SPC統計過程控制

SPC統計過程控制(曹先生)課程介紹：

課程設置
    知識講解、案例分析討論、游戲感悟、互動交流
課程目標
    SPC是Shewhart博士首先應用正態分布特性于生產過程中的管理，目前已成為生產過程中控制穩定產出的主要工具之一，在生產型企業中應用的非常廣泛。某跨國公司的供應商評價要求中有:“SPC和過程能力研究記錄可用于涵蓋全過程關鍵參數的統計序列,并顯示Cpk值有規律的更新”。這句話高度概括了現代SPC的要求,也是當前許多制造業的工作重點之一。
     統計過程控制(Staticstical Process Control,SPC)的含義是:“使用控制圖等統計技術來分析過程或其輸出,以便采取必要的措施獲得且維持統計控制狀態,并提高過程能力”。 有效的實施、應用SPC可以及時發現過程中的問題，采取適當的改善措施，在發生問題之前，消除問題或降低問題帶來的損失。本課程結合講課人30年SPC實踐經驗和不斷博采眾長的成果積累,突破了“SPC就是控制圖應用”的簡單理念,以“過程方法”的思路展開, 收集、處理并引用企業實際案例加以補充,大體上概括了SPC的工作模式和適用的方法工具。

課程大綱
1、前言─SPC的由來、發展和基本要求 
2、識別關鍵控制點   
3、數據變異的衡量和分析• 直方圖
4、數據的動態變異• 控制圖   
4.1、隨機波動與異常波動  
4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制圖》(Control Chart)要點   
4.3、常規控制圖的類型和實例
 控制圖的結構和概念解釋
 控制圖類型和用途
1) X平均與極差圖(均值—極差控制圖、均值—標準差控制圖、中位數—極差控制圖、單值—移動極差控制圖)
 結構和應用流程
 舉例
2) I和MR控制圖
 結構和應用流程
 舉例
3) 離散U、C、P、NP控制圖
 結構和應用流程
 舉例
 如何收集數據
 采樣及數據收集
 設定和維持控制界限
4.4、控制圖制訂和使用中的若干實際問題
4.5、現代控制圖技術案例
5、過程能力與過程性能(Process Capability / Performance)分析以及相應的指數CPK、PPK的應用
6、過程能力/性能的保證和提高---查找原因采取糾正/預防措施的邏輯推理工具
 5M1E要素
 分層法與排列圖
 用于因果關系和邏輯關系分析的非數字資料方法工具: 因果圖、系統圖與“5Why分析表”、關聯圖、故障樹分析(FTA)、過程決策程序圖(PDPC)法
7、如何實現有效的SPC現場控制
 受控的標準
   流程失控的表現
 失控的現場應對
 練習制作控制圖進行失控分析
 SPC實施中現場“看得見管理”應用的直觀顯示圖表
8、SPC的效果評估的方法
 顯著性檢驗
 統計抽樣檢驗
9、回歸分析
 一元線性回歸分析
 曲線回歸
 雙列相關分析
10、方差分析
 方差分析的基本概念及其應用
 方差分析在MSA(測量系統分析)中的應用
 多重比較:q檢驗
11、試驗設計 (Design  of  Experiment, DOE) -- 介紹正交試驗設計        
12、SPC項目的開展(SPC在QCC/QIT、6Sigma項目活動中的應用)

顧問介紹
    曹先生曾任職多家世界500強公司擔任技術和管理崗位，如新產品研發、供應商質量管理、質量體系審核、工程主管、技術部經理、采購主管、生產主管、質量總監等職。并多次接受美國、日本有關生產、質量最新管理方法的培訓；曹先生以其豐富的現場管理經驗，領導完成多項生產、質量技術改造工程；針對大批量生產的特點，以 PDCA、FMEA、MBF等質量循環為載體在生產線上推行可視質量管理，并達到良好效果；策劃和推行以過程為導向的質量有效控制與現場持續改善活動，解決公司產品的關鍵質量問題，大大提高了產品的合格率。曹先生在生產管理、質量管理培訓領域有豐富的授課經驗，講授公開課暨企業內訓逾百次。
    講課主要特點是能針對不同的企業特點、學員層次、結合企業的實際情況采用不同的授課方式和內容。
    曹先生最擅長的培訓科目有： 6Sigma、8D、TQM、MSA、DOE、SPC、FMEA、KAIZEN、品質管理、抽樣檢驗、精益生產管理等方面的培訓和咨詢。曹先生曾經服務過的企業有：大眾汽車、德爾福汽車空調、德爾福德科電子、天合汽車零部件、薩克斯汽車零部件、ABB、勞倫茨膠帶、聯合汽車電子、西門子、耀華皮爾金頓汽車玻璃、羅伯特•博士、華德火花塞、SKF汽車軸承、韓泰輪胎、巴斯夫、飛利浦、Polyone聚合體、歐姆龍、德國米諾測量儀表、梅蘭日蘭、寶適汽車部件、寶捷麗鋼精密機電模具、歐文斯科寧、麥格納唐納利、華納圣龍、江鈴李爾內飾系統、高克聯管件、申雅密封件、伊頓發動機、金龍聯合汽車、道達爾等公司。

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