统计过程控制SPC和测量系统分析MSA在品质管理中应用（深圳，6月26-27日）
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统计过程控制SPC</SPAN>和测量系统分析MSA</SPAN>在品质管理中应用（深圳，6</SPAN>月26-27</SPAN>日） </SPAN></SPAN> 【培训日期】</SPAN>2009</SPAN>年6</SPAN>月26-27</SPAN>日</SPAN></SPAN> 【培训地点】</SPAN>深圳</SPAN></SPAN> 【备注说明】</SPAN>本培训班全年循环开课，如有需求，欢迎来电咨询！</SPAN></SPAN> 【培训对象】</SPAN>管理者代表、生产副总、质量副总、研发主管、生产主管、品质主管、财务主管、IQC</SPAN>主管、设备维护与管理人员、实验室主管、SQE</SPAN>、质量工程师等</SPAN></SPAN> 【课程背景】</SPAN></SPAN> </SPAN>SPC</SPAN>是借助数理统计方法的过程控制工具,</SPAN>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。</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>我们一般用SPC</SPAN>工具对过程进行分析, </SPAN>然后用控制图对过程进行监控. </SPAN>很多企业是有数据统计，但没有数据分析，更是没有分析后的应用与监控.</SPAN>而提供品质是否正常的数据的来源,</SPAN>即测量系统,</SPAN>是否正常?</SPAN>是否有进行测量系统分析(MSA)?</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>“我国过程管理的水平与国外相比相差2</SPAN>万倍至9</SPAN>万倍”</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>“SPC</SPAN>对我们并不陌生，只是没有引起重视” </SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>而在我们所在的企业当前差距是多少,</SPAN>应用状况怎样呢?</SPAN>作为高管的您,</SPAN>是否正视数据了呢?</SPAN></SPAN> </SPAN>SPC/MSA</SPAN>实则是以事实为依据,</SPAN>以数据说话,</SPAN>教我们更多管理人员如何去有效管理的管理工具.</SPAN></SPAN> </SPAN> 【课程收益】</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■学会识别过程,</SPAN>运用过程方法进行关键管理.</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■理解统计过程控制方法，是提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，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。</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■了解 SPC </SPAN>的原理，正确应用 SPC </SPAN>的技巧。让 SPC </SPAN>不仅仅是绘图，更是动态的管理手段，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■通过MSA</SPAN>学习, </SPAN>强化计量值 & </SPAN>计数值量测分析使高科技的检测工具能够真正配合品质管理的要求，建立一套能够使量测校检体系（准确度），更深一层地精确的分析方法，确保量测精密度 , </SPAN>稳定度与直线性能的有效维持。</SPAN></SPAN> </SPAN> 【课程大纲】</SPAN></SPAN> 第一部分：SPC</SPAN>统计过程控制</SPAN></SPAN> 一、什么是SPC</SPAN>？</SPAN></SPAN> </SPAN>1</SPAN>）质量百年发展历程</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■质量检验 </SPAN></SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程控制</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■统计过程控制</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■全面质量控制 </SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■六西格玛质量方法</SPAN></SPAN> </SPAN> </SPAN>2</SPAN>）SPC</SPAN>的精髓和核心</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■理解SPC</SPAN>的含义：如何贯彻“事前预防”的原则？</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■SPC</SPAN>为制造企业创造经济效益：帮助工厂提升核心竞争力，增加利润和客户订单</SPAN></SPAN> </SPAN> 二、基本统计基础</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程分布</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■基本统计量</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■流程</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■假设检验</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■产品/</SPAN>工艺过程质量的统计</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■练习</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN> 三、过程/</SPAN>质量变异及其能力分析（案例和实例穿插在其中）</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■什么是变异</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程变异的表现</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程变异的分析</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程变异的量化――流程能力</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■过程能力(Capability)</SPAN>和过程性能(Performance) </SPAN>以及相应的指数CPK</SPAN>、PPK</SPAN>的应用</SPAN></SPAN> </SPAN> 四、控制图分析与应用、控制图的结构和概念、解释控制图类型和用途(</SPAN>以下选取一种进行详细讲解)</SPAN></SPAN> </SPAN>1</SPAN>）X</SPAN>平均与极差图(</SPAN>均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)</SPAN></SPAN> </SPAN>2</SPAN>）I</SPAN>和MR</SPAN>控制图</SPAN></SPAN> </SPAN>3</SPAN>）离散U</SPAN>、C</SPAN>、P</SPAN>、NP</SPAN>控制图</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■结构和应用流程</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■如何收集数据</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■采样及数据收集</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■设定和维持控制界限</SPAN></SPAN> </SPAN></SPAN>■使用控制图注意事项</SPAN></SPAN> </SPAN> 五、如何实现有效的SPC</SPAN>现场控制</SPAN></SPAN> |