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SPC统计制程管制

课程名称

SPC统计制程管制

课程时间

2天 

讲师

洪剑坪

课程收益

我们在企业很多时候是认为运用SPC是进行 数据统计,却没有数据分析,更是没有分析后的应用与改善。
SPC是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。 

培训收益

 让学员认识SPC统计过程控制是企业提高质量管理水平的有效方法。SPC利用数理统计原理,通过检测资料的收集和分析,可以达到 “ 事前预防 ” 的效果,从而有效控制生产过程、不断改进品质。

 通过SPC 课程的学习,让学员了解 SPC 的原理,正确应用 SPC 的技巧。让  SPC  不仅仅是绘图,更是动态的管理手段, SPC 确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力

培训对象

质量管理人员

课程大纲

一、各阶段的质量管理重点

二、质量管理工具应用

三、数据的基本常识:

数据的分类

收集数据的目的

收集数据应按注意的事项

有效数字

数字的修约规则

数据的几个重要特征:

标准差与平均值关系

、关于 SPC 理解

 SPC  起源、背景

最新版本 SPC 的变化

 SPC 的假设条件

统计资料的类型(计数、计量)

正态分布

中值、极差、标准偏差的计算

过程的变异
案例练习

、控 制 图 --  SPC  质量控制的基本元素是控制图。

什么是控制图: 控制图原理: 3 σ原则 )

控制图的主要用途:

变异的本质:共同原因、特殊原因

管制状态

 SPC 两个阶段:分析阶段,监控阶段

分析用的控制图主要目的:

管理用的控制图主要作用:充分体现出  SPC  预防控制的作用。

SPC 控制图的基本形式

控制图的种类及主要用途 表 )

计量值控制图

平均值-极差控制图

中位数和极差控制图: 案例:

 单值移动极差控制图( - Rs 

平均值和标准偏差控制图 案例:

控制线的修订分析

六、SPC 计数值控制图

计数值控制图有不合格品率控制图 (P 图 、不合格品数控制图 (Pn) 图、单位缺陷控制图 (u 图 和缺陷控制图 (C 图 

不合格品率控制图 (P 控制图 )

主要用途

P控制图几种画法:

 不合格品数控制图( Pn 控制图) 案例:

 单位缺陷数控制图(μ控制图)

 缺陷数控制图( 图) 例子 )

 公差百分率控制图

控制图的观察分析

SPC 控制图与工序变化的分析和判断

工序稳定状态的判断

工序是否处于稳定状态,必须同时要满足两个原则

工序不稳定状态的判断

点子超出控制界限

点子处在警戒区内

点子在控制界限内,但点子排列有缺陷

SPC 控制图异常的处理

 4 种情况应重新计算控制界限并作控制图:

控制图两种错误的分析

 3 σ控制界限的意义

质量特性与控制图的选择要考虑的 个方面:

使用控制图的注意事项

分组问题、 分层问题、控制界限的重新计算

课堂练习

SPC 工序能力分析

工序能力的含义: 工序能力与生产能力、机械能力的区别

工序能力的数量表示:

为什么用 6 σ来表示工序能力?

工序能力与公差图

工序能力指数 Cp 及其计算

正态分布

双向允差,工序分布中心与规格中心重合(即无偏移的情况)

双向允差,工序分布中心与规格中心有偏移

有偏移时工序能力指数用符号 CPK 表示: 例 :

单向公差情况:只有公差上限 TU 

单向公差情况:只有公差下限 TL 时 :
课堂练习 
 工序能力的判断及处置

工序能力判断标准

有偏离系数工序能力的判断标准

 CP 值对应的总体不合格品率表(%)

 处 置:

CP > 1.67 时、 1.33 < CP ≤ 1.67 时、 1< CP ≤ 1.33 时、 0.67 < CP ≤ 1 时、 CP ≤ 0.67 

 改善及矫正措施

工序能力指数计算练习



洪剑坪(讲师本人)

电话: 4006-158-118

费用:17000元/天(参考价格)

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