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        SPC 統計過程控制

        主講老師: 王為人 王為人

        主講師資:王為人

        課時安排: 1天/6小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 統計過程控制(Statistical Process Control)是一種借助數理統計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價,根據反饋信息及時發現系統性因素出現的征兆。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2023-10-10 16:21


        課程目標:

        掌握統計過程控制的方法和使用過程,獲得“預防優于檢測”的理念,避免浪費;通過測量系統分析了解所有生產過程中使用的量具的變差,并對不合格的量具進行分析、改進,提高檢驗、測量、試驗數據的真實性和報告的準確性;減少產品在檢驗、測量、試驗過程中誤判的可能性。

        理解SPC實施理念與作法;期能于公司內建立并管理其過程控制體系藉以維持、改善產品品質;理解過程能力分析與改善手法。

        課程對象:生產、研發、品管工程師及相關人員。

        課程大綱:     

        一、SPC的基礎

        SPC起源、背景

        SPC的假設條件

        機率與過程變異概念

        統計數據的類型(計數、計量)

        正態分布

        中值、極差、標準偏差的計算

        過程的變異

        六西格瑪與SPC

         

        二、SPC中的抽樣計劃

          樣本大小的確定

          QC曲線與ab風險

          抽樣檢驗

          CaCpCpkPpkCmk的計算

        認識測量誤差與對SPC的干擾

         

        三、SPC的應用實施

          數據收集

          SPC控制圖介紹

          計量型控制圖

          I-MR控制圖

          X-barR

          X-barS

          規格和控制界限的分析

          過程控制實例 -- 彎折試驗

          計數型控制圖

          P控制圖

          nP控制圖

          c控制圖

          u控制圖

          過程控制實例

          控制圖的選用原則

          控制圖診斷方法

          使用控制圖注意事項

          練習制作控制圖,并進行失控分析

        三、實施SPC的作法

         SOP和標準化

        制定質量目標

        訂立管理項目與管理基準

        決定品質達成狀況的確認方法

        決定檢查方式

        實施統計的過程控制SPC

        四、 實施SPC主要三階段

        過程的穩定狀態調查

        過程能力調查

        維持過程的穩定性

        五、 實施SPC所需統計工具

        MSA

        DOE

        FMEA

        六、 過程改善作法

             控制圖種類與選擇方法

             控制圖繪制方法

            直方圖分析

            統計檢定

            過程解析概念

            過程改善常用手法

         

         


         
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