qe和qc的区别在哪里_QC, QE,QA,QO的具体定义是什么,工厂里面个岗位具体职能又是?...

题主有点懒。

先名词解释以下:QC\QE\QA 吧。QO不知道是什么鬼,有知道的烦请告知一下。

QC:Quality Control 质量控制。其中QC又分以下几种:

FQC:即最终品质管控,是在产品完成所有制程或工序,对于产品的品质状况进行检验。

IQC:即来料品质管控,是对采购进来的素材或产品做品质确认,减少质量成本,达到有效控制。

IPQC:即制程品质管控,是在产品从生产到包装过程中进行品质管控,也称作巡检。

OQC:即出货品质管控,是对产品进行全面性的查核确认,以确保客户收货时和约定内容符合一致。

QE:Quality Engineer 质量工程师。其中QE又做以下区分:

PQE:即制程品质工程师,重点要熟悉产品的制程,分析和解决产品制造过程中出现的质量问题.

MQE:即物料品质工程师,重点要熟悉各种原材料及半成品的属性,存储条件和方式.

CQE:即客户品质工程师,重点要熟悉客诉处理流程,8D报告撰写.

SQE:即供应商品质工程师 ,重点要熟悉供应商管理,监督并辅导协助供应商提升品质

DQE:即设计质量工程师,重点是负责研发阶段的质量控制,并对设计风险的控制。

QA:Quality Assurance 质量保证。

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拿服装行业来说,QC就是通过在线检查,出货检查等等手段,发现质量问题,并要求工厂对问题点进行改善。

QA就是通过工作流程规范要求相关人员按照流程方法来作业,将问题早发现早杜绝。并持续不断完善工作流程规范。

QE就是制定质量相关工作标准流程并持续完善;负责从样品到量产整个生产过程中的质量控制,寻求通过测试、控制及改进流程以提升产品质量。根据月度季度年度质量问题数据统计,结合工厂现场巡视的问题点,出具质量分析和解决方案报告,监督执行并持续追踪。

QC工作强调的是熟练度与执行能力。比如出货检查,根据AQL表,该抽多少箱,检查多少数量,大小疵点判断,一定要熟练,并且执行到位。有些老油条喜欢放水,这种是最可怕的。

QA会比较着重逻辑思维能力和分析能力了。流程在执行过程中,合不合理,是否能杜绝问题的发生,是需要不断推演和实地考察的,并且会不断修订,不会分析或者逻辑不清,很难做好。

QE是从内到外都需要有一定修为的职位了,数据分析统筹能力、逻辑思维能力、熟练的服装机械实际操作技能、语言沟通表达能力缺一不可。

任何有效管理,都离不开以下两点:沟通与执行力。

我是一个SQE,关于逻辑思维请移步至我的另一个回答····

参考资源链接:[MATLAB实现的车牌识别系统:神经网络方法与关键步骤](https://wenku.csdn.net/doc/64qo41wzi7?utm_source=wenku_answer2doc_content) MATLAB为车牌识别提供了一个强大的平台,结合神经网络方法可以有效地实现字符分割识别。首先,你需要准备车牌图像数据集,并进行必要的图像预处理,如灰度化、二值化、滤波去噪等,以提高图像质量。然后,使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数或自定义算法来实现车牌的定位与定位后,再进行字符分割,提取出单个字符图像。 字符分割完成后,你可以训练一个神经网络来识别这些字符。神经网络的训练涉及到选择合适的网络结构,例如多层感知机(MLP)或卷积神经网络(CNN),并使用已标注的车牌字符图像作为训练集。通过特征提取层,网络能够学习到如何区分不同的字符特征。 神经网络的输出层通常会使用softmax函数来进行多类分类,输出每个字符的识别结果。在实际应用中,还需要考虑到车牌图像的变形、倾斜、光照不均等因素,这些都需要通过增强数据集训练过程来解决。除此之外,模板匹配也可以作为辅助手段,尤其是在神经网络识别有困难的字符上,可以提供参考。 在MATLAB中,你可以使用Deep Learning Toolbox来设计训练神经网络。而图像处理工具箱则提供了大量用于图像预处理、分割特征提取的函数接口。通过深入学习实践这些技术工具,可以构建出一个高效的车牌识别系统。建议参阅《MATLAB实现的车牌识别系统:神经网络方法与关键步骤》一文,以获得更为详细的指导完整的实现流程。 参考资源链接:[MATLAB实现的车牌识别系统:神经网络方法与关键步骤](https://wenku.csdn.net/doc/64qo41wzi7?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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