基于全流程的标准化认证方法技术

本发明专利技术公开了基于全流程的标准化认证方法，本发明专利技术涉及认证方法领域，包括评价指标体系建立，模糊综合评价方法以及定量风险管控技术，评价指标体系建立，基于多种质量奖评价模型，建立质量管理体系有效性评价模型，将模型分为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析和改进和运行结果评价，实现评价指标体系的建立，本发明专利技术通过建立评价指标体系，通过评价指标体系采用层次分析法确定权重，建立比较判断矩阵与有关模糊集，从而根据模糊矩阵运算与综合评价实现认证评价，同时将质量体系认证中的风险进行量化，从而实现风险管控，实现了提高质量管理体系有效性，提升评价有效性分析的质量，减少审核中存在的多种风险的目的。减少审核中存在的多种风险的目的。减少审核中存在的多种风险的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于全流程的标准化认证方法


[0001]本专利技术涉及认证方法领域，具体为基于全流程的标准化认证方法。

技术介绍

[0002]随着世界经济一体化进程的加快，WTO的多边贸易规则事实上已经成为世界各国所普遍接受的共同准则，ISO 9000质量管理体系认证作为WTO/TBT中合格评定的重要内容，已经得到国际社会的认可并迅速发展。同时，质量管理体系有效性的问题，日益得到组织以及专家学者的关注。
[0003]但是现有的企业管理体系认证方法受各类影响因素较多，评分的有效性分析质量较差，审核存在多种风险。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于全流程的标准化认证方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于全流程的标准化认证方法，包括(1)评价指标体系建立，基于多种质量奖评价模型，建立质量管理体系有效性评价模型，将模型分为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析和改进和运行结果评价，实现评价指标体系的建立；(2)模糊综合评价方法，通过评价指标体系，将体系中的指标进行分类考虑，采用层次分析法确定权重，建立比较判断矩阵与有关模糊集，从而根据模糊矩阵运算与综合评价实现认证评价；(3)定量风险管控技术，通过不同的数据来源，从结果和可能性分析中提到的信息资源中获得数据，利用数值来表示结果和可能性，实现定量分析，将质量体系认证中的风险进行量化，从而实现有效管控。
[0006]所述(1)评价指标体系建立中，将将模型分为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析和改进和运行结果评价；
[0007]所述(2)模糊综合评价方法包括以下步骤：
[0008]步骤一：分析系统中各因素之间的关系，建立起系统的递阶层次结构；
[0009]步骤二：对同一层次各个元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；
[0010]所述步骤二中，构造两两比较的判断矩阵，当建立递阶层次关系后，随后需要确定各层次元素的权重，通过适当的方法导出对应元素的权重；
[0011]步骤三：由判断矩阵计算出被比较元素对该准则的相对权重，并且对判断矩阵进行一致性检验；
[0012]步骤四：计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序，得到各方案对总目标的总排序。
[0013]所述步骤一中，首先将问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型，将模型结构分为三层：
[0014]1)最高层(目标层)：只有一个元素，一般是问题的预定目标或理想结果，最高层为实现企业的效益。
[0015]2)中间层(准则层)：包括为实现目标所设计的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需要考虑的准则、子准则,准则层为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析、改进和运行结果。
[0016]3)最底层(方案层)：包括为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，方案层为企业相应的技术项目方案。
[0017]所述步骤一中，记准则层元素C所支配的下一层次元素为U1,U2,U3
……
，Un，准则C为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析、改进和运行结果等元素，U为企业相应的技术项目方案，针对准则C，比较两个Ui和Uj哪一个更重要，以及重要的程度，并按比例标度对重要性程度赋值，形成判断矩阵，A＝(a
ij
)
n
×
n
，中就是元素Ui与Uj相对于准则C的重要性比例标度，重要性比例标度如图2，a
ij
＝1/a
ji
，a
ii
＝1，a
ij
>0。
[0018]在所述步骤二中进行两两比较得到的判断距离A不一定能满足判断矩阵的互反性条件，由于从复杂决策问题判断本身看，决策者判断的逻辑性可能不一致，对此采用一个数量标准来衡量判断矩阵A的不一致程度，所述步骤三计算相对权重，设，为n阶判断矩阵排序权重向量，从而根据权重向量w来决定方案的优劣，当A为一致性判断矩阵时，得到Aw＝nw，表明w为A的特征向量，n为特征值，即对于一致的判断矩阵，排序向量w就是A的特征向量，如果A是一致的互反矩阵，则又以下特性a
ij
a
jk
＝a
ik
，当A具有一致性时，λmax＝n，将λmax所对应的特征向量归一化后记为，当A具有一致性时，λmax＝n，将λmax所对应的特征向量归一化后记为，w称为权重向量，它表示U1,U2，
……
，Un在C中的权重。
[0019]所述步骤三中，如果判断矩阵不具有一致性，则λmax>n，此时特征向量w不能真实地反应U1,U2，
……
，Un在目标中所占比重，定义衡量不一致程度的数量指标CI＝(λmax
‑
n)/(n
‑
1)，对于具有一致性的互反矩阵来说CI＝0。
[0020]所述步骤三中，仅依靠CI作为A是否具有满意一致性的标准是不够的，故引进平均随机一致性指标RI，对于n＝1～11，平均一致性指标RI的取值如图3，定义CR为一致性比例CR＝CI/RI,当CR≤0.1时，则判断矩阵A具有满意的一致性，否则就不具有满意的一致性，从判断矩阵A中可以得到其最大特征值λmax，CI，一致性比例CR以及，设在最高管理者过程下构成判断矩阵A1,资源管理下构成判断矩阵A2,产品实现下构成判断矩阵A3,测量分析下构成判断矩阵A4,改进和运行结果下构成判断矩阵A5，进而得到相应判断矩阵的权重向量W1、W2、W3、W4、W5。
[0021]所述步骤三中,在五个评价指标，即最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析、改进和运行结果等元素方面，判断该五个指标的权重向量，设有判断矩阵A6，进而得到其所对应的权重向量W6。
[0022]所述步骤四中，计算其总排序中，计算同一层次所有元素对于最高层(总目标)相对重要性的排序权值，成为层次总排序，最底层(方案层)得到的层次总排序，就是n个被评价方案的总排序，若上一层次A包含m个元素，A1,A2，
……
，Am，其层次总排序权值分别为a1，a2，
……
，am，下一层次B包含n个元素B1,B2，
……
，Bn，它们对与元素Aj的层次排序单排序的权值分别为b1j，b2j，
……
bnj，得到总排序权值图，得到各方案对总目标的总排序。
[0023]所述(3)定量风险管控技术需要建立风险管控模型分为事件层S1、风险评价层S2、量化层S3，其中事件层S1中包括若干子事件，为风险管控中会发生的每一种事件情况，记为s1，s2，s3，
……
s
n
；
[0024]作为优选，所述子事件s1，s2，s3，
……
s
n
发生的概率为通过通过历史资料法搜集历史资料中发生的事件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于全流程的标准化认证方法，包括评价指标体系建立，模糊综合评价方法以及定量风险管控技术，其特征在于：基于全流程的标准化认证方法，包括(1)评价指标体系建立，基于多种质量奖评价模型，建立质量管理体系有效性评价模型，将模型分为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析和改进和运行结果评价，实现评价指标体系的建立；(2)模糊综合评价方法，通过评价指标体系，将体系中的指标进行分类考虑，采用层次分析法确定权重，建立比较判断矩阵与有关模糊集，从而根据模糊矩阵运算与综合评价实现认证评价；(3)定量风险管控技术，通过不同的数据来源，从结果和可能性分析中提到的信息资源中获得数据，利用数值来表示结果和可能性，实现定量分析，将质量体系认证中的风险进行量化，从而实现有效管控；所述(1)评价指标体系建立中，将将模型分为最高管理者过程、资源管理、产品实现、测量分析和改进和运行结果评价；所述(2)模糊综合评价方法包括以下步骤：步骤一：分析系统中各因素之间的关系，建立起系统的递阶层次结构；步骤二：对同一层次各个元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；所述步骤二中，构造两两比较的判断矩阵，当建立递阶层次关系后，随后需要确定各层次元素的权重，通过适当的方法导出对应元素的权重；步骤三：由判断矩阵计算出被比较元素对该准则的相对权重，并且对判断矩阵进行一致性检验；步骤四：计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序，得到各方案对总目标的总排序；所述步骤一中，将问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型，将模型结构分为三层：1)最高层(目标层)：只有一个元素，一般是问题的预定目标或理想结果，最高层为实现企业的效益；2)中间层(准则层)：包括为实现目标所设计的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需要考虑的准则、子准则，记为C；3)最底层(方案层)：包括为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，方案层为企业相应的技术项目方案；所述步骤一中，准则层元素C所支配的下一层次，即最底层的元素为U1,U2,U3
……
，Un，U为企业相应的技术项目方案，针对准则C，比较两个Ui和Uj的重要性，按比例标度对重要性程度赋值，形成判断矩阵，A＝(a
ij
)
n
×
n
，其中a
ij
＝1/a
ji
，a
ii
＝1，a
ij
>0；采用一个数量标准来衡量判断矩阵A的不一致程度，所述步骤三中计算相对权重，设w＝(w1，w2，
……
，wn)
T
，为n阶判断矩阵排序权重向量，从而根据权重向量w决定方案的优劣，当A为一致性判断矩阵时，得到Aw＝nw，表明w为A的特征向量，n为特征值，即对于一致的判断矩阵，排序向量w就是A的特征向量，如果A是一致的互反矩阵，则又以下特性a
ij
a
jk
＝a
ik
，当A具有一致性时，λmax＝n，将λmax所对应的特征向量归一化后记为w＝(w1，
……
，wn)
T
，w称为权重向量，它表示U1,U2，
……
，Un在C中的权
重。所述步骤三中，若判断矩阵不具有一致性，则λmax>n，此时特征向量w不能真实地反应U1,U2，
……
，Un在目标中所占比重，定义衡量不一致程度的数量指标CI＝(λmax
‑
n)/(n
‑
1)；所述步骤三中，引进平均随机一致性指标RI，对于n＝1～11，定义CR为一致性比例CR＝CI/RI,从判断矩阵A...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯锋柱，胡晔，叶芸，陈奇伟，
申请(专利权)人：中国检验认证集团浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：