十堰ATF16949認證體系設施設備策劃 IATF16949認證標準7.1.3.1 工廠、設施和設備計劃 組織應采用多方論證方法，包括風險識別和風險緩解方法，用于開發工廠、設施和設備計劃。在設計工廠布局時，組織應： a) 優化材料的轉移、材料處理，對場地空間的增值使用，以及對不合格品的控制； b) 便于材料的同步流動，如適用。 方法的制定和實施，以評估制造的可行性。這些方法也同樣適用于評估現有業務的有效性。 組織應保持過程的有效性，包括定期重新評估，以包括過程中批準的任何變更[見第8.3.4.4），控制計劃的維護（見第8.5.1.1） ，和作業準備驗證（見第8.5.1.3〕。 IATF16969認證體系指南解釋 應當開發評食生產力和現存操作有效性的方法，考慮時下因素: 人機工程學， 操作工和生產線平衡， 貯存和周轉庫存水平， 自動化的應用， 增值含量， 工作計劃。 IATF16949認證標準7.1.4.1 過程運行環境-補充 組織應保持其在一個清潔、維護和有序的狀態，以符合產品和制造過程的要求。 IATF16949認證體系指南解釋 生產現場清潔實施范例可能包括： ? 適當的廢物棄置條件， ? 適當的空間和貯存環境， .清潔、完整的傳送和操作設備， .清潔、照明良好、有秩序的工作場賢和檢驗場所， ? 設備和系統的清楚的、明顯的識肘， ? 定義秩序和清潔的職責。

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: