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培训受众:

适合对象
企业研发部、技术部、企划部、制造部、品管部、业务部、人力资源部、资材部等主管人员

课程收益:

课程背景
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。采用 Minitab等软件介绍快速取得过程能力的相关讯息的方法。深入了解 6σ品质系统的概念。

课程大纲:

课程内容
第一部分 SPC概述
1. SPC产生的历史背景
2. 持续改进的方法和工具
3. 过程、过程控制及过程分析
4. SPC存在的常见误解
5. 七种统计过程控制（SPC）的工具
6. 制造业为何需要SPC
7. 控制图（SPC）的种类
8. 质量控制模型与过程控制模型
第二部分如何建立SPC控制图
1. 控制图模型的建立
2. 控制图基础――中心极限定理和正态分布
3. 控制图建立的方法
4. 如何计算工艺能力CPK
5. 过程受控和过程能力与控制图的关系
6. 软件演示及案例分析
第三部分如何正确监控和解释控制图
1. 什么是合理分组及合理分组的重要性
2. 第Ⅰ种样本风险和第Ⅱ种样本风险的意义
3. 过程不受控的判定指标
4. 理解控制图中必然的错误警报
5. 案例分析及分组实战演练
第四部分如何设计控制图
1. 控制图要设计吗？
2. 什么是平均链长，如何计算
3. 样本间隔与每次样本大小的计算
4. 不受控的主辅判定规则的合理运用
第五部分高级SPC统计过程控制--Advanced SPC
1. 高级SPC与传统SPC
2. 变量数据控制图
3. 属性数据控制图Cumulative Count Chart
4. 高级SPC可解决的实际问题

培训师介绍：

讲师简介

资深顾问师， IATF注册ISO/TS16949 审核员、QSA ISO9000注册主任审核员。曾任SGS 通标标准技术服务有限公司审核主任；埃默森电气--雅达电子有限公司高级质量体系工程师/主任审核员；广州马瑞利汽车仪表有限公司 (欧资企业)质量工程师。擅长ISO16949&ISO9001质量体系， APQP 项目开发程序，统计技术SPC、FMEA、MSA，模具,塑料件,五金件的特性与测试，ISO9000、TS9000质量体系。

本课程名称： SPC统计过程控制（第二版）

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