房地產ISO9000認證強調過程管理的思想，通過對房地產開發全過程的業務和管理活動進行分析， 從市場調研、項目論證、產品策劃、規劃及建筑方案設計、施工圖設計、施工過程管理（進度、質量 ）、銷售、交付、售后服務等業務流程以及相關的支持性管理流程的分析，對現有流程進行梳理，使 運作流程更加清晰，同時對不合理或流程績效低下（如效率、質量、成本）的流程進行優化和改進， 達到提率，降低成本的目的。 a） 設計過程的控制。設計過程控制包括設計過程策劃、設計評審、設計驗證、設計確認及設計 更改的控制，由于房地產設計主要由設計院完成，因此與設計院的溝通及設計過程責任區分需要明確 ，對設計更改的評審及更改過程的監控及有效跟蹤應特別關注。 　　b） 對分包商的管理。由于房地產開發過程有多種類型的分包商，重點包括建筑商、監理方、材 料供應商、設計供應商等，對供應商如何制定合適的評估標準及方法以及過程如何進行監控將影響到 體系的可操作性及有效性。 　　c） 施工過程的質量管理。施工過程質量管理除了對采購材料的質量進行監控外，重點是施工過 程的質量監控，需要明確內部工程師需要監控的項目及方法，并有效跟蹤并關閉發現的質量問題，包 括監理方提出的質量問題應及時跟蹤并關閉，關注并書面明確與相關方在質量控制方面的責任劃分。 　　d） 對過程質量的檢查應注意操作性。應明確過程巡查的方式、重點以及必須巡查的內容，應有 效記錄并分析所發生的所有問題，進行原因分析并采取相應的糾正或措施，通過數據分析將結果 應用于改進未來的設計、施工和服務中。 　　e） 注意施工過程的檔案管理。施工過程中有關設計、工程等方面的檔案應明確管理的方法，包 括保存、發放、編號、版本等，對文件的 版本狀態應加以識別，防止誤用。對有關設計變更及工 程變更的記錄必須有可追溯的編號。 　　f） 對已經發生的問題或薄弱環節應有針對性建立文件進行改進。如對顧客經常發生投訴的銷售 人員不實宣傳應建立相應的程序或規范加以防止，同時內部注意銷售人員的培訓、發布廣告的管理、 銷售現場檢查及證據的收集等。

ISO14064溫室氣體認證實施流程 組織與運行邊界設定----擬定基準年----識別排放源----排放量量化與計算----建立GHG清單----報告與記錄----報告制作----內部審核與改善---- 高層評審----內部審核報告 （一）實施步驟說明 1、溫室氣體清冊的設計和開發 1.1組織邊界 1.2 運營邊界 1.3溫室氣體排放和移除的量化 2、溫室氣體清冊組成 2.1溫室氣體 排放和移除 2.2減少溫室氣體排放量和增加溫室氣體移除量的組織活動 2.3基準年的溫室氣體清冊 2.4不確定性評估和降低 3、溫室氣體清冊質量管理 3.1溫室氣體信息管理 3.2文件保留與記錄保存 4、溫室氣體報告 4.1總則 4.2溫室 氣體報告計劃 4.3溫室氣體報告內容 4.4組織在神惡化活動中的作用 5、審核/認證 5.1總則 5.2審核 準備 5.3審核管理 （二）重點部分簡介 1、邊界范圍 這部分包括組織邊界以及營運邊界 。組織邊界的定義主要是從企業集團的角度著眼，須涵蓋旗下子公司、轉投資公司、合資企業等各項握有權益的獨立法人或非法人機構。而營運邊界主要就公司的營運活動，以及將之區分為直接排放與外購電力、蒸汽、熱之使用的間接排放，以及其它間接排放（如 委 外作業或商務旅行等）三個類別。 2、溫室氣體量化計算 2.1溫室氣體活動強度數據收集及匯總 搜集與統計企業內各項活動數據如 各種燃料或原料使用單據、電費單、商務旅行或貨品運輸車輛行駛里程數、廢水操作測量數據等。溫室氣體活動強度數據收集過程中，應盡量查詢是否有可重復核對之數據以作為對比。有時某些溫室氣體的年度活動強度數據可能同時存在于不同的部門，在統計過程 中應評估其差異性，并選取較正確的數據作為代表。若不同活動/設施有相同的排放源而又無法分開紀錄時，則可采用合并紀錄的方式 作為替代方案。 2.2溫室氣體排放系數收集及匯總 由于排放系數是將每單位原燃物料使用量換算成產生溫室氣體排放量的重要依據，因此在量化過程中為十分重要的因子。一般而言，排放系數應使用現場或本土化的數據較為適當，而對于排放系數來源的識別與 使用的適當性，即為本階段首要工作。 2.3 溫室氣體排放量計算 在收集匯總包含活動強度及排放系數等所有溫室氣體排放源數據后，即可進行溫室氣體 的量化計算。六種不同溫室氣體中，由于CO2與其它五種氣體有造成不同溫室效應的特點，為了校正這種差距，需要利用全球暖化潛勢（Global Warming Potential，GWP），將其換算為實際的CO2當量；即以特定氣體的排放量乘以此氣體的全球暖化潛勢 而計算得出。 匯總完成整個計算。在計算過程中，應特別注意活動強度及排放系數之單位是否能夠匹配；此外由于CO2以外之五種 溫室氣體有不同之GWP值，在換算成CO2當量時亦應特別注意，若引用錯誤則可能造成量化結果數千甚至數萬倍的差異。