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SPC培訓

安信達咨詢-老牌SPC統計過程控制培訓機構,每月開設線上線下新版SPC統計過程控制培訓課程,近30年老牌機構,師資專業,覆蓋全國,眾多主機廠和上市公司選擇與知名認證機構推薦合作培訓機構.
統計過程控制(Statistical Process Control,SPC)是利用統計方法對生產過程中的變動進行監控、分析和調整,使過程處于穩定的狀態,并使產品的質量達到預定的標準。它通過 control chart來監視和控制關鍵生產過程參數是否在控制界限內,及時發現并消除異常原因,實現生產過程的穩定和產品質量的穩定。
SPC的主要內容包括:
1. 選擇關鍵特征:選擇對產品功能和質量有重大影響的生產過程參數作為關鍵特征進行SPC。
2. 設置技術公差:根據產品設計規范和工藝能力確定每個關鍵特征的上下技術公差限值。
3. 收集數據:按照采樣頻率對關鍵特征的數據進行定期收集和記錄。
4. 構建控制圖:根據所收集的數據構建關鍵特征的X-R控制圖,評估生產過程是否達到統計控制。包括中心線(X-Bar)控制圖和范圍(R)控制圖。
5. 分析控制圖:判斷關鍵特征在控制圖上的變動模式,及時發現控制圖上的異常信號,找出原因并采取糾正措施。常見異常信號有:1點超出控制限;2點或2點以上趨勢相同;6點或更多點連續上升或下降。
6. 矯正措施:根據控制圖分析結果采取措施消除異常原因,恢復生產過程的穩定性。
7. 檢驗控制圖的穩定性:對所采取的措施進行效果驗證,確保控制圖恢復穩定,所有點均在控制限內,否則重新分析并采取進一步措施。
綜上,SPC通過定期監控關鍵過程參數的數據變化情況,利用統計學方法對過程是否穩定進行科學判斷和分析,并持續改進,能夠有效地實現生產過程的優化控制和產品質量的穩定。它是現代質量管理不可或缺的一部分,被廣泛應用于各行各業。

高級SPC和現場突破改善工具培訓大綱
? 為什么要參加本次培訓
長期的SPC課程培訓中，經常有學員問我們：
1) 老師通過控制圖的數據反饋出過程有變差，有什么工具能直接分析出問題的原因呢？如何分析解決呢？為什么出現這個問題呢？
2) 老師控制圖這么煩雜，使用步驟這么多，有沒有更簡單經濟快速的替代方法來使用呢？
3) 老師特殊因素出現了，但不知道特殊因素在哪里，有什么方法嗎？
4) 老師客戶要求的過程能力不斷提高，有必要嗎，是不是過程過渡了？過程有一點波動，控制圖就出控制線了，怎么樣在這么高的過程能力中保證穩定的過程呢？
5) 老師影響產品特性的變差很多，能否找到影響產品特性最直接的變差，如何將這些最直接的變差和產品特性制定相應的區間和函數關系，這樣是否我們就能保證穩定的過程了呢？
6) 老師控制圖收集了很多的數據，但不穩定時，進行問題分析時通常還要在收集數據，怎么能利用原有的數據進行問題分析呢？
7) …….
很顯然傳統的SPC培訓課程利用門柱的思想，僅告訴學員，什么是變差，變差的表現形式是什么；什么是過程能力，達到何種過程能力符合要求；如何建立控制圖的步驟，什么情況下用什么類型的控制圖，控制圖的判穩法規有哪些等已經不能滿足企業和學員的需求了；
這些問題很現實，也是必須要解決的，但不是常規SPC課程并沒有貫穿問題的解決方法，能否設計一個課程在講SPC的同時解決上述問題呢？企業和學員們期望在學習SPC課程時能利用SPC統計知識和其他解決問題工具進行組合學會SPC的同時對不穩定的過程進行問題分析，快速找出問題的原因。
本課程在講述傳統SPC課程基礎上，考慮了企業和學員的需求：
1. 將變差分類,可直接用于問題分析；
2. 講明了什么類型的控制圖最經濟有效；
3. 利用控制圖理念和6sigmak中T分布的知識開發延伸過程出現異常情況下的問題分析工具，快速找出影響產品特性的關鍵控制因子；
4. 通過對關鍵控制因子的有效控制區間進行研究，收縮關鍵控制因子的公差，放大非關鍵因子的公差，使高過程能力變成現實和有效，滿足客戶要求，實現真正的過程能力提升；
5. 進一步找出關鍵控制因子和產品特性的對應關系；
6. 利用歷史數據，在不中斷生產的基礎上開發延伸過程出現異常情況下的問題分析工具
? 課程目標暨收益：
a. 理解波動、變差和變差的表現形式，學習變差的分類和利用變差分類進行原因分析；
b. 學習控制圖建立的階段和使用步驟，深刻理解控制圖判異原則，不在局限于常規的8種判異原則；
c. 重點掌握理解控制圖分類和的應用時機，理解取樣的原則和公式的原理，不在強調用公式來具體計算（現在已經有軟件取代）；
d. 講述過程過渡和過程控制經濟性原則，用什么樣的控制圖即能滿足客戶要求，使過程過渡和過程經濟性原則不在矛盾；
e. 學會控制圖在分析階段和使用過程中不穩定階段的原因分析工具，便于學員在遇到過程不穩定時，能迅速找到問題的原因，使過程能夠快速的進入穩定的階段；
f. 掌握并區分過程能力指數CPK\PPK\CMK\CGK的含義，并理解他們的運用時機,以及當過程能力不足時的分析方法；
g. 找出關鍵控制控制因子和過程能力之間的關系，放大非關鍵控制因子的公差和縮少關鍵控制因子的公差，使高過程能力成為可能，使企業不在擔心過程過渡帶來的成本顧慮，滿足客戶要求；
? 課程獨特亮點

激情授課+案例分享+課堂練習+小組討論+總結發表
將學員分成若干個小組，每組6~8人；同一部門的同事盡可能分在不同的小組，管理者不要集中于同一小組；整個培訓過程中，分組固定不變；模擬練習及課堂討論、發表得分，按組進行累計。
使學員在輕松的講課環境中學習完SPC和現場突破性改善工具，真正的理解SPC和現場突破性分析工具；
? 課程培訓對象

● 產品設計工程師，產品經理，可靠性工程，研發工程師，材料工程師；
● 設備工程師，工藝工程師，工裝模具工程師；
● 品質工程師，SQE,體系工程師，客戶質量工程師；
● 班組長，IE工程師、生產經理；
● 品質經理/部長、制造經理/部長、技術經理/部長、生產經理/部長，研發經理/部長.
? 學員預備知識要求（重要）：
● 了解數據分類，變差的危害最基本概念；
● 了解QC的基本工具；
● 了解過程能力；

? 課程長度：2天
? 教材和證書：
? 每位參加人員可獲得一套培訓教材。
? 全程參加培訓且考核合格者，頒發 “學員預備知識要求（重要）：
● 了解問題解決最基本工具，如QC七大手法；
● 了解試驗設計最基本術語；
● 了解過程能力基本概念；

? 課程長度：2天
? 教材和證書：
? 每位參加人員可獲得一套培訓教材。
全程參加培訓且考核合格者，頒發 “高級SPC和現場突破改善工具“培訓證書。

培訓大綱
培訓前言
01 培訓的有關注意事項 02 培訓作息時間安排 03 培訓課程總體安排溝通和介紹
04 培訓機構介紹 05 培訓師自我介紹 06 學員自我介紹或預備知識現場調查

? 第一章SPC基礎知識與變差分析工具
? SPC的起源與發展
? 制造過程詳解
? 一個工廠軸徑不合格案例分享
? 制造過程定義
? 為什么過程會波動
? 過程控制的基本模型（舍棄）
? 什么是變差
? 變差的表現形式
? 隨機現象
? 概率
? 分布
? 什么是正態分布
? 正態分布相關的術語
? 總體、樣本、隨機抽樣
? 和正態分布相關的統計量
? 平均值 X
? 中位數
? 極差 R
? 正態性檢驗
? 為什么需要正態分布
? 中心極限定理
? 變差的分類和分析步驟
? 變差的分類
? 普通變差、特殊變差、系統變差；
? 自然界中的三種多變量
? 多變量的定義和原理（舉例）
? 多變量的360時空（時間、位置、空間變差）；
? 變量族的分層過濾
? 時間對時間變差舉例
? 件對件變差的舉例
? 位置對位置變差
? 流的概念（產品流和過程流）
? 多變差的分析舉例
? 簇譜的繪制
? 流的識別
? 三種變量貢獻的分析
? 位置對位置變差
? 第二章SPC基本原理
? 什么是過程控制
? 一個計數器不工作的案例分享
? 數據、樣本和總體的關系
? 過程控制的措施分類
? 過程控制的兩種狀態
? 四類過程及其對策
? 過程控制的兩種質量觀
? 統計過程控制圖基本原理
? “3σ原則”
? 控制圖的轉化過程
? 控制圖的演變過程
? 控制圖的結構
? 控制圖的種類
? 控制圖的選擇原則
? 控制圖的解釋
? 控制圖的兩種判斷方法
? 虛發警報和漏發警報
? 判異準則的理論基礎
? 控制圖的判異準則小概率α的設定
? 控制圖的八種判異準則概念計算演示
? 計量型數據控制圖的繪制（均值及差圖為例，MINITAB 展示）
? 準備工作
? 1原始數據收集
? 1.1、選擇子組大小、頻率和數據
? 1.1.1 子組大小：
? 1.1.2 子組頻率：
? 合理子組原則
? 合理子組的選舉
? 1.1.3 原始數據：
? 1.2 建立控制圖及記錄原始數據
? 1.2.1 建立R控制圖
? 1.2.2建立X控制圖
? 1.2.3記錄原始數據
? 1.3計算每個子組的均值( X )和極差( R )
? 1.4 選擇控制圖刻度
? 1.5 將均值(X)和極差值(R)畫到控制圖上
? 2. 計算控制界限
? 2.1 計算過程均值(X)和平均極差值(R)
? 2.2 在控制圖上作控制界限
? 2.3在控制圖上作控制界限
? 3.過程控制圖解釋
? 3.1兩種控制圖應用示意說明
? 分析型控制圖
? 控制用控制圖
? 3.2分析極差圖(R)上的數據
? 3.3識別并標注極差圖(R)上的特殊原因（極差圖）
? 3.4重新計算控制界限（極差圖）
? 3.5 分析均值圖( X )上的數據
? 3.6識別并標注均值圖( X )上的特殊原因
? 3.7重新計算控制界限（均值圖）
? 3.8延長控制界限
? 控制圖延伸分析工具搜索組裝型不合格原因的查找（案例和練習）
? 部件排序
? 部件交換排除
? 計算判斷極限
? 判定結論
? 求交運算
? 析因分析(練習，利用MINITAB分析)
? 第三章　過程能力和過程能力指數
? 過程能力定義
? 制動器氣缸活塞的裝配問題研究（案例）
? 過程能力指數定義
? 期望與運行值
? 過程的中心和變差
? 過程能力指數與過程性能
? 過程能力指數概括表
? 過程精密度指數CP和性能指數PP
? 實際過程能力CPK和性能指數PPK
? 過程準確度能力指數CA
? Ca、Cp與Cpk之間的關系
? 單側公差和雙側公差的能力指數計算
? Z值的計算
? Z衡量能力與CPK和PPK之間的關系
? 長期過程能力和短期過程能力之間的關系
? CGK與CMK的理解
? 第二代能力指數CPM\CPMK\PPM\PPMK
? 能力指數的評級標準
? 計數型能力指數
? 公差、 σ、計數型、計量型指數轉換表
? 過程能力分析工具
? 成對比較（案例和練習）
? 工具運用的準備
? 數據收集
? 顯著性檢驗-圖基檢驗
? 圖基檢驗的統計原理
? 終結計數器與置信水平
? 直方圖（案例和練習）
? 持續改進過程能力
? 過程改進的策略
? 過程能力提高工具–散布圖的應用
? 第四章　預控法（彩虹圖）
? 常規控制圖和預控制圖的利弊
? 預控法的基本思想
? 預控法的假設條件
? 預控法的應用規則
? 預控制圖的繪制步驟
? 步驟一、建立預先控制限（控制限）
? 雙側公差情況
? 只有上限的情況（越小越好）
? 只有下限的情況（越大越好）
? 預控法判異準則
? 開班判異準則
? 正常過程控制判異準則
? 兩次停機情況下的判異準則
? 判異口決
? 預控制圖使用舉例
? 正項控制圖
? 過程(正向)控制概念
? 過程(正向)控制計劃（舉例）
? 過程(正向)控制圖（舉例）