估。目前已有的定量评价模型（例如针对单体设备的EA（Arrhenius equation）公式和针对配电网络的扣分法），仅为简单的健康状态评价指标（例如仅考虑老化因素）或简单量化分析的方法，且评价指标多从设备本体以及网络结构等因素出发，对于自然环境等外力因素考虑较少，因而缺乏更为合理、准确、全面的配电设备及网络的健康状态评价方法和更深入的信息规律挖掘研究。
（三）实现配电资产全寿命周期管理需要大量数据做支撑，然而由于电力系统的特殊性，难以直接利用?@取的配电数据、网络在线监测数据与离线检测数据。同时，对于各种监测数据的筛选和辨识相对较低，缺乏有针对性的数据处理方法。
（四）我国配电网资产管理知识（例如一线专家根据某类型变压器测量数据所给出的诊断结论）可传承性不佳。对各类配电设备的管理，一线专家经过多年摸索，拥有很多宝贵经验。然而作为个体的总结，在已有的配电资产管理体系中，往往难以得到继承与复用；因此，如何将抽象的经验具体化、符号化，实现知识的存储与继承，是我国配电网资产管理中存在的一个前瞻l生问题，也是一项具有挑战性的研究工作。
（五）国内变配电设备在信息的监测、存储与共享研究方面取得了较大的进展，并研发了针对变压器、断路器等设备的状态监测与故障诊断机制，但仍面临很多突出问题：状态监测还处于分散监测阶段，与计算机监控系统相互独立，电力控制中心与各个变电站之间、状态监测系统与其他系统之间数据信息共享模型与通信接口高度异构，难以充分利用不同的信息进行设备的状态评估；另外，变配电的监测管理依靠简单的视频监控，且在线监测技术缺乏相应的技术和管理标准，部分在线监测装置寿命短、运行不稳定、测试效果差，对设备状态进行分析需要耗费大量的时间和精力，且变配电设备的基本数据保存分散，难以查找，容易丢失。这些问题的解决是大数据技术在配电网中应用的前提。我国配电网规模大、设备众多，所以数据量非常可观，但也存在诸多挑战：从时间、空间标识的角度来看，配电网数据具有分散性；从测量工况复杂的角度来看，数据具有模糊性；此外数据还具有冗余性、高维性等特征；即使合理地利用智能终端实现了数据的获取，各种监测数据的筛选与辨识仍然存在困难――解决数据的可信性问题正是大数据工作的核心部分之一。合理利用智能终端实现设备和网络运行数据以及其他外部环境数据可获取，大数据技术（人工智能、群体智能、深度学习、机器学习等）基于获取的丰富海量的数据能进一步分析设备个体运行状态（找出反映设备健康状态的关键特征量，从而降低数据维度，提高效率），判断设备是否还能正常工作或者建立设备和网络整体的正常工作区间（大数据实现状态估计），同时结合专家经验修正相关模型，实现经验分析和数据分析相结合，传承资产管理中的专家知识，提高模型的可解释性和泛化能力。
三、结语
总而言之，配电网的未来发展趋势是朝着更加强大的数据分析、更加直观实时的数据观察的智能化道路发展。电力领域的大数据技术稳定性得到了很大的提高，但是在数据的及时性和保护方面仍然有很大的提升空间。作为相关人员，应该不断地进行摸索研究，并提升自己的专业技术水平，更好地促进我国电力事业的发展。
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