SPC——统计过程控制（高级）

【培训对象】
厂长、品质部/生产部/研发部/工程部/采购部等部门经理/主管、品质工程师、过程工程师、IE、基层核心员工以及对SPC感兴趣的人士

【培训收益】
通过本课程，可以使学员 1. 了解SPC原理和应用，能够策划和推导企业SPC项目的应用 2. 学会利用正态分布和控制图来更好地理解过程改进过程的方法 3. 掌握建立和运用常规控制图的实战技巧 4. 掌握控制图的解析方法及其改善策略 5. 掌握过程能力研究，计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法 6. 掌握改进过程能力的方法和工具 7. 能免费获得Minitab统计软件安装，并基本掌握Minitab基本操作方法。

 一、 统计过程控制概述
1.持续可信的品质——CPK
2.统计过程控制的起源与发展
3.SPC基本概念
4.过程控制原理
5.SPC的工具——控制图
6.SPC的目标
7.SPC的应用及收益
二、 SPC统计基础
1.现代质量管理学的统计观点
2.概率与随机现象
3.计量型数据和计数型数据
4.总体与样本
5.统计量：均值、方差、标准差
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.过程的位置和分布（离散度）
9.中心极限定理
10.3σ质量与6σ质量
三、 变异知识
1.变异与波动
2.质量波动的因素分类--- 5M1E
3.特殊原因和共同原因
4.统计控制状态
5.局部问题和系统改进
6.波动、过程控制和过程能力
四、 控制图原理
1.控制图样式
2.两类错误
3.休哈特“3σ原则”
4.分析用控制图和监控用控制图
5.常规控制图的分类
6.统计过程控制原则
7.控制图 8条判异准则
8.如何选择控制图
五、 控制图数据采集
1.为什么要收集数据
2.数据收集计划
3.如何确定控制项目--关键质量特性
4.控制图数据规模
5.采集控制图数据的步骤
6.修哈特的“合理子组原则”
7.数据的分层问题
8.控制图数据的时间序列特性
9.直方图数据不能做控制图
六、 计量型控制图
1.Xbar-R图 （均值-极差）
2.Xbar-s 图 （均值-标准差）
3.中位数- R图 （中位数-极差）
4. X－MR 图 （单值-移动极差）
七、 计数型控制图
1. P 图 （不合格品率）
2. np图 （不合格品数）
3. c 图 （缺陷数）
4. u 图 （单位缺陷数）
八、 过程能力研究
1.过程能力研究的目的
2.过程能力研究的步骤
3.过程能力的概念：过程能力指数CP和CPK\ 过程性能指数PP和PPK
4.过程短期能力研究与过程长期能力研究
6.过程能力改进:减少普通原因持续改进过程潜力\减少特殊原因持续改进过程表现
7.能力指数计算流程
8.能力指数计算实例
9.过程能力指数研究时机
10.过程能力和过程性能指数计算前提条件
九 、控制图使用及策略
1.控制图运用流程
2.控制图界限的确定与发布
3.控制图的记录
4.对异常点的处置
5.不要混淆控制界限和规格界限
6.过程中心偏离目标的调整策略
7.控制界限的重新计算问题
8.用控制图确认改善效果

机械制造专业、工业企业管理专业，研究生学历，高级工程师

讲师背景

经典课程

 

ISO9001、ISO/TS16949、ISO14000、OHSMS18000等管理体系内审员培训、产品审核、过程审核等。

• SPC统计制程管制

   

  一、各阶段的质量管理重点二、质量管理工具应用三、数据的基本常识：数据的分类收集数据的目的收集数据应按注意的事项①有效数字②数字的修约规则数据的几个重要特征：标准差与平均值关系四、关于 SPC 理解SPC 起源、背景最新版本 SPC 的变化SPC 的假设条件统计资料的类型（计数、计量）正态..

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