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韩永春:SPC-统计过程控制
2016-01-20 5121
对象
1、质量经理 2、质量工程师 3、质量主管 4、质检员
目的
借助数理统计方法的过程控制工具。对过程进行控制。
内容

课程背景
统计过程控制(简称SPC- Statistical Process Control)是借助数理统计方法的过程控制工具。对过程进行评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。本课程结合讲课人近20年SPC实践经验和不断博采众长的成果积累,引用企业实际案例加以补充,总结概括了SPC的工作模式和适用的方法工具。培训通过程理论与实践相结合作为基点,注重于知识面和操作面,引导学员能联系企业自身实际,寻找SPC的运作项目,并与专业技术及其它相关工具方法相结合,在生产和管理现场建立控制图,对出现的问题进行分析,能适宜地采取措施,运用SPC的理念和技能,提高对生产和服务过程控制和改进的有效性。SPC应用实战课程, 旨在为我国企业培育具有统计战略思维的中高层管理干部, 通过SPC管理方法的引进, 逐步引进其他先进品质管理工具和手法, 领导企业向世界一流企业迈进,本课程适合于那些SPC导入成效甚小但又渴望高效导入SPC手法的企业。

培训对象
1、质量经理
2、质量工程师
3、质量主管
4、质检员

培训时间
1天, 学员需配合电脑学习。


课程收获
了解SPC原理和应用,掌握控制图的概念、意义和作法。
把握制程异常并作出快速反应,在事前预防和事中的控制中洞查先机,避免事后的处理,减少不良的发生。
掌握改进过程能力的方法和工具。
掌握控制图的解析方法及其改善策略。
掌握过程能力研究,计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法。
能免费获得SPC统计软件安装,并掌握基本操作方法。

课程大纲
第一节
1. SPC的产生
2. 质量工程

第二节
1. SPC的作用
2. 监控与控制
3. 质量特性分类

第三节SPC常用术语解释
1. 定性和定量的数据
2. 数据的类型
3. 常用统计术语
4. 制程变化的准确与精确
5. 制程变化的特点
6. 正态分布——品管核心统计理论
7. 用正态分布展示和评价过程
8. 离散趋势和中心趋势的度量
9. 多种模式分布
10. 数据的描述性统计-Minitab
11. 3σ原理

第四节 控制图概述
1. 控制图的要素
2. 偶然原因和异常原因
3. 控制图的分类(按用途分)
4. 分析用控制图与控制用控制图
5. 控制界限与规格
6. 规格与过程能力分析
7. 常用的过程能力衡量指标
8. 过程能力指数与控制图
9. 各种失控的模式
10. 控制图的八大制作步骤

第五节 常规控制图
1. 计量型数据控制图
2. I-MR: 单值-移动极差控制图
3. I-Chart控制图
4. I-MR控制图的练习
5. Xbar & R与Xbar & S: 均值-极差控制图, 均值-标准差控制图
6. Xbar & R与Xbar & S的样例
7. 子组合理原则
8. Xbar & R与Xbar & S的Minitab输出
9. Xbar & R与Xbar & S的练习
10. 计数型计件控制图
11. P 和nP: 不合格品率与不合格品数控制图
12. P 和nP控制图样例
13. P 和nP 控制图的练习
14. 计数型计点控制图
15. C和U Chart: 不合格数与单位不合格数控制图
16. C和U Chart控制图样例
17. C和U Chart控制图的练习
18. 设置或改变控制限的原则
第六节 特殊控制图


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