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县 要求适中

更新时间:2025-05-28 20:55:47 ip归属地:日喀则,天气:阴转多云,温度:9-23 浏览次数:27    公司名称:深圳 博慧达ISO9000认证(康妈县分公司)

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产品价格电联/套
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并非所有风险都同样重要,这并不奇怪。有些风险发生的可能性要低得多,而另一些风险如果你不阻止它们,肯定会发生。同样,有些风险如果确实发生,就会造成很多问题,而另一些风险则很难产生问题,或者在发生时很容易修复。甚至重要的是要考虑当风险发生时,它有多可能注意到事件-如果它可能被忽视,但会造成大量的麻烦,那么努力确保它不发生可能是至关重要的。 对于那些熟悉使用失败模式和效果分析(FMEA)过程的人,会了解每个识别的风险都是根据效果的严重程度、发生的可能性和由于控制到位而被检测的机会来评估的。认证 例如,如果供应商通知您他将停止制造组件,您可能会将风险评估为非常重大,因为这将阻碍您向客户交付产品的能力。第二个例子,如果设备磨损会在一个过程中产生不良部件,如果废料的成本很低,而且检测的机会很高,可能不是一个重大的风险。在你的评估中,你会想看看三件事:严重程度、发生和可检测度。如果风险发生,问题会造成多严重?风险有多大可能发生??如果问题发生了,你有多可能发现它?即使您没有使用正式的FMEA模板,使用这些评估标准将帮助您确定风险是否足够大,以做一些事情。




2020年9月28日| ISO50001修订 根据ISO50001国际标准实施和维护能源管理体系,可使公司改善能源消耗、减少碳排放,并通过更有效地利用能源来降低企业生产成本。 如何完善新版标准的相关要求 ISO50001标准于2018年进行了修订。然而受到疫情影响,很多公司目前面临着许多更严峻的议题。比如:公司经营收入下滑,供应链供货不稳定等。基于此,国际认证论坛(IAF)将ISO50001:2018过渡期延长至2022年2月20日,这意味着企业在2020年8月20日以前,可以根据旧标准(ISO50001:2011)进行审核验证。 自此之后,企业必须依照ISO50001:2018的要求提供升级后的成文信息,其重点包括:企业所处环境和相关方的分析、风险和机遇以及相关应对的措施;能源数据的收集计划;对于SEU(主要能源使用)的逐一分析及其建立的能源绩效参数和监测证据;以及在适当的时候对相关变量和能源消耗进行归一化处理。 常见的问题:KPI 新标准的转换将为企业带来哪些变化?在本文中,我想分享在审核过程中的个人以及与同事交流的经验。对于本次改版修订,我喜欢的主题之一是能源绩效的。ISO50001要求企业必须提供与能源使用有关的绩效或能源消耗的可测量结果,并与能源基准相比较,通过合适的能源绩效参数(EnPI,EnergyPerformanceIndicator)证明持续改进──这通常也是企业比较大的挑战。 并非每个KPI都是EnPI。“能源效率和能源管理”工作委员会NA172-00-09AA已发布有关新标准的某些问题说明(德文),并讨论到EnPI和能源绩效改进、SEU(主要能源使用)识别、能源绩效下降或未达目标情况,以及对能源绩效改进(包括设立热电联产)的审查等议题。对于审核在即的公司来说,这无疑是有帮助的。根据其解释,只有在关键绩效参数不会因重大影响变量而失真、且能够反映实际能源绩效的情况下,才能将它们视为EnPI。此外,该文件还明确确认每个SEU至少需要一个EnPI。 讨论中的回归分析 ISO50006指南为定义和量化相关变量提供了更多可能的方法。确定能耗与变量(例如温度或生产量)之间的相关性,简单方法是建立两者的XY散布图,包含趋势线。然而实务上这并不总是那么容易实现,因为有些变量可能会影响能耗。标准中还提到使用线性或非线性回归的统计模型来展示能耗和相关变量之间的关系。 回归分析目前是一个热门话题,尽管这部分通常牵涉很多不确定性和恐惧,不过实施ISO50001或其修订版本来就不是件易事。 逐步增进了解──并充分利用节省潜力 通过本篇文章,我鼓励企业积极面对这个议题,勿再推迟。罗马当然不是造成的。在分析过程中,你或许会注意到缺失或遗漏了部分能源数据或测量结果。这很正常,必须采取适当的处理。 我的经验显示,生产方面的可用数据通常比初次实际处理的多更多。系统接口或数据质量之类的问题也将不可避免地出现,更不用说相关资源随时有被销毁或挪用的可能。 有些公司已经深度处理了这个议题,使他们能够得到更多洞察并利用节省潜力。这也是制定ISO50001标准的实际目的。容易实现的节能措施大多已经获得落实并展现成果,为了发掘更多节能机会,企业必须就公司的流程做更深入地研究。当然,在某些情况下,这意味着必须进行内部调查。在我看来,所有经理和同事应该有一致的目标,那就是建立可靠的能源绩效指标,如此一来,大家在每次能源团队会议上讨论的将不只是能源消耗的偏差问题,下次审核之前也不会紧张到胃痛了。 结论: 我不能保证,但是我坚信数据收集越详细,规范化越,需要解释的偏差就越小,挫败感也会跟着降低,你也能更快成功达成目标。 质者介绍 InnocenzoCaria ProjectManagerEnergyManagement,TüVRheinlandCert. 原文:



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