昆明SPC/MSA在品質管理中的應用培訓

課程簡介:
    SPC是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，并采取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。
我們一般用SPC工具對過程進行分析, 然后用控制圖對過程進行監控. 很多企業是有數據統計，但沒有數據分析，更是沒有分析后的應用與監控.而提供品質是否正常的數據的來源,即測量系統,是否正常?是否有進行測量系統分析(MSA)?
“我國過程管理的水平與國外相比相差2萬倍至9萬倍”
“SPC對我們并不陌生，只是沒有引起重視”
---------致力于推廣SPC于*應用的張公緒教授直面記者的提問而直言.
而在我們所在的企業當前差距是多少,應用狀況怎樣呢?作為高管的您,是否正視數據了呢?
SPC/MSA實則是以事實為依據,以數據說話,教我們更多管理人員如何去有效管理的管理工具.
課程收益:
1、學會識別過程,運用過程方法進行關鍵管理.
2、理解統計過程控制方法，是提高質量管理水平的有效方法。它利用數理統計原理，通過檢測資料的收集和分析，可以達到 “ 事前預防 ” 的效果，從而有效控制生產過程、不斷改進品質。
3、了解 SPC 的原理，正確應用 SPC 的技巧。讓 SPC 不僅僅是繪圖，更是動態的管理手段，確實的協助管理者掌握維持過程穩定的能力。
4、通過MSA學習, 強化計量值 & 計數值量測分析使高科技的檢測工具能夠真正配合品質管理的要求，建立一套能夠使量測校檢體系（準確度），更深一層地精確的分析方法，確保量測精密度 , 穩定度與直線性能的有效維持。
對象:
    管理者代表、生產副總、質量副總、研發主管、生產主管、品質主管、財務主管、IC主管、設備維護與管理人員、實驗室主管、SE、質量工程師等
課程提綱:
一、SPC統計過程控制
 1、什么是SPC？
(一)質量百年發展歷程
 ◇ 質量檢驗
 ◇ 過程控制
 ◇ 統計過程控制
 ◇ 全面質量控制
 ◇ 六西格瑪質量方法
（二）SPC的精髓和核心
◇理解SPC的含義:如何貫徹“事前預防”的原則？
◇SPC為制造企業創造經濟效益:幫助工廠提升核心競爭力，增加利潤和客戶訂單
2、基本統計基礎
◇ 過程分布
◇ 基本統計量
◇ 流程
◇ 假設檢驗
◇ 產品/工藝過程質量的統計
◇ 練習
3、過程/質量變異及其能力分析（案例和實例穿插在其中）
◇ 什么是變異
◇ 過程變異的表現
◇ 過程變異的分析
◇ 過程變異的量化――流程能力
◇過程能力(Capability)和過程性能(Performance) 以及相應的指數CPK、PPK的應用
4、控制圖分析與應用
控制圖的結構和概念
解釋控制圖類型和用途(以下選取一種進行詳細講解)
（一） X平均與極差圖(均值—極差控制圖、均值—標準差控制圖、中位數—極差控制圖、單值—移動極差控制圖)
（二） I和MR控制圖3) 離散U、C、P、NP控制圖
◇ 結構和應用流程
◇ 如何收集數據
◇ 采樣及數據收集
◇ 設定和維持控制界限
◇ 使用控制圖注意事項
5、如何實現有效的SPC現場控制
◇ 受控的標準
◇ 過程失控的表現
◇ 失控的現場應對
◇ 練習制作控制圖進行失控分析
6、如何創建SPC系統
◇ 關鍵過程的確定
◇ 穩定工藝過程
◇ 過程能力的測定和分析
◇ 確定控制標準
◇ 選擇和建立控制圖
◇ SPC應用評估
◇ 案例分析及實施疑難探討
二、MSA測量系統分析
1、測量系統分析 MSA 的目的、適用范圍
2、測量系統統評估流程圖
3、測量系統的精密度、再現性與準確度 .
4、分析測量能力的方法，結合圖例理解。
⑴計量型
⊙偏差分析⊙再生再現分析 (R & R)
⊙穩定性分析 ⊙線性分析
⑵計數型
⊙小樣法 ⊙大樣法
5、關于 GRR 標準差的使用
6、測量系統的統計特性
7、測量過程設計選擇的準則
8、研究不同測量過程方法
9、測量資源開發的先決條件和假設
10、量具特性曲線
11、測量系統變差的類型
12、常見測量問題的分析
13、測量系統案例的實踐
⑴裝置穩定性實踐指南
⑵偏倚獨立樣本法實踐指南
⑶線性實踐指南
⑷重復性和再現性實踐指南
三、現場答疑
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