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制造企业质量风险评估模型研究

发布时间:2021-05-17 17:55
  近年来,随着经济的高速发展,人们对制造企业产品质量提出了更高的要求。我国政府也颁布了一系列企业产品质量相关法律条例,但制造企业产品质量事故仍时有发生。其主要原因在于,制造企业生产经营过程及其所处环境的复杂多变,导致其面临的不确定性因素越来越多。可见,对制造企业生产经营过程中,可能导致产品或服务不符合法律法规要求或不满足顾客要求的不确定性因素,进行全面系统识别与科学评价是制造企业亟待解决的问题。因此,本文在梳理质量风险评估相关研究现状的基础上,对制造企业质量风险识别、评价模型进行研究。首先在综述质量风险评估相关理论与研究现状的基础上,总结出现有关于制造企业质量风险评估研究存在的不足;其次,为解决质量风险识别缺乏系统性理论框架的问题,基于质量链理论,构建了基于质量参与主体、质量形成过程、质量环境的制造企业质量风险三维识别模型,并从三个维度出发,将文献分析法、问卷调查法以及专家访谈法三种方法相结合,识别和确定出34个关键质量风险因素;为克服仅从风险概率和损失二维属性对风险进行描述的片面性与不足,引入了风险多维属性,构建了基于概率、损失、不可预测性、不可控制性的制造企业质量风险四维属性评价指标... 

【文章来源】:西安理工大学陕西省

【文章页数】:111 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 论文研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意义
    1.2 研究内容
    1.3 研究思路及框架
        1.3.1 研究思路与方法
        1.3.2 研究框架
2 理论基础及研究现状综述
    2.1 质量管理及质量风险管理理论
        2.1.1 质量管理相关理论
        2.1.2 质量风险管理相关理论
    2.2 多属性群决策理论
        2.2.1 多属性群决策方法
        2.2.2 多属性群决策理论在制造企业质量风险评价研究中的适用性
    2.3 国内外研究现状综述
        2.3.1 质量风险识别研究综述
        2.3.2 质量风险评价研究综述
    2.4 文献评述
3 制造企业质量风险识别模型研究
    3.1 制造企业质量风险特点与识别原则
        3.1.1 制造企业质量风险的特点
        3.1.2 制造企业质量风险的识别原则
    3.2 基于质量链的制造企业质量风险识别模型构建
        3.2.1 基于质量链的制造企业质量风险识别框架设计
        3.2.2 制造企业质量风险三维识别模型构建
    3.3 制造企业质量风险因素识别
        3.3.1 制造企业质量风险因素识别流程
        3.3.2 制造企业质量风险因素的识别
    3.4 制造企业质量风险因素的描述
        3.4.1 质量参与主体维度下的质量风险因素描述
        3.4.2 质量形成过程维度下的质量风险因素描述
        3.4.3 质量环境维度下的质量风险因素描述
    3.5 本章小结
4 制造企业质量风险评价模型研究
    4.1 直觉三角模糊数
    4.2 制造企业质量风险评价指标体系建立
        4.2.1 质量风险多维属性的确定
        4.2.2 基于四维属性的制造企业质量风险评价指标体系构建
        4.2.3 基于直觉三角模糊数的质量风险属性描述
    4.3 基于直觉模糊熵的决策专家与属性权重确定
        4.3.1 决策专家权重确定
        4.3.2 质量风险属性权重确定
    4.4 基于模糊Borda法的制造企业质量风险组合评价模型构建
        4.4.1 质量风险组合评价模型构建
        4.4.2 基于模糊Borda的直觉三角模糊组合评价算法设计
    4.5 本章小结
5 制造企业质量风险评估模型应用研究
    5.1 G公司概况
    5.2 G公司质量风险识别
    5.3 权重确定
        5.3.1 专家权重确定
        5.3.2 风险属性权重确定
    5.4 G公司质量风险因素评价与排序
        5.4.1 基于单一方法的质量风险因素评价
        5.4.2 基于模糊Borda组合法的质量风险因素评价
        5.4.3 评价结果分析与应对措施建议
    5.5 本章小结
6 主要研究成果及展望
    6.1 研究工作与成果
    6.2 论文主要创新点
    6.3 研究展望
致谢
参考文献
附录1
附录2
攻读学位期间主要研究成果



本文编号:3192189

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