车规项目审核一日谈

今日接受客户审查,主要审查项目管理,虽然这个不是自己的专业,然而觉得有些思想还是值得参考借鉴的,不成体系,仅为零散的记录。

1,B2到B3没有变更,重大变更必须要有设计变更。设计变更目的,1,让项目所有相关人员知道此次变更。2,让所有变更相关人员确认此次变更,毕竟个人的判断河大程度上可能会不全面。

2,GPS系统优于北斗系统的原因为GPS的原子钟性能比北斗好。

3,固件尽量不要使用U盘传递,因为U盘代表固件,而U盘又是一个容易混淆的东西,且易丢失。如果一定要使用,必须务必一定需要在U盘上贴上标签。其中举的一个例子很生动,没标签的老固件U盘丢失后找不到了,换了一个新的U盘装老固件,后面新U盘装新固件了,结果以前的老固件老U盘不知道什么原因冒出来了,因为没有标签,很容易与新U盘混淆,导致升级错固件。

4,交样前一定要有一个认可计划,内部认可才能发货,而不是客户认可。这是思维模式的转变,内部认可的依据是产品的设计要求,具体为产品的功能性能清单。

5,项目计划是一个实时更新的计划,DFMEA同。

6,DFMEA出于产品保密考虑,可以给客户删减的版本。

7,项目需要有一个问题清单,需要实时更新,实时跟进。

8,项目需要有一个待办事项清单,需要实时更新,实时跟进。

9,项目可行性评估必须是一个多方面评估的结果,包括生产,质量,研发,市场。

10,关于产品开发的各个阶段。EP1,EP2,OTS,ESO,对这些样件的理解:最终的目标是满足客户指定的所有要求。EP1阶段可能无法实现,但是需要实现哪些功能,需要前期定义好,EP1评审做确认,判断评审是否能最终通过。EP2在EP1的基础上需要在哪些方面进一步实现,EP2评审确认,判断评审是否能最终通过。OTS,ESO同。需要注意的是,任一阶段样品并非只是单纯评估产品,项目的过程,市场都需要有所评估,以期实现验证最大化。(此处提出样件评审细则:生产制造条件(具体指工装),功能性能清单(DV试验))。

评审通过后签署内部认可,产品发布。样件评审会有3个结果,通过,有条件通过,不通过。3个结果的标准审核员介绍了一种方法,红黄绿灯法,对评审清单的每一项评定红黄绿属性。依据灯的情况判断是否通过。红灯为关键特性,不实现无法通过,黄灯为一般特性,需要多方论证并出具书面文件确保风险可控才能通过,绿灯为可忽略特性,在一定数量范围内可通过。

11,整个项目的管理很关键的是各个部门的协调同步跟进工作。

12,闭环管理,否则任何事项将没有任何价值。

13,要有事态升级流程,要用起来事态升级流程。

14,阶段评审的标准为本阶段的输出完成,且被下一阶段相关人员接受。

15,工装是重要的生产工具,保证产品的生产质量。

16,将客户对质量的要求直接套用到供应商身上,对不合要求的供应商可以选择有条件通过,并实施供应商质量提升计划。

17,风险评估,一定要有风险评估。譬如此次未收到定点通知依旧开展项目,是因为评估风险低,但是评估一定要有评估细则,不能只停留在口头上,而是按照细则确认风险等级。

18,从技术层面讲项目开发分三种:全新开发,平台开发,沿用开发。当前项目属于沿用开发。

19,关于产品的自我认可,前面也提到了,自我认可是产品最重要的一个环节。

20,PPAP的要求基本与OTS一致,只是对过程要求更高,主要区别在于生产设别工装必须全部验收。

21,项目管理主要包括:1,进度管理;2,成本管理;3,风险管理;4,质量管理。

22,DV实验是可以使用软模件的。

23,项目管理需固定自身流程,然后与客户的要求适配。

24,客户只允许整机做高低温,不允许做2次高低温,且客户反馈2小时的高低温时间有些长。

其中部分对思维的影响还是比较大的,加油

 

转载于:https://www.cnblogs.com/legend-yuan/p/8531222.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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