生产、研发、品管工程师及相关人员
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生产、研发、品管工程师及相关人员
培训时间:2015年6月9日 苏州
培训对象:生产、研发、品管工程师及相关人员
培训费用:1830元/人
课程背景:
SPC即统计过程控制(Statistical Process Control),SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种:正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。
课程目的:
1.使学员建立基本的SPC统计理论基础与品管概念,以结合专业知识应用于日常的品管作业;
2.使学员学习活用基本的直方图、柏拉图、控制图(包括新型控制图)等方法,以改善与强化过程品管作业;
3.使学员掌握过程能力评估的方法,改善过程能力。
课程大纲:
第一部分: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
第二部分、SPC统计过程控制概论
1.何谓统计过程控制
2.统计方法的意义
3.SPC的起源
4.SPC的基本原理
5.统计过程控制之意义
6.SPC能解决过程的问题
7.SPC的特点
第三部分、控制图与制成过程概述
1.持续改进及统计过程控制概述
2.预防与检测
3.过程控制系统
4.变差:普通及特殊原因
5.局部措施和对系统采取措施
6.过程控制和过程能力
7.过程改进循环及过程控制
8.控制图:过程控制的工具
9.控制图的益处
第一章 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
6.解决问题、提高过程能力的方法
A.头脑风暴 B.因果图 C.柏拉图 D.相关图
第二章 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
控制图(P图)全真模拟练习与讲解
5. 控制图种类与选择方法…
6.控制图上异常原因之分析检讨
第三章.其他数据控制图
1.直方图介绍
a.直方图的定义 b.直方图制作步骤与注意事项 c.直方图的运用与解析
2.柏拉图介绍
3.统计过程控制术语
4.直方图实际演练
5.以概率为基础的控制图-类似预控图
6.小批量制成控制图
a.和名义尺寸不同或偏离Xbar-R控制图 b.标准化Xbar-R控制图
c.标准化计数型控制图
7.可以探测微小变化的控制图
第四章.spc导入推行实务
1. SPC的导入流程
2. SPC的导入步骤
3.工业界导入SPC的困扰
4.SPC 的迷思
5.SPC应用的十大误区
第四部分、 预先控制图pre-control chart
1.pre-contro历史
2.预先控制图: 目的和应用
3.预控制的原理预控图的方法描述
4.预控图的应用方法预控图方法规则预先控制图口诀
5.预先控制图的案例
第五部分、制程能力Cp,Cpk Pp,Ppk
1.什么是Cp,Cpk
2.如何评价过程能力
3.什么是Pp,Ppk
4.案例
5.实例演练
第六部分、企业SPC应用分析讨论
1.讨论本企业SPC与统计方法应用.
2.目前存在的问题
课程讲师:范老师
【教育背景】
河海大学 工商管理硕士 (1993年) 美国品士ISO/TS16949评审员(2002年)
6σ黑带(2005年)
多家国际国内知名培训咨询公司高级培训师、咨询顾问、实战派一线辅导导师。
范老师曾在中国质量权威杂志《电子质量》、《中国质量》等刊物上发表论文数篇,包括:《统计技术在质量管理中的应用》和《谈SPC在企业的有效实施》等等作品。
多年来在全国巡回演讲近千余课次受到各地企业界和政府部门以及多家媒体的热烈响应并得到一致好评。
【专长课程】
5S及目视管理 SPC(统计的过程控制)/MSA/FMEA/8D IE工业工程
汽车行业的ISO9000/VDA6.1/QS-9000/TS16949多种生产管理和制程改善及规划课程的专任讲师