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SPC统计制程管制

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培训受众:

企业研发部、生产、技术部、企划部、制造部、品管部等相关人员

课程收益:

统计过程控制SPC是Shewhart博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理,目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一,在生产型企业中应用的非常广泛。有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题,采取适当的改善措施,在发生问题之前,消除问题或降低问题带来的损失。统计过程控制课程的目的,在学习将生产线的检验结果带入统计分析的手法,及时发现并排除造成过程不稳定的因子,把生产制造的数据套入常态分配原理,预估不良品的产出机率,并运用计算机化以减少计算时间,此手法为建立6σ品质系统的基础活动。在设计到生产制造过程中,如何导入 SPC 统计过程控制手法;为何在导入 SPC 手法前必须分析QFD、FMEA、QC 工程表、GRR…等。透过过程能力 (指针) 与直方图分析,了解产品潜藏的变异,而采取管理预防措施以提升过程能力。透过管制图侦测异常现象,进行过程调查,将不良情形区分为人员、设备、材料与操作方法等原因,控制不良品被产出前立即采取矫正预防措施。

课程大纲:

课程内容:
一:统计技术基本知识
1、 统计学与概率论基本知识
2、 与统计相关的术语和定义
3、 随机变量及其分布
常态分配/超几何分配/二项分配/卜氏分配/指数分配
二:控制图与过程能力解释
1、 持续改进及统计过程控制概述
a) 预防与检测
b) 过程控制系统
c) 变差:普通及特殊原因
d) 局部措施和对系统采取措施
e) 过程控制和过程能力
f) 过程改进循环及过程控制
g) 控制图:过程控制的工具
h) 控制图的益处
三: 计量型数据控制图
1、均值和极差图(X Bar-R Chart)
A.收集数据 B.计算控制限 C.过程控制解释 D.过程能力解释
控制图(X Bar-R图)全真模拟练习与讲解
2、均值和标准差图(X Bar-s图)
3、中位数图(X中位数-R图)
4、单值和移动极差图(X-MR图)
5、计量型数据的过程能力和过程性能的解释
解决问题、提高过程能力的方法
A.头脑风暴 B.因果图 C.排列图 D.相关图 E.直方图
四: 计数型数据控制图
1、 不合格品率的P图
A.收集数据 B.计算控制限 C.过程控制解释 D.过程能力解释
2、 不合格品数的np图
3、不合格数的C图
4、 单位产品不合格数的u图
五: 控制图(P图)全真模拟练习与讲解
练习小结/SPC课程总结:控制图种类与选择方法

培训师介绍:

 
是诸多国际知名认证集团公司特聘高级讲师,CNAT注册主任审核员、IRCA注册高级审核员,6σ黑带大师。先后在世界500强企业工作过,历任生产经理、质保经理、物料部经理、厂长、公司总经理等重要职务。
最擅长的培训科目有: 6σ绿带、DOE实验设计、TS16949、8D、TQM、MSA、QFD、SPC、FMEA、PPAP、PMC、品质管理、抽样检验、精益生产管理等方面的培训和咨询。
曾经服务过的企业有:通用汽车、库博标准件、英提尔汽车内饰件、新美亚电路、日立汽车部件、春兰汽车零配件、恩斯克轴承、金杯汽车、铁母肯轴承、嘉

本课程名称: SPC统计制程管制

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