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ISO9000認證與組織結構,——與組織相關的主要概念 組織與組織結構 1. 組織是指職責、權限和相互關系得到安排的一組人員及設施(GB/T19000—ISO9000:2000)組織意味著一個正式的有意形成的職務結構或職位結構。 2. 組織結構是指人員的職責、權限和相互關系的安排(GB/T11000—ISO9000:2000)將組織工作作為一種過程形式時,必須考慮下列的因素: a. 組織結構必須反映目標和計劃,目標和計劃是組織活動的目的 b. 組織結構必須反映出組織管理可使用的權力的范圍 c. 組織結構必須反映它的環境,并隨著環境的變化而變化 d. 組織中人員是基本要素,組織結構中業務活動的劃分和權限的設置必須考慮人員的數量和習慣,這不是說組織的結構的設計要圍繞著人,但配備什么樣的人是一個重要的考慮因素。



ISO14000認證在銷售過程中要考慮的環境因素 1、某些產品是否已經或將要受到法律法規以及生態保護條例的限制或禁 止; 2、產品自身是否含有毒、有害物質,或對人體、環境產生傷害; 3、某些產品在使用過程中是否可能產生有毒、有害物質,這些物質對人 體或環境產生的傷害程度如何; 4、產品在終成為廢品時可回收,可利用以及可降解的情況; 5、產品在終成為廢品時,對環境造成污染或破壞的情況; 6、產品環保標識及其符合性等。




2020年9月28日| ISO50001修訂 根據ISO50001國際標準實施和維護能源管理體系,可使公司改善能源消耗、減少碳排放,并通過更有效地利用能源來降低企業生產成本。 如何完善新版標準的相關要求 ISO50001標準于2018年進行了修訂。然而受到疫情影響,很多公司目前面臨著許多更嚴峻的議題。比如:公司經營收入下滑,供應鏈供貨不穩定等。基于此,國際認證論壇(IAF)將ISO50001:2018過渡期延長至2022年2月20日,這意味著企業在2020年8月20日以前,可以根據舊標準(ISO50001:2011)進行審核驗證。 自此之后,企業必須依照ISO50001:2018的要求提供升級后的成文信息,其重點包括:企業所處環境和相關方的分析、風險和機遇以及相關應對的措施;能源數據的收集計劃;對于SEU(主要能源使用)的逐一分析及其建立的能源績效參數和監測證據;以及在適當的時候對相關變量和能源消耗進行歸一化處理。 常見的問題:KPI 新標準的轉換將為企業帶來哪些變化?在本文中,我想分享在審核過程中的個人以及與同事交流的經驗。對于本次改版修訂,我喜歡的主題之一是能源績效的。ISO50001要求企業必須提供與能源使用有關的績效或能源消耗的可測量結果,并與能源基準相比較,通過合適的能源績效參數(EnPI,EnergyPerformanceIndicator)證明持續改進──這通常也是企業比較大的挑戰。 并非每個KPI都是EnPI。“能源效率和能源管理”工作委員會NA172-00-09AA已發布有關新標準的某些問題說明(德文),并討論到EnPI和能源績效改進、SEU(主要能源使用)識別、能源績效下降或未達目標情況,以及對能源績效改進(包括設立熱電聯產)的審查等議題。對于審核在即的公司來說,這無疑是有幫助的。根據其解釋,只有在關鍵績效參數不會因重大影響變量而失真、且能夠反映實際能源績效的情況下,才能將它們視為EnPI。此外,該文件還明確確認每個SEU至少需要一個EnPI。 討論中的回歸分析 ISO50006指南為定義和量化相關變量提供了更多可能的方法。確定能耗與變量(例如溫度或生產量)之間的相關性,簡單方法是建立兩者的XY散布圖,包含趨勢線。然而實務上這并不總是那么容易實現,因為有些變量可能會影響能耗。標準中還提到使用線性或非線性回歸的統計模型來展示能耗和相關變量之間的關系。 回歸分析目前是一個熱門話題,盡管這部分通常牽涉很多不確定性和恐懼,不過實施ISO50001或其修訂版本來就不是件易事。 逐步增進了解──并充分利用節省潛力 通過本篇文章,我鼓勵企業積極面對這個議題,勿再推遲。羅馬當然不是造成的。在分析過程中,你或許會注意到缺失或遺漏了部分能源數據或測量結果。這很正常,必須采取適當的處理。 我的經驗顯示,生產方面的可用數據通常比初次實際處理的多更多。系統接口或數據質量之類的問題也將不可避免地出現,更不用說相關資源隨時有被銷毀或挪用的可能。 有些公司已經深度處理了這個議題,使他們能夠得到更多洞察并利用節省潛力。這也是制定ISO50001標準的實際目的。容易實現的節能措施大多已經獲得落實并展現成果,為了發掘更多節能機會,企業必須就公司的流程做更深入地研究。當然,在某些情況下,這意味著必須進行內部調查。在我看來,所有經理和同事應該有一致的目標,那就是建立可靠的能源績效指標,如此一來,大家在每次能源團隊會議上討論的將不只是能源消耗的偏差問題,下次審核之前也不會緊張到胃痛了。 結論: 我不能保證,但是我堅信數據收集越詳細,規范化越,需要解釋的偏差就越小,挫敗感也會跟著降低,你也能更快成功達成目標。 質者介紹 InnocenzoCaria ProjectManagerEnergyManagement,TüVRheinlandCert. 原文:


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