企业总经理、副总经理、生产经理、质量经理、质量工程师、IT经理

课程目标： 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。

◇课程简介：

一、SPC的基础

⊕ SPC起源、背景

⊕ SPC的假设条件

⊕ 统计数据的类型（计数、计量）

⊕ 正态分布

⊕ 中值、极差、标准偏差的计算

⊕ 过程的变异

⊕ 六西格玛与SPC

二、SPC中的抽样计划

⊕ 样本大小的确定

⊕ QC曲线与a、b风险

⊕ 抽样检验

⊕ Ca、Cp、Cpk、Ppk、Cmk的计算

⊕ 认识测量误差与对SPC的干扰

三、SPC的应用实施

⊕ 数据收集

⊕ SPC控制图介绍

-- 计量型控制图

I-MR管制图

X-bar－R图

X-bar－S图

规格和控制界限的分析

过程控制实例 -- 弯折试验

-- 计数型控制图

P控制图

nP控制图

c控制图

u控制图

过程控制实例

⊕ 控制图的选用原则

⊕ 控制图诊断方法

⊕ 使用控制图注意事项

⊕ 练习制作控制图,并进行失控分析

四、DOE/FMEA概述

五、SPC与质量、成本改善(案例分析)