5大核心質量工具

5大核心質量工具(徐斌)課程介紹：

【課程收益】
 ◇ 了解APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC的邏輯體系和內在聯系；
 ◇ 了解如何在生產過程中量化測量系統的誤差，分析誤差的來源，并提升測量系統的能力；
 ◇ 理解過程控制的理念，掌握實施SPC的方法；
 ◇ 了解分析失效及失效原因的方法；建立正確的嚴重度、頻度、探測度評估準則；學習FMEA的流程；
 ◇ 明確實施APQP的過程重點及之間的邏輯關系；
 ◇ 了解PPAP的文件和提交要求。

【課程大綱】

第一模塊：APQP
 ◇ APQP概述
  • APQP的核心理念：產品的質量和成本是設計出來的
  • APQP要完成的兩大任務：VOC向產品特性的轉化及產品特性向過程因素的轉化
  • 國內企業實施APQP的四大問題
  • 項目管理在APQP中的應用
 ◇ 定義和確定項目
  • 定義和確定項目的實施過程、輸入及輸出
  • 如何建立收集VOC的系統
  • 如何建立項目團隊并明確成員職責
  • 實現VOC的轉化：客戶需求的分層和QFD
  • 材料清單的建立
  • 過程流程圖的建立與分析
  • 質量特性的分級標準
  • 案例分析
 ◇ 產品設計
  • 產品設計的實施過程、輸入及輸出
  • 設計優化的方法
  • 設計的控制方法
  • 設備、工裝、設施的要求
  • 量具和試驗設備清單
  • 案例分析
 ◇ 過程開發
  • 過程開發的實施過程、輸入及輸出
  • 如何確定產品特性和過程因素的關系
  • 特性矩陣圖
  • 過程指導書和控制計劃
  • 案例分析
 ◇ 產品和過程的確認
  • 產品和過程確認的實施過程、輸入及輸出
  • 試生產的實施和驗證
  • 案例分析
 ◇ 回饋評定和糾正措施
  • 回饋評定和糾正措施的實施過程、輸入及輸出
  • 初期品的管理
  • 減少變差與持續改進
  • 案例分析

第二模塊：PPAP
 ◇ PPAP的適用性
 ◇ PPAP要求提交的十九項資料和標準
 ◇ PPAP的提交時機和通知要求
 ◇ PPAP不需要提交的情況
 ◇ PPAP的提交等級
 ◇ PPAP的批準

第三模塊：FMEA
 ◇ FMEA概述
  • FMEA的起源
  • FMEA在五大核心工具中的作用
  • 為何要實施
 ◇ FMEA基礎知識介紹
  • DFMEA、PFMEA、/FM、EA、嚴重度、頻度、不易探測度、風險順序數
  • FMEA編制
  • 糾正措施實施負責人
  • 糾正措施實施效果確認人
 ◇ 怎樣進行DFMEA
  • 確立項目和團隊
  • 收集有關資料,掌握分析對象
  • 分析方法：如何保證FMEA的系統性
  • 風險順序數定量評估
  • 推薦的嚴重度（S）評估準則
  • 推薦的程度（S）評估準則
  • 推薦的不易探測度（S）評估準則
  • 確定糾正措施和預防措施
  • 驗證措施的有效性---計算糾正后的
  • 文件/資料歸檔
 ◇ 怎樣進行PFMEA
  • 過程流程圖
  • 失效模式的確定：Y=F(X)
  • 失效模式的原因清單
 ◇ 案例分析

第四模塊：SPC
 ◇ 為什么要控制過程
  • 檢驗的缺陷
  • 過程控制的優越性
  • 控制的三種層次
 ◇ 統計學初步
  • 統計學的階段:統計描述,統計推斷和試驗設計
  • 連續型數據和離散型數據
  • 總體和樣本
  • 統計的基本變量:均值和標準差
  • 直方圖的概率和分布
  • 正態分布
  • 作為能力尺度的Z值
 ◇ 影響過程的因素—如何將過程與統計連接起來
  • 過程的概念
  • 數據的分布與過程
  • 造成分布變化的原因—波動
  • 普通原因和特殊原因
 ◇ 連續型數據的控制圖
  • 數據的收集與合理分組
  • 控制圖原理
  • 控制界限的計算
  • 異常的判定準則
  • 控制圖的兩個階段：分析用與控制用
  • 均值和極差控制圖
  • 均值和標準差控制圖
  • 中位數和極差控制圖
  • 單值移動極差控制圖
 ◇ 過程能力分析
  • CP and CPK
  • PP and PPK
  • CPK and PPK

第五模塊：MSA
 ◇ MSA概述
  • 測量系統分析的目的
  • 數據質量對決策的影響
  • 測量系統規劃
 ◇ 連續型數據的MSA
  • 分辨率的確定
  • 測量系統的誤差—偏倚的評估
  • 測量系統的誤差—線性的評估
  • 測量系統的誤差—穩定性的評估
  • 測量系統的誤差—重復性的評估
  • 測量系統的誤差—再現性的評估
  • 重復性再現性評估的短期模式
  • 重復性再現性評估的均值極差法
  • 重復性再現性評估的方差分析法
  • 利用MINITAB進行MSA分析
  • MSA分析的判定準則
 ◇ 離散型數據的
  • 有明確標準的離散型數據
  • 無明確標準的離散型數據

講師介紹：徐斌
 ◇ 6Sigma MBB
專業背景：
25年工作經驗，從事過電器研發，照明、電氣、機械、新能源、建材等行業的制造運營、質量管理等工作；
徐老師于1999年加入GE(通用電氣),2000年任專職BB(黑帶)，負責工廠6Sigm、Lean活動的推動，于2002年獲得GE總部頒發的全球認可的黑帶證書。
2002年任專職MBB（黑帶大師），主要負責新合資公司的6Sigm、Lean導入和推進——包括組織架構的搭建、BB的招聘培訓、綠帶的培訓及項目體系的建立，同時領導該業務模塊亞太區工廠的BB開展6Sigm、Lean活動，于2004年獲得GE總部頒發的全球認可的黑帶大師MBB證書；后負責運營管理。
2012年-2013年離開GE后加入好孩子集團下屬公司，歷任質量總監、制造總監職務。
自2014年主要從事“世界級工廠項目”的咨詢與輔導（TQM、6Sigma、Lean、…），獲得卓越績效，深受客戶好評。
擅長課程：
運營管理系列課程
6 Sigma系列課程                   
Lean 精益生產系列課程
質量管理/質量保證系列課程(FMEA/MSA/SPC) 等　
授課風格：
徐老師在培訓中采用互動性雙向交流方式，案例討論、角色扮演、游戲競賽等方法，使學員在其引導下，皆能激發腦力、深入思考，真正做到學以致用、即學即用。
徐老師負責的培訓和咨詢項目：
2014年04月－2014年12月：太倉某公司6Sigma綠帶項目輔導
2015年01月—2015年06月：Alston 6Sigma黑帶培訓與輔導項目
2015年03月—2015年12月：常州某機械公司精益生產咨詢項目
2015年05月—2016年06月：上海某電器公司DMAIC黃帶、綠帶、黑帶培訓與輔導項目
2016年03月—2016年12月：昆山風速時代生產運營持續改善項目
2016年06月—2017年01月：上海某汽車零部件公司6Sigma培訓與輔導項目

更多5大核心質量工具相關課程：