检查表主要应用于，数据检查表主要是应用于什么

1，数据检查表主要是应用于什么

统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）。2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）。3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）。4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）。5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。1、SPC一是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决的问题有：1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。2、MSA一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。3、FMEA一在设计和制造产品时，通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。FMEA正是帮助我们从第一道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效工具。 FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到最佳效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。4、APQP一产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。定义及其他知识点：产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。5、PPAP一生产件批准程序(Production part approval process) PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告; 外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。

数据检查表主要是应用于什么

2，python现在主要应用于哪些领域

所有的大数据行业，都是需要的

所有的大数据行业，都是需要的作为近年来最活跃的生物识别技术之一，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域。金融领域一方面体现在人脸支付技术的出现，相信不少人都有使用过支付宝的刷脸支付。另一方面，则是人脸识别保障人们的支付安全。近年来，由于缺乏统一的信息共享平台即现代化的监管手段，身份证造假的现象屡禁不止，导致社保、银行卡被盗领和盗刷，不少群众蒙受巨大的经济损失。多地已采用自动识别进行初步的筛查，试点工作，避免人们的财产再受到损失。交通领域一些城市在人流量大的交通路口通过“刷脸”来严查交通违规行为，启动人脸识别抓拍系统对闯红灯当事人进行抓拍，截取当事人的脸部特征，并将数据送入人脸信息综合应用系统。同时在路口前端安装显示信息大屏，实时发布当事人闯红灯的特写照片、个人姓名等，威慑、警告、曝光交通违法行为。安防领域一个完整的智能安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。人流密集、人员复杂、空间相对封闭等地方是违法犯罪行为的高发场所。而智能动态人脸识别技术采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及智能动态人脸识别算法。实现公共场合出入口人员或道路人群人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。自助终端例如银行、医院里的自助办卡机以及目前健康探测机，还有车站的自助人脸检票系统等等。还有很多方面，这里就不一一列举了。人脸识别技术的应用范围是真的很广，等到这一技术越来越成熟后，还会继续普及下去，便利我们的生活。

所有的大数据行业，都是需要的

所有的大数据行业，都是需要的Python的8大主要应用领域1.Web开发随着Python的Web开发框架逐渐成熟，比如耳熟能详的Django和flask, 你可以快速地开发功能强大的Web应用。无论是建大型网站，开发OA或Web API，Django都可以轻松胜任。2. 网络爬虫多亏有了Python，一个小白用几行代码就可以写个爬虫爬段子爬福利图了。然而爬虫的真正作用是从网络上获取有用的数据或信息，可以节省大量人工时间。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。Python自带的urllib库，第三方的requests库和Scrappy框架让开发爬虫变得非常容易。3. 计算与数据分析随着NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库的开发和完善，Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算，还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，可以处理更多类型的文件和数据。4. 人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。最流行的神经网络框架如Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow都采用了Python语言。你不学Python, 你会用那些框架吗?5. 自动化运维这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言。在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython，Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来，Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。6.云计算Python的最强大之处在于模块化和灵活性，而构建云计算的平台的IasS服务的OpenStack就是采用Python的，云计算的其他服务也都是在IasS服务之上的。7. 网络编程Python提供了丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet, BitTorrent和Google都在广泛地使用它。8. 游戏开发很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小，然而Python则支持更多的特性和数据类型。Python的PyGame库也可用于直接开发一些简单游戏。

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