八项BPMS平台关键功能评估项

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帮助用户实现流程化组织

BPM 平台关键功能项评估(一)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

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流程卓越中心是企业战略执行的一个重要能力组织中心，可以协调组织内的所有工作过程，使流程体系与组织目标、内外环境变化保持一致。BPM软件应该能够帮助企业建立这样的能力中心提供功能：体系化的改善流程架构和流程清单、建立流程团队和责权并组织工作的开展、统一BPM专业领域的工具和知识、整合不同领域专业领域形成整体竞争优势、对流程资产进行周期管理

流程卓越中心 - CoE

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帮助用户实现流程化组织

BPM 平台关键功能项评估(二)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控2

将业务人员梳理的流程进行结构化，通过工具设计到BPM软件系统中，输出流程定义文件和流程图，使BPM软件能够解释和识别这些流程定义。与Workflow的流程建模不同，BPM软件的流程应用建模是广义上的流程建模，应包括流程、表单、数据、统计报表等一体化的可视化建模。流程的建模阶段包括：- 设计阶段- 运行阶段- 关闭阶段

- 新版优化阶段- 作废阶段

流程建模 - Process Modelling Process Model

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BPM 平台关键功能项评估(三)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

3

BPM软件应该能够提供一种标准，将截然不同的、基于各种不同平台的、用不同方案建立的应用软件和系统，通过流程无缝的集成到一起，并使处理的过程像一个整体一样顺畅运行。BPM软件应在流程进行跨应用集成时，提供的基本功能：- 技术适配器

- 商业应用适配器

- 支持SOA和遗留技术- 开放的架构和API接口- 集成审计日志

应用集成 - Process Integration

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BPM 平台关键功能项评估(四)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

4

流程引擎是BPM软件的核心功能。用来自动化的响应人工或系统的请求，按照流程的定义进行任务的调度，通常BPM引擎必须包括规则引擎。流程引擎的强弱直接影响到企业部署流程应用的实施成本和优化成本，引擎应提供的基本能力包括：

- 流程版本与流程实例化

- 对中国商业环境中的特殊模式支持- 丰富的人工路由方案- KPI、超时、通知策略- 流程事件和开放编程接口- 稳定性与弹性（引擎集群）- 规则引擎

流程引擎 - Process Engine

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BPM 平台关键功能项评估(五)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

5

流程门户是BPM提供给流程参与者，与流程应用互动的客户端入口，是BPM软件的重要组件之一。流程门户应提供的基本功能包括：

- 统一的任务处理列表，查询、统计- 对流程处理过程的跟踪

- 基于一组流程功能的流程应用组合- 任务委托、催办、提醒等辅助功能- 交互技术（如Web门户、移动端）

流程门户 - Process Portal BPM Portal

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BPM 平台关键功能项评估(六)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

6

结合流程绩效KPI，对BPM引擎产生的任务日志进行归纳、分析，提供流程实例数量、时间成本等绩效报告。流程分析应提供的基本功能包括：- 对真的流程执行实数据进行分析- 提供预置的KPI和一定的KPI灵活性- 通过多个角度分析效率和绩效- 企业级大规模活动下的大数据分析

流程分析 - Process Analysis

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BPM 平台关键功能项评估(七)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模

应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

7

监控流程KPI的指标波动，当流程绩效出现预期偏差时，实现自动化处理。流程监控应提供的基本功能包括：- 对流程KPI进行监控设置和告警- 监控范围支持较大时间跨度的对比- 监控频率可调整- 监控动作可自定义

流程监控 - Process Monitor

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BPM 平台关键功能项评估(八)

流程卓越中心

SDK接口

流程建模应用集成

流程引擎

流程门户

流程分析

流程监控

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BPM软件应对编程开发者和外部系统提供完整的API开发接口，通过API与BPM引擎、BPM模型库和BPM系统进行互操作。BPM软件的SDK应提供的基本功能包括：

- 原生程序的API(如Java、C#)- 服务API（如WebService）

- 可对流程引擎操作的完整接口定义- 辅助的接口功能

SDK接口 - API

元数据API

引擎API 安全API

帮助用户实现流程化组织

评估BPM平台的八项关键指标2013版

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客户数据质量评价的原则与方法

客户数据质量评价的原则与方法 admin 2013-10-12 关于客户数据质量的困惑 “什么样的客户数据质量是比较好的？”“为什么我们的客户数据看起来很不错，可是在进行电话营销时，客户接触率和营销效果确差强人意，与期望大相径庭？”在进行数据库营销的讨论和交流中，经常有人问到这样的问题。 这些问题反映出了很多在从事数据库营销或直复营销过程中的营销策划人员和运营管理人员经常面临的问题和困惑。 几乎所有的组织都需要数据，一些行业严重依赖于客户数据，如银行、电信、保险公司等。毫无疑问，较差的数据质量给企业营销带来的损失非常巨大！试想一下，如果你的呼叫中心正在试图向非目标客户进行大规模电话营销活动，或是你的企业正向那些早已过期的邮寄地址寄出了数以万计的促销宣传资料。这些给公司带来的损失有多少？不幸的是，这样的情况几乎经常发生，而企业的数据库营销策划人员也经常面临着数据选择和评价的挑战。 理解关于质量的涵义 首先，让我们简单探讨一下“质量”的涵义。

在服务营销和服务管理中，通常将“质量”定义为：“满足不同客户的个性化需求的能力”。这样的定义有着一定的主观特征，也就是说不同的企业会根据其对客户需求和竞争环境的理解，来定义其产品与服务的质量特征。这可以用来解释为什么对于不同等级的客户提供的服务质量标准有所差异的原因，这也是为什么同样是提供点对点的航空运输服务，某些航空公司的服务质量和客户体验要好于其他一些竞争者的原因。 国际标准组织将质量定义为：“产品或服务所具备的满足明确或隐含需求能力的特征和特性的总和”。这样的定义虽然更明确，但对于大多数的人来说，过于专业和抽象。 一个比较通俗且受到多数人认可的对质量的直观定义是“适合使用需求”。这也是我们本文的一个主旨，没有质量绝对完美的数据，对于数据质量的评价也是要根据数据的使用需求来进行评价的。只要能够适合使用的需求，我们就认为数据的质量是符合要求的。企业也应当本着有取有舍的原则，选择那些为企业所能利用的数据。 了解了质量的定义，接下来就可以进入客户数据质量的评价话题了。 数据质量评价的基本原则

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及 大数据 智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的 运营支持服务。 1.1 网络空间 态势感知系统 系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块 和通报 预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功 能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能 力，统 筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高 效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理， 定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客 组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息 系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处 置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有 多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比 对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘 分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

系统影响性评估和部件关键性评估

系统影响性评估和部件关键性评估马义岭石天鹏允咨GMP制药技术 验证范围和程度应经过风险评估确定，公用工程系统的前验证风险评估相关活动主要包括以下： 系统影响性评估 系统影响性评估过程评估了公用工程对于产品质量的影响。对产品质量有直接影响的系统或设备除根据良好工程管理规范（GEP）设计外，还需要进行确认。对“间接影响”和“无影响”的系统，需要根据良好工程管理规范设计、安装和调试。 应注意，如果在评估之后详细设计发生了变更，必须重新对系统和部件进行系统影响性评估，以保证之前被判定为间接影响或无影响的系统没有新获得任何关键功能和部件。 系统影响性评估将系统分为三类，即直接影响系统、间接影响系统和无影响系统。每一个系统都有它的功能作用，根据图纸在物理上的可分割性对系统进行界限的划分。 了解直接影响、间接影响、无影响系统之间的区别对于验证执行的指导非常重要，所有划分的系统都应该进行影响性评估。 直接影响系统，如： o以饮用水为原水的整套制备系统 o储存与分配管网系统 o纯蒸汽发生器

间接影响系统，如： o工业蒸汽和冷水系统 o饮用水系统（饮用水系统的水质需要有长期的日常监测记录文件做支持） 无影响系统，如： o卫生用水 o设备操作运行的支持系统但是对水质无影响的系统：电力系统；仪表压空系统 部件关键性评估 ?部件关键性的确认 根据功能和部件对产品的影响来评估其GMP关键程度。 功能和部件的GMP影响评估以产品的5个质量参数为基础（功效、特性、安全、纯度、质量）。 ?关键部件 组成系统的部件一般是在图纸或者HMI上有唯一编号的，部件也可能是单个操作单元（阀门、仪表灯）或者小型设备（多介质过滤器、加药系统、热交换器等）。 关键部件的操作、接触、控制数据、报警或者失效对公用系统质量是直接影响的部件 o纯化水制备系统中储罐和管道 o WFI分配系统中的回水流量计 o在线电导率、TOC仪

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

R0消毒液配制系统部件关键性评估报告

目录 1、介绍2b5E2RGbCAP 2、目的2p1EanqFDPw 3、范围3DXDiTa9E3d 4、职责3RTCrpUDGiT

4.1上海泓荔科技有限公司职责35PCzVD7HxA 4.2R0消毒液配制系统关键性部件评估小组职责3jLBHrnAILg 1 / 17 5、缩略语3xHAQX74J0X 6、法规和指南4LDAYtRyKfE 6.1法规4Zzz6ZB2Ltk 6.2指南4dvzfvkwMI1 7、参考文件4rqyn14ZNXI 8、系统/设备描述5EmxvxOtOco 8.1系统/设备用途5SixE2yXPq5 8,.2能力56ewMyirQFL 8.3设计和运行特点5kavU42VRUs 9、部件关键性评估方法5y6v3ALoS89 9.1部件关键性的确认5M2ub6vSTnP 9.2关键性部件风险评估60YujCfmUCw 9.3风险的评估6eUts8ZQVRd 10、部件关键性评估8sQsAEJkW5T 10.1部件关键性矩阵8GMsIasNXkA 10.2关键性部件风险评估矩阵9TIrRGchYzg 10.3关键性部件风险控制矩阵117EqZcWLZNX 11、结论15lzq7IGf02E 、介绍1江西东风药业股份有限公司拥有多个独立的生产车间，本次进行部件关键性评估的为原料药中心青霉素原料药车间，将在此区域中主要进行普鲁卡因青霉素、苄星青霉素、青霉素钠和青霉素钾等原料药产品的生产及青霉素混粉。zvpgeqJ1hk 消毒液配制系统主要由配制罐、预过滤和除菌过滤器组成，该系统由上海泓荔洁净科技有限公司安装。安装在原料药中心青霉素原料药车间二层消毒液配制间（房间编号：R22023）。消毒液主要用于设备清洁。环境及手部消毒等。NrpoJac3v1 按照系统影响性评估(SIA)的结果，对评估为直接影响的系统进行部件关键性评估。该消毒液配制系统根据系统影响性评估的方法确定为直接影响系统，系统编号：SIA-R0-XDY-01，见青霉素原料药车间系统影响性评估报告（表）SIA-R0。所有直接影响系统将按照VMP（文件编号：VMP-R0-2014）计划进行确认。1nowfTG4KI 、目的2对青霉素原料药车间消毒液配制系统进行单独的部件关键性评估并记录在如下文件中。本部件关键性评估是评估直接影响系统中各部件的关键程度。对判定为关键性的部件进行风险评估用于确2 / 17 定出所有的潜在危险及其对产品的影响。fjnFLDa5Zo 、范围3本部件关键性评估的范围为青霉素原料药车间二层消毒液配制间，系统编号： SIA-R0-XDY-01。主要包括：配制罐、过滤器、管道等。tfnNhnE6e5 、职责4上海泓荔科技有限公司职责4.1提供编写报告需要的信息4.1.1消毒液配制系统关键性部件评估小组职责4.2R0验证办公室负责本报告的版本控制4.2.1系统所属部门提供为报告编写所需要的所有的规程、数据、手册、图纸和文件4.2.2验证委员会委员及验证办公室参与部件关键性评估的审核4.2.3系统所属部门、工程部、质量中心协助验证小组完成部件关键性评估报告的编写。4.2.4质量管理负责人负责报告的批准。4.2.5

数据质量管理

数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

数据质量具体评测指标及方法说明

数据质量具体评测指标及方法说明 一、主要评测内容 重点评测个案库的数据完整性、逻辑关系准确性。评测内容及指标计算方法会根据需要作适当调整。 二、具体评测指标及方法 （一）主要数据项完整情况 1、评测内容：重点评测个案库中的基本情况表，具体数据项包括姓名、性别、现居住地代码、户籍所在地代码、公民身份号码、出生日期、婚姻状况、户口性质等8项必填内容。 其中：每条个案记录中，只要任意一项主要数据项缺失，即认定为该条记录的主要数据项不完整。 2、评测指标：主要数据项完整率 3、计算公式： 主要数据项完整的人口总数 —————————————×100% 个案信息库包含的人口总数 其中： 主要数据项要通过单项逻辑校验，没有通过单项逻辑校验的视为数据项缺失。校验规则如下： （1）性别、户口性质、婚姻状况数据项均不能为空错值；

（2）姓名：7岁以上（含7岁）“姓名”不含“未取名”、阿拉伯数字、英文字母等不符合规范的文字，不少于两个汉字。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （3）公民身份号码：7岁以上（含7岁）“公民身份号码”不含空格、性别码与性别匹配、长度为15或18位、校验码正确。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （4）出生日期：不大于汇总数据时点。 （5）现居住地代码：不为空错值，当人员类别为外出时，现居住地代码不应为本地 （6）户籍地代码：不为空错值，当人员类别为外来时，户籍地代码不应为本地 （二）逻辑关系准确情况 1、评测内容：分为单表审核、表间审核两种类型，共计7个审核内容。 其中，每条个案记录中，只要任意一项逻辑关系不准确，即认定为该条记录的逻辑关系不准确。 （1）若总人口数据“婚姻状况”为已婚（代码为20 – 23 29），则与配偶有关的信息项目配偶姓名、配偶身份证（配偶身份证错误也视为空）项均不为空； （2）育妇卡片“育龄妇女初婚日期”加15年不能小于“育龄妇女出生日期”；

浅析设备评估成新率之确定方法

浅析设备评估成新率之确定方法 张盛林 前几年，有关“资产评估中固定资产升值率过高”的问题，曾引起了各方面的关注。造成评估升值率过高的原因，除了物价上涨引起重置价格升高等原因外，本人认为主要的问题是“成新率”的原因。因为根据“评估值=重置全价×成新率”的计算式，如果重置全价基本正确合理的话，成新率的高低直接影响到评估值的高低。 在资产评估中，一直沿用至今的成新率的计算方法，一般均以平均年限法成新率为基础成新率。本人经多年实践并结合实际经验，总觉得此方法甚为不妥。特别是资产评估行业兴起至今已有十余年，其间，市场经济体系已基本形成，原有的评估方法一则不合理，再则也过于简单化。就设备而言，因仅以平均年限法成新率为依据计算所得的评估值往往背离市场价值规律，故难以被市场接受。 一、理由 1、平均年限法成新率实际上即相当于财务上的直线折旧法，是假设设备各年的损耗值（折旧额）是相等的。以此方法作为设备评估的成新率肯定不妥。因为任何设备的使用都是一个从新到旧直至报废的过程，随着时间的延续，设备的各种损耗必定越来越大，而这种损耗决不是按年、月计算的平均值。仅就设备的有形损耗来说，其启用的首年及之后各年之损耗的价值内涵是不一样的，其使用的第一年时

该设备各方面的性能都处于最佳的状态，之后，随着使用年限的延长，其有形损耗逐年加大，设备的剩余价值会越来越小，因此，设备的各年损耗值应呈递减趋势，即第一年最大，以后各年的实际损耗价值都相应较前一年小。举个简单的例子，比如：假若某台设备的经济耐用年限为10年，如按常规算该设备在使用了5年时的年限法成新率为50%，而事实上该设备在其前5年时的外观新、损耗小、性能好，设备的效用高；而其后5年时因外观较旧、损耗加大、性能下降，必然会导致设备效用降低以及维修成本增加，故二者的价值是截然不同的。但在采用“平均年限法”成新率情况下，该设备前、后各5年的价值却是一样的，显而易见该评估值肯定是不符合市场经济规律的。 2、在过去那种商品匮乏时代的“紧俏商品”，在使用了若干年后，可能以较高的价格转让，有时甚至能以原价转让的情况，随着市场经济的发展已不复存在。况且现在可以说所有商品基本均是供过于求，整个市场已由卖方市场转为买方市场，买方的选择余地大且挑剔，由于市场竞争激烈，新商品的价格也能下浮，何况二手货（在用设备）。 3、设备评估除了考虑其有形损耗外，还必须考虑其无形损耗。随着技术的进步，特别是当今社会科技的飞速发展以及在市场经济条件下某些商品的供求变化等影响，资产的功能性贬值及经济性贬值是十分明显的，必须加以考虑。如一台同样型号设备的重置价比若干年前购置的帐面原值高出许多，这中间除了价格上升的因素外，其中可能也包含了材料改变、工艺先进、电气控制系统优化等技术含量提高

部件关键性评估和管理

部件关键性评估和管理 1定义 1.1部件关键性评估（CCA）：评估直接影响系统的运行、控制、报警和故障状况对产品质量的影响的过程； 1.2部件：具有确定功能的工程组件； 2部件关键性评估的总体要求 2.1应在系统风险识别之后开始执行部件关键性的评估，所有的直接影响系统均需要进行部件关键性的评估； 2.2各个部件应有其特定的功能，系统本身的特定功能也应进行评估，例如压片机的剔废功能； 2.3系统部件分为两类：关键部件和非关键部件； 2.4对于关键部件需要按失效模式和效果分析（FMEA）的方式进行风险分析，对于较高风险的关键部件，应该建立相应的控制措施，例如增加预警功能、定期校准、建立规程、确认和验证等。对于非关键部件，只需要其符合GXP规范即可。 2.5应该为每一个直接影响系统编写一份独立的部件关键性评估报告，且应有其独立的编号，编号原则为：CCA+系统编号+版本号；例如：CCA-OSD-PRO-001-00，代表系统编号为OSD-PRO-001的部件关键性评估报告； 3部件关键性评估的流程及方法 3.1部件关键性评估执行流程图

3.2部件关键性评估需要各个系统的相关人员一起完成，评估小组通常由该系统的主要使用人员和QA人员组织实施。评估小组的成员包括但不限于：系统使用部门的使用人员、工程部相关人员、QA人员、验证人员等。 3.3在进行部件关键性评估之前，由系统使用人员和工程部人员收集系统相关资料，必要时QA人员和验证人员应协助系统使用人员和工程部人员对这些资料进行整理。部件关键性评估所需的资料包括但不限于： 部件清单 功能设计说明（FDS） 工艺管道与仪表流程图（P&ID） 系统原理图 3.4部件关键性评估小组取得相关资料或图纸后，首先确定该系统中所包含的部件和具有的功能；应注意，所有的部件应具有特定的功能，并在P&ID 图上具有独立编号（ID），系统特定的功能也列出。 3.5部件/功能的关键性的评估是以产品的5 个质量参数为基础（功效、特性、安全、纯度、质量），通过如下7个问题进行判断，如果其中任何一个问题的回答是肯定的（YES），则该部件即为关键部件。部件的关键性是针对其对产品质量而言，用于系统安全或其他因素考量的部件/功能可不视为关键部件。 1、部件是否用于证明符合所注册工艺的规定？ 2、功能/部件是否用于控制一个关键工艺参数？

大数据标准体系

附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批

浅析设备评估之成新率确定方法

浅析设备评估之成新率确定方法 资产评估方法探索及实践 前几年，有关“资产评估中固定资产升值率过高”的问题，曾引起了各方面的关注。造成评估升值率过高的原因，除了物价上涨引起重置价格升高等原因外，本人认为主要的问题是“成新率”的原因。因为根据“评估值=重置全价×成新率”的计算式，如果重置全价基本正确合理的话，成新率的高低直接影响到评估值的高低。 在资产评估中，一直沿用至今的成新率的计算方法，一般均以平均年限法成新率为基础成新率。本人经多年实践并结合实际经验，总觉得此方法甚为不妥。特别是资产评估行业兴起至今已有十余年，其间，市场经济体系已基本形成，原有的评估方法一则不合理，再则也过于简单化。就设备而言，因仅以平均年限法成新率为依据计算所得的评估值往往背离市场价值规律，故难以被市场接受。 一、理由： 1、平均年限法成新率实际上即相当于财务上的直线折旧法，是假设设备各年的损耗值（折旧额）是相等的。以此方法作为设备评估的成新率肯定不妥。因为任何设备的使用都是一个从新到旧直至报废的过程，随着时间的延续，设备的各种损耗必定越来越大，而这种损耗决不是按年、月计算的平均值。仅就设备的有形损耗来说，其启用的首年及之后各年之损耗的价值内涵是不一样的，其使用的第一年时该设备各方面的性能都处于最佳的状态，之后，随着使用年限的延长，其有形损耗逐年加大，设备的剩余价值会越来越小，因此，设备的各年损耗值应呈递减趋势，即第一年最大，以后各年的实际损耗价值都相应较前一年小。举个简单的例子，比如：假若某台设备的经济耐用年限为10年，如按常规算该设备在使用了5年时的年限法成新率为50%，而事实上该设备在其前5年时的外观新、损耗小、性能好，设备的效用高；而其后5年时因外观较旧、损耗加大、性能下降，必然会导致设备效用降低以及维修成本增加，故二者的价值是截然不同的。但在采用“平均年限法”成新率情况下，该设备前、后各5年的价值却是一样的，显而易见该评估值肯定是不符合市场经济规律的。 2、在过去那种商品匮乏时代的“紧俏商品”，在使用了若干年后，可能以较高的价格转让，有时甚至能以原价转让的情况，随着市场经济的发展已不复存在。况且现在可以说所有商品

系统影响性评估与部件关键性评估管理规程

青岛**公司文件 目的：对药品生产、转运、仓储、检验、分配中用到的系统进行系统影响性评估和部件关键性评估，用于确定项目的调试和验证范围的活动。 范围：本企业生产的药品。 责任：品管部生产部市场部 内容： 1．术语 系统影响性评估（S IA ) 是指评估系统的运行、控制、报警和故障状况对产品质量影响的过程。S IA 就是用于判断哪些系统要进行验证/确认的依据。 直接影响系统是将对产品质量有直接影响的系统。 间接影响系统是指系统将不会对产品质量有直接影响，但是通常会对直接影响系统提供支持。 无影响系统是指系统将不会对产品质量有任何直接的或间接的影响的判定。 系统影响性评估是用于确定项目的调试和验证范围的活动。此过程用于判定哪些系统除了需要遵循GEP之外还需要进行验证，哪些系统仅需要遵循GEP进行调试。进行的影响性评估可对每个设备/ 系统进行评估，以判定其属于直接影响系统、间接影响系统还是属于无影响系统。 部件关键性评估(Component criticality assessment, C C A )是指系统的某个部件，其运行、接触、数据、控制、报警或故障会对产品的质量参数（功效、特性、安全、纯度、质量）有直接的影响。 非关键性部件是指系统的某个部件，其运行、接触、数据、控制、报警或故障会对产品的质量参数 (功效、特性、安全、纯度、质f i ) 有间接的影响或没有影响。 2．系统影响性评估（SIA） 2.1系统影响性评估流程图

2.2 确定系统 系统是具有特定功能的一组工程组件（例如，设施、设备、管道、仪表、计算机硬件和计算机软件）。在系统确定的过程中应考虑整个系统，而不用考虑系统中的某些部件。典型的系统举例如下： ①反应罐系统。 ②纯化水系统。 ③包装机系统。 2.3 系统范围界定 系统范围界定应考虑系统的范围是什么，哪些应该在该系统中，哪些不应该在该系统中。系统范围的界定可以使用P & ID、设备清单等工程文件，根据系统设计的目的和范围，将对其具有直接影响的部件归入最适宜的系统之中。 2.4 系统影响性评估系统影响性评估工作将系统分为三类—直接影响系统、间接影响系统和无影响系统。 直接影响系统是将对产品质量有直接影响的系统。 间接影响系统是指系统将不会对产品质量有直接影响，但是通常会对直接影响系统提供支持。 无影响系统是指系统将不会对产品质量有任何直接的或间接的影响的判定。 2.5 系统影响性评估 2.5.1 系统影响性评估表

数据质量评价的原则与方法

仅供参考！ 目前，基于数据仓库的商业智能应用已经成为国内许多企业的IT规划项目，并受到企业管理层的关注。作为商业智能的基础,数据质量的好坏是影响商业智能应用效果的关键，但由于企业的信息化经过长期的积累和发展,数据质量参差不齐，脏数据的存在阻碍了商业智能应用的进程，下面将重点谈谈如何让脏数据改头换面。 数据的“往事” 脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。 脏数据的存在主要是由于源系统的设计不够严密造成的。主要表现为：数据格式错误，数据不一致，数据重复、错误，业务逻辑的不合理，违反业务规则等。例如，未经验证的身份证号码、未经验证的日期字段等，还有账户开户日期晚于用户销户日期、交易处理的操作员号不存在、性别超过取值范围等。此外，也有因为源系统基于性能的考虑，放弃了外键约束，从而导致数据不一致的结果。 目前，大多数的银行业务系统的输入界面是采用COBOL语言或C语言开发的，界面处理功能不是很强，一些要素被设计成“输入”而不是“选择”，如企业客户的信用等级被设计成输入，输入的正确与否完全由操作员的理解决定，这也是脏数据产生的原因之一。例如，如果被设计成“选择”就不会出现把AAA输成“1”或其他了。 转换与清洗的实例 下面以银行业务系统的客户的惟一标识—客户号为例来讲解如何转换与清洗数据。 客户信息的处理是整个数据抽取、转换、清洗和装载（ETL）工作中最复杂的部分。目前业务系统中常见的客户信息处理的难点主要有以下两个方面。 客户的惟一标识混乱 银行的客户号一般由证件类型与证件号组成，这里就有一个问题，如果客户有多种证件怎么办？或者说某个客户办了移民，有了新的身份，系统中怎样体现出他是同一个客户？这些问题，除了少部分是由于发证机关造成的（如身份证重号），大部分是由于操作人员的操作不规范造成的。主要表现在以下三个方面。 A、客户身份证号问题 最常见的问题是客户的身份证从15位更换为18位。首先操作人员只要能输入新的客户号，就认为是一个新的客户；其次，即使操作员知道客户的身份证升位了，但在银行的客户信息中，客户号是惟一标识，如果对惟一标识进行更新，作为增量反映到目标系统中，但没有记录原客户号，对于目标系统来说就是一条新记录，而删除原有的客户信息在实际操作中可能是不允许或做不到的，因为在这个客户号上可能还挂了许多账户，即便物理删除了这条客户

中医住院病案首页数据质量的管理和质控指标(2017版)

附件8 中医住院病案首页数据质量管理与 控制指标（2017年版） 一、住院病案首页填报完整率 定义：住院病案首页填报完整率是指首页必填项目完整填报的病案份数占同期出院病案总数的比例。 住院病案首页项目填报完整率是指n份病案首页填报的必填项目之和占n份病案首页全部必填项目总数的比例。 计算公式： 病案首页填报完整率= 病案首页项目填报完整率= 意义：反映医疗机构填报住院病案首页的总体情况，是衡量住院病案首页数据质量的基础指标，是应用首页数据客观评价医院服务能力和医疗质量的工作基础。 二、治疗类别准确率 定义：病案首页中的治疗类别与该病案实际类别一致的病案数占抽查病案总数的比例。

计算公式： 治疗类别准确率= 意义：反映中医医疗机构判断治疗类别的准确程度和填报数据的真实性。 三、医疗机构中药制剂使用填报正确率 定义：正确填报医疗机构中药制剂使用情况的病案数占同期出院病案总数的比例。 医疗机构中药制剂使用填报正确率= 意义：反映医疗机构中药制剂使用情况和填报数据的真实性。 四、出院中医诊断中医主病辨病正确率、主证辨证准确率 定义：出院中医诊断中医主病、主证诊病辨证准确的病案数占同期出院病案总数的比例。 计算公式： 出院中医诊断中医主病辨病正确率=

出院中医诊断中医主证辨证准确率= 意义：出院中医诊断中医主病辨病正确率、主证辨证准确率是评估诊疗措施适宜性的重要指标，是反映中医临床医师的临床能力及诊治水平及中医病种质量管理、临床路径管理的数据基础，也是对医院进行绩效评估的重要依据。 五、出院中医诊断中医主病编码正确率、主证编码准确率 定义：出院中医诊断中医主病、主证编码正确的病案数占同期出院病案总数的比例。 计算公式： 出院中医诊断中医主病编码正确率= 出院中医诊断中医主证编码准确率= 意义：出院中医诊断中医主病编码正确率、主证编码准确率是反映中医病案编码质量的重要指标，是统计中医病、证和进行中医治疗综合评价的基本数据元，对正确统计医院及地区疾病谱、对医疗机构进行绩效评估具有重要意义。

大数据平台 数据质量评价维度

附录A （资料性附录） 数据质量评价维度 A.1 完整性 按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值会大大降低，完整性是数据质量评估标准的基础。 表A.1完整性评价指标 A.2 规范性 数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。 表A.1规范性评价指标

表A.2 （续） A.3 一致性 数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。 表A.2 一致性评价指标 11

数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。 表A.3 准确性评价指标 A.5 唯一性 数据唯一不重复。即唯一性是指度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 A.6 关联性 数据的关联不可缺失的。即关联性是度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 关联性评价因素： a)查找到的信息和主题不完全一致，但确是其中某一方面的阐述； b)查找到的信息集合多数在用户需要的检索主题内； c)提供的信息主题与用户检索主题相匹配； d)查找到的信息多数与用户需要的信息无关； e)信息必须和用户需求有相关性。

数据在时间变化中的正确程度。即及时性是指数据从产生到可以查看的时间间歇，也叫做数据的延时时长，及时性对数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析出的结论失去借鉴意义。 表A.4 时效性评价指标 A.8 可访问性 数据能被访问的程度。 表A.5 可访问性评价指标 13

浅析设备评估成新率之确定方法

浅析设备评估成新率之确定方法 前几年，有关“资产评估中固定资产升值率过高”的问题，曾引起了各方面的关注。造成评估升值率过高的原因，除了物价上涨引起重置价格升高等原因外，本人认为主要的问题是“成新率”的原因。因为根据“评估值=重置全价×成新率”的计算式，如果重置全价基本正确合理的话，成新率的高低直接影响到评估值的高低。 在资产评估中，一直沿用至今的成新率的计算方法，一般均以平均年限法成新率为基础成新率。本人经多年实践并结合实际经验，总觉得此方法甚为不妥。特别是资产评估行业兴起至今已有十余年，其间，市场经济体系已基本形成，原有的评估方法一则不合理，再则也过于简单化。就设备而言，因仅以平均年限法成新率为依据计算所得的评估值往往背离市场价值规律，故难以被市场接受。 一、理由 1、平均年限法成新率实际上即相当于财务上的直线折旧法，是假设设备各年的损耗值（折旧额）是相等的。以此方法作为设备评估的成新率肯定不妥。因为任何设备的使用都是一个从新到旧直至报废的过程，随着时间的延续，设备的各种损耗必定越来越大，而这种损耗决不是按年、月计算的平均值。仅就设备的有形损耗来说，其启用的首年及之后各年之损耗的价值内涵是不一样的，其使用的第一年时该设备各方面的性能都处于最佳的状态，之后，随着使用年限的延长，其有形损耗逐年加大，设备的剩余价值会越来越小，因此，设备的各年损耗值应呈递减趋势，即第一年最大，以后各年的实际损耗价值都相应较前一年小。举个简单的例子，比如：假若某台设备的经济耐用年限为10年，如按常规算该设备在使用了5年时的年限法成新率为50%，而事实上该设备在其前5年时的外观新、损耗小、性能好，设备的效用高；而其后5年时因外观较旧、损耗加大、性能下降，必然会导致设备效用降低以及维修成本增加，故二者的价值是截然不同的。但在采用“平均年限法”成新率情况下，该设备前、后各5年的价值却是一样的，显而易见该评估值肯定是不符合市场经济规律的。 2、在过去那种商品匮乏时代的“紧俏商品”，在使用了若干年后，可能以较高的价格转让，有时甚至能以原价转让的情况，随着市场经济的发展已不复存在。况且现在可以说所有商品基本均是供过于求，整个市场已由卖方市场转为买方市场，买方的选择余地大且挑剔，由于市场竞争激烈，新商品的价格也能下浮，何况二手货（在用设备）。 3、设备评估除了考虑其有形损耗外，还必须考虑其无形损耗。随着技术的进步，特别是当今社会科技的飞速发展以及在市场经济条件下某些商品的供求变化等影响，资产的功能性贬值及经济性贬值是十分明显的，必须加以考虑。如一台同样型号设备的重置价比若干年前购置的帐面原值高出许多，这中间除了价格上升的因素外，其中可能也包含了材料改变、工艺先进、电气控制系统优化等技术含量提高等而增加的成本。而目前采用的“评估值=重置全价×成新率”算式，无法体现被评估设备的功能性贬值及经济性贬值。 4、无形损耗在实际评估工作中往往容易被疏忽，即使考虑到无形损耗也往往由于相关数据收集较难或数据不确切，而难以准确计量，容易造成评估值失实。

系统影响性评估与部件关键性评估标准操作规程

一、目的 本规程定义了对无菌药品生产、转运、仓储、检验、分配中用到的系统进行系统影响性评估和部件关键性评估的程序。影响性评估为风险评估，其输出是对应该进行确认的关键系统和其中的关键部件的识别和文件记录，确认活动的重点放在对产品质量有直接影响的系统上。 二、术语 1 系统：直接或间接应用于药品的生产、转运、仓储、检验和分配的工艺设备、设备/仪器、公用设备和设施等，都被成为“系统”。 2 系统界限：围绕系统所做的范围界定，用于逻辑定义哪些包括在系统内，哪些不包括在系统内。 3 直接影响系统：预计对“产品”有直接影响的系统，影响到重要房间或功能间的环境条件，及对GxP文件的完整性有影响的系统。这些系统的设计和调试符合GEP。另外，对直接影响系统需要进行确认活动。 4 间接影响系统：对“产品”、重要房间或功能间的环境条件或GxP文件的整体性有间接影响的系统。即该系统为某一直接影响系统提供公用设施、或对某一直接影响系统的性能有影响或为该系统提供注册申报资料。对“间接影响”产品质量的系统进行调试。某些情况下, 可对间接影响系统的设备实施确认，并且记录设备测试。 5 没有影响的系统：对“产品”、重要房间或功能间的环境条件或GxP文件的整体性既无直接又无间接影响的系统。这些系统仅需按照GEP要求设计并调试。 6 系统影响性评估(SIA)：对那些系统在产品质量或工艺性能上有直接影响的系统评估。有直接影响的系统需要调试和确认，间接影响和无影响的系统只需要进行调试。 7 关键部件：直接影响系统的一个部件，其操作、连接、数据控制、报警或故障可能会对产品质量有直接影响。这些部件包括在安装确认/运行确认/性能确认（IQ/OQ/PQ）方案中。 8 非关键部件：在直接影响系统中，其操作、连接控制、报警或故障对产品质量没有影响的部件。 三、内容 1 影响性评估的输入

数据质量评测方法与指标体系

中国科学院数据应用环境建设与服务 数据质量评测方法与指标体系 （征求意见稿） 中国科学院数据应用环境建设与服务项目组 2009 年9 月

前言本规范是“中国科学院数据应用环境建设与服务”之标准规范建设成果之一。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心提出并归口。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心负责起草。

目录 1 范围.......................................................................................................... 2 规范性引用文件................................................................................................ 3 应用.......................................................................................................... 4 术语.......................................................................................................... 5 数据质量评测制度.............................................................................................. 6 数据质量评测原则.............................................................................................. 6.1 科学性原则 (5) 6.2 客观性原则 (5) 6.3 系统性原则 (5) 6.4 可操作性原则 (6) 6.5 针对性原则 (6) 6.6 引导性原则 (6) 7 数据质量评测一般流程.......................................................................................... 7.1 数据质量需求分析 (7) 7.2 确定评价对象及范围 (7) 7.3 选取数据质量维度及评价指标 (7) 7.4 确定质量测度及其评价方法 (8) 7.5 运用方法进行评价 (8) 7.6 结果分析及评级 (9) 7.7 质量结果及报告 (9) 8 数据质量评价主体的要求........................................................................................ 9 数据质量指标体系............................................................................................... 9.1 数据质量结构 (10) 9.2 主要数据质量指标 (11) 9.2.1 基本层 (12) 9.2.2 准则层 (13) 9.2.3 评价指标选取的基本要求 (16) 9.2.4 评价指标的筛选和权重 (16) 9.2.5 评测指标的冲突处理原则 (17) 10 数据质量评测方法........................................................................................... 10.1 定性方法 (18) 10.1.1 第三方评测法 (19) 10.1.2 用户反馈法 (19) 10.1.3 专家评议法 (20) 10.2 定量方法 (20) 10.2.1 访问量统计 (20) 10.2.2 计算机辅助检查 (21) 10.3 综合方法 (21) 10.3.1 层次分析法 (21) 10.3.2 缺陷扣分法 (26)