采购每日阅读-采购帮
学习采购实战经验，构建全新供应链管理思维
目 录CONTENT
以下是
收藏大全
相关的文章
-
-
APQP第三版到底有什么新变化？如何适应变化？ 【AIAG APQP第三版和控制计划(CP)参考手册的新变化】引发了业界的广泛关注。这两版手册的核心在于提供一种系统化、结构化的方法来确保产品质量和满足客户需求。具体变化如下： 1. 活动项增加：新版APQP扩充了活动数量，新增关键领域如产能规划、变更管理实施、APQP项目指标和风险评估缓解计划等，以确保更全面的项目管理和风险控制。这一变化凸显了新版手册更加注重项目管理和风险控制的稳健性。 2. 控制计划的独立化：控制计划作为一个独立的工具从APQP手册中分离出来，突显其在产品质量管理中的核心地位和独立性。 3. 管理的强化：新版手册强调管理活动的强化，如采购风险分析、变更管理、APQP策划指标、风险评估缓解计划等，旨在提高APQP过程的效率和效果。 4. 风险管理的增强：通过增加风险评估缓解计划章节，强调对潜在风险的持续分析和应对策略。风险评估缓解计划在APQP过程中扮演着识别改进机会和制定风险缓解措施的关键角色。 5. 采购章节的创新：新版APQP特别增加了针对采购的管理章节，旨在更有效地管理供应链，解决以往供应链管理中存在的不足。 6. APQP与控制计划的关系调整：通过独立出控制计划，新版APQP体现了两者在产品质量管理中的互补性和协同作用，旨在提高产品的质量和客户满意度。 为了创建高效的产品开发管理方法，新版APQP致力于以下方面：加强变更管理以提升应变能力；协调管理APQP项目矩阵以提升项目整体效能；采用结构化和系统化的管理方法以推动标准化与简化；强化跨部门小组的作用以促进团队协作；利用现代技术与工具来适应技术进步并提升效率；持续改进与顾客满意度为核心目标；提供必要的培训和资源支持。 企业适应新变化通常需要经过以下步骤：评估新旧版本差异、内部培训与宣传、制定过渡计划、调整产品开发流程、更新相关工具与方法以及验证实施效果等。最终，通过持续优化与改进，企业将能够顺利调整产品开发过程，以适应新版APQP的要求，实现产品开发质量与效率的提升。 对于汽车行业而言，尽管某些新兴势力可能更倾向于选择IPD（集成产品开发）进行产品开发治理，但APQP仍然具有应用价值，因为它有利于不同厂商间的经验交流以及甲乙双方的统一管理语言。以上内容仅供参考，如需深入了解，建议阅读原文或咨询汽车行业专家。
-
史上最全机械加工成本核算方法，收藏 【机械加工的报价计算方法并无固定标准，不同地区、不同时间、不同厂家以及不同的客户需求都会导致报价的差异。因此无法提供精确的金句。以下是关于机械报价计算的摘要性说明，包含详细的内容梗概，但由于实际情况复杂多样，仅供一般性参考。】 机械加工的报价计算涉及材料成本、设备折旧、人工费、管理费、税收等多个方面。报价的详细计算方法因各地物价差异而异，但通常可以按照工时进行计费。 1. 关键或复杂零件，供应商有时会提高价格采用复杂工艺报价，但实际生产时可能会采用简单工艺，所以采购员需对图纸的阅读和对零件加工知识的了解来把握成本。 2. 机械零件的加工费用通常包括多个部分：材料费、机器折旧费、人工费（如加工时长、设备每小时的费用等）、管理费以及税收等。有时还包括业务费用、运输费用和特定项目的其他费用。 3. 各种工种的工时价格是确定加工费的重要因素，如车工、磨工、铣工、钳工等，它们的工时价格并没有固定的标准，会根据工件的难易、设备的大小和性能以及市场需求和供应情况而波动。 4. 报价还受到年产量、投入规模、设备数量及折旧、耗材费用、工夹具费用、工资和工时利用率、能源消耗和环保成本、报废和返修费用、产品开发成本以及交际费用等多种因素的影响。 因此，机械加工报价的详细计算方法需要考虑到多种因素，最终价格取决于实际情况的具体分析和计算。由于机械报价的复杂性，具体的报价计算方式需根据实际情况进行灵活调整。如需更多信息，建议直接联系当地的机械加工厂商或相关行业协会进行咨询。
-
-
完整版，供应商管理制度（适用于非招标采购场景） 本文概述了企业非招标采购活动的供应商管理制度，该制度旨在规范采购活动，提高采购效率和质量，降低采购风险。制度内容包括供应商分类、供应商库的建立与管理、供应商评估与选择、供应商合作与管理、供应商的激励与淘汰、供应商关系的维护与发展，以及监督管理等方面。其中，金句是：“企业应与供应商建立深度合作关系，通过共同研发、资源共享、市场开拓等方式，实现双方的共同发展。” 这句话体现了供应商管理的重要目标之一，即与供应商建立长期稳定的合作关系，实现互利共赢。本文最后总结了制度的目的和期望，强调与供应商伙伴共同营造一个互利共赢的合作氛围，确保企业的长期稳定发展。
-
-
-
AI相关概念名词解释大全 文章摘要： 这篇文章介绍了人工智能中的一些重要概念和技术，包括AGI、AI、AIGC、ANI、ASI、人工智能对齐、注意力机制、偏差方差权衡、CLIP、CNN、计算机视觉、ChatGPT、数据增强、Diffusion Models、机器学习模型泛化能力、Embedding、涌现、端到端学习、超参数调整、推理学习、混合专家模型、多模态人工智能等。文章解释了这些技术的含义和用途，并探讨了机器学习模型训练过程中的相关概念和遇到的问题，如隐藏层、损失函数、目标函数等。此外，文章还介绍了符号主义人工智能、迁移学习等人工智能相关领域的知识，以及一些与机器学习相关的数学和技术概念，如向量数据库和零样本学习等。总的来说，这篇文章提供了关于人工智能和机器学习领域的广泛知识和技术介绍。
-
-
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
