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统计过程控制——SPC
【课程背景】
统计过程控制(Statistical Process Control),简称SPC,是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论,是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。该工具被世界上诸多著名企业所使用。
【课程目的】
通过此课程的学习和练习,学员能理解SPC的基本概念、原理,了解常用的八种控制图和预控图的使用场合,掌握过程能力评价的方法,掌握二种典型的控制图的制作、使用和维护。具备对某一质量特性能够合理选用控制图进行监控和控制的目的。
【课程对象】
质量、工艺、生产、技术等专业人员。
【课程时间】
六课时
【授课形式】
小组教学(投影、案例、练习、讨论等 )
【课程大纲】注:课程大纲可根据您的行业特点和学员情况进行调整和定制
(如有需要,可以安排45分钟左右时间进行课后测验)
一、 背景知识(30分钟)
a) 什么是SPC
b) 统计
c) 过程
d) 控制
e) SPC的应用
f) SPC的发展
二、SPC基础(60分钟)
a) 变异的产生
b) 变异的评估——漏斗实验
c) 数据的分类——课堂练习
d) 两类错误和风险
三、过程评价方法(120分钟)
a) 直方图
b) 过程能力
c) 过程能力指数——案例分析
d) 课堂练习
四、控制图(300分钟)
a) 基本控制图及原理
b) 计量型控制图
i. 4种控制图介绍
ii. 平均—极差控制图的制作与使用
iii. 其它控制图的使用
c) 计数型控制图
i. 4种控制图介绍
ii. P控制图的制作与使用
iii. 其它控制图的使用
d) 预控图
五、控制图的判别(60分钟)
a) SPC判异法则及征兆
b) SPC判稳法则
六、用计算机软件实现SPC(60分钟)
a) EXECL
b) MINITAB
c) JMP
七、回顾与总结(60分钟)
a) 综合案例
i. 案例演示
ii. 公司内部案例分析
b) 总结
统计过程控制(Statistical Process Control),简称SPC,是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论,是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。该工具被世界上诸多著名企业所使用。
【课程目的】
通过此课程的学习和练习,学员能理解SPC的基本概念、原理,了解常用的八种控制图和预控图的使用场合,掌握过程能力评价的方法,掌握二种典型的控制图的制作、使用和维护。具备对某一质量特性能够合理选用控制图进行监控和控制的目的。
【课程对象】
质量、工艺、生产、技术等专业人员。
【课程时间】
六课时
【授课形式】
小组教学(投影、案例、练习、讨论等 )
【课程大纲】注:课程大纲可根据您的行业特点和学员情况进行调整和定制
(如有需要,可以安排45分钟左右时间进行课后测验)
一、 背景知识(30分钟)
a) 什么是SPC
b) 统计
c) 过程
d) 控制
e) SPC的应用
f) SPC的发展
二、SPC基础(60分钟)
a) 变异的产生
b) 变异的评估——漏斗实验
c) 数据的分类——课堂练习
d) 两类错误和风险
三、过程评价方法(120分钟)
a) 直方图
b) 过程能力
c) 过程能力指数——案例分析
d) 课堂练习
四、控制图(300分钟)
a) 基本控制图及原理
b) 计量型控制图
i. 4种控制图介绍
ii. 平均—极差控制图的制作与使用
iii. 其它控制图的使用
c) 计数型控制图
i. 4种控制图介绍
ii. P控制图的制作与使用
iii. 其它控制图的使用
d) 预控图
五、控制图的判别(60分钟)
a) SPC判异法则及征兆
b) SPC判稳法则
六、用计算机软件实现SPC(60分钟)
a) EXECL
b) MINITAB
c) JMP
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a) 综合案例
i. 案例演示
ii. 公司内部案例分析
b) 总结
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