从事测试、生产及品质工程各部门经理 / 主管

课程重点:

现今制造业实施品质控制和控制品质成本是企业维持竞争力的命脉。

制造过程中产生的变异，是品质变异的来源，要根本控制品质，首先必须

减少或消除过程中造成变异的原因，提高过程能力，从而控制品质及降低

品质成本。 Statistical Process Control (SPC) 一直被喻为有力及实用

的统计学工具，协助我们及时发现制造过程中出现的变异，在可能的重大

品质变异出现之前，采取措施，使过程能力稳定在期望的水平。

应用Statistical Process Control (SPC) 的好处:

只有稳定的过程 (控制图显示受控的过程)，才能提供可信赖的过程能力，

而过高或过低的过程能力，都会带来额外的品质成本： 若过程能力不足 -

产品质量得不到保证，客户的利益将受到损害，最终将遭受客户流失，

品质索赔风险，产生巨大的品质成本。 若过程能力过剩 - 投入多余的设备、

人力、科技资源，增加不必要的品质成本，降低竞争力。通过有效SPC的运用，

将使企业更有效地分配品质控制资源，以制程确保品质，最大限度地降低看

不见的品质成本，赢得客户的信任及保持竞争力。

授课讲师:罗老师 - 国内重点大学机械工程学士、工商行政管理硕士(MBA)，

拥有十多年大型外资企业生产、工程及品质经理经验、精益生产及6西格玛专家。

罗现任世界100强制造业之一的高级经理，主管推行精益生产及6西格玛项目，

近两年通过领导团队推行精益生产及6西格玛项目，为公司带来了数百万美元的

财务收益。迄今为止，有近百家企业接受过罗老师的辅导或培训，得到一致好评

并为众多企业带来了良好收益。 主要企业如：台湾华龙电子、亚龙电器、港泰玩具

、国威运动器材、麦科特光电以及东风汽车公司等。

课程对象:

从事测试、生产及品质工程各部门经理 / 主管 / 工程师及相关管理、技术人员。

培训大纲：

一、统计学基础

■概率分布(Probability Distribution)

●正太分布

●二项分布及泊松分布

■统计学基本概念

●平均值、极差、方差和标准偏差

●中位数（Median）、众数（Mode）

■样品统计学参数 VS 母体属性参数

■抽样风险评估

●置信区间（Confidence Interval）

●置信度?（Confidence Level）

■Z分布（Z Distribution）

■产品观测到的变异来源

●来自过程本身的变异

●来自测量系统的变异

■过程变异的来源

●普通变异

●特殊变异

二、统计过程控制实用工具

■过程能力研究

■短期过程能力指针

●CP、CPK、Zstn

■长期过程能力指针

●PP、PPK、Zltn

■CPK、Z值与PPM的统计学关系

■过程的声音 -控制图

●计量型数据控制图（Xbar - R图),(X - MR图）,（Xbar - S图）

●计数型数据控制图（P - 控制图）（nP - 控制图）

（C - 控制图）（U - 控制图）

■控制图异常信号解释

■控制图建立步骤

■理性分组（Rational Subgroup）n

■抽样数量计算（Sample Size Calculation）