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SPC——统计过程控制

主讲老师: 朱跃进 朱跃进
课时安排: 1天/6小时
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: SPC就是统计过程控制(Statistical Process Control),是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,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。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2023-11-14 09:45


课程说明1:

本课程注重实战,现在企业应该SPC进行现场质量控制的很多,但是由于种种原因,大部分企业没有搞清楚SPC的基本原理,导致应用出现很多问题。本课程的特点,教师采用MINITAB软件,关键是应用企业的实际数据,协助企业找出问题,给出问题的解决之道。

课程要求:1.参加培训的人员应该和实际工作有直接关系。

          2.参训人员必须配备电脑,并提前预装MINITAB软件。

          3.提前准备企业已经做的SPC数据。作为现场培训案例。

 

课程说明1:

    客户可以依照自身特定需求选择课程内容和天数,实现课程量身定做。

 

一.课程简介

本培训课程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.

 

二.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

 

三.课程目标

通过本课程,可以使学员

-- 了解SPC原理和应用,能够策划和推导企业SPC项目的应用

-- 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

-- 掌握建立和运用常规控制图的实战技巧

-- 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

-- 掌握改进过程能力的方法和工具

-- 能免费获得Minitab统计软件安装,并基本掌握Minitab基本操作方法。

 

 

.课程内容

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

11.六西格玛(6σ)定义

12.PPM-西格玛Z数-CPK质量度量换算

 

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

11.设备能力指数Cmk模型建立及计算

12.设备能力研究范围

13.计算Cmk流程

14.Minitab计算Cmk

 

  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

 

十、其他控制图介绍与应用

1、EWMA控制图

2、累积数控制图

3、工序预控制图     

 

十一、MINITAB应用

1.Minitab界面及操作

2.控制图执行路径

3.控制图数据输入

4.控制图生成方法

5.过程能力分析

6.用Z图确认改善效果

7.控制图打印制作

 


 
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