统计过程控制SPC

统计过程控制SPC

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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。

课程对象：

企业研发部、生产、技术部、企划部、制造部、品管部等相关人员

课程内容：

一：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

二：控制图与过程能力解释

1、 持续改进及统计过程控制概述

a) 预防与检测

b) 过程控制系统

c) 变差：普通及特殊原因

d) 局部措施和对系统采取措施

e) 过程控制和过程能力

f) 过程改进循环及过程控制

g) 控制图：过程控制的工具

h) 控制图的益处

三： 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

解决问题、提高过程能力的方法

A.头脑风暴 B.因果图 C.排列图 D.相关图 E.直方图

四： 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

五： 控制图(P图)全真模拟练习与讲解

练习小结/SPC课程总结：控制图种类与选择方法

沈老师

由知名专家授课，联系众多实战案例，深入浅出分析解决问题。欲了解老师详情，敬请致电咨询。

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