IATF16949《SPC-统计过程控制》2天

《SPC-统计过程控制》
课程背景：
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SPC于1924年由休哈特发明，后来由日本人以管制图方式列为QC七大手法之一，但是真
正发扬光大是在1990年间，由于ISO
9000体系的重视，再加上计算机化的普及，更由于六标准差管理模式DMAIC中的A-
Analysis必需以统计制程管制的分析技术为之，而形成人人必会的技巧，因统计公式
已简化为查表系数方式取代之，因此在线的班长皆会使用，而经理人必需成为内部讲
师，SPC重要性及普及性已十分明显，习修后人人皆会即刻使用。
➢
课程主要围绕SPC统计过程控制的目的展开。主要讲述应用统计分析技术对生产过程进
行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产
过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的
稳定，从而达到提高和控制质量的目的，并说明在管理控制点设置等方面的作用。
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课程围绕质量管理的方法分类进行剖析，从两大类进行论述：一是建立在全面质量管
理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。
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SPC是统计制程管制，它有别于SQC统计质量管制，虽然它称为「统计」，但是不必使
用统计公式与计算。只要善用查表即可轻松学会。因此，人人皆会使用SPC，已成为
21世纪八大管理技术之一。
课程收益：
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培训后，学员应充分理解组织性的质量管理方法，进而从组织结构，业务流程和人员
工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容
有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进
行质量诊断等。
课程对象：
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管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工
程师、质量工程师、过程审核员和其他直接参与新产品或新制造过程开发、过程标准
化和过程改进的人员。
授课方法：
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理论讲授、数据分析、图片分享、工具介绍、工具演练、分组讨论、结果发布、讲师
点评、课后作业、内容考试与标准答案、持续改善计划。
培训时长：
➢ 2天
课程大纲：
引子：
1. 有关品质的几个重要观念
2. 从规格管理到过程控制的剧变
3. 一个来自工程的真实故事
SPC概论
1. 什么是SPC？
1) 什么是SPC
2) FMEA发展历史
3) 控制图的历史
4) 控制图的起源及发展
5) 波动的认识
6) 规格管理的危险性
7) 控制线管理的益处
8) 什么是SPC？
9) SPC的发展历史
10) SPC类型、原理、特性及风险类型
11) SPC工作方法
12) SPC 统计分析软件
13) 什么是统计过程控制（SPC）
14) SPC的起源
15) SPC的发展
16) 控制图在英国及日本的历史
17) SPC的目的
2. SPC概述
1) 过程管理的基本模型
2) 统计过程控制系统的基本模型
3. 过程控制系统的四个基本原理
1) 过程
2) 性能的信息
3) 对过程采取措施
4) 对输出采取措施
4. 过程变差
1) 在菜市场买瓜称瓜的过程
2) 普通变差，特殊变差和系统变差
a) 变差形成的原因
b) 普通变差 ------稳定状态的分布模型
c) 中心极限定理
d) 特殊变差 ------非稳定状态的分布模型
e) 系统变差---稳定但不能接受的分布模型
5. 过程控制
1) 过程控制
2) 过程中局部控制措施和系统控制措施
6. 过程能力过程能力指数
1) 过程能力
2) 过程能力和过程能力指数
3) 过程性能指数
4) CPK与PPK的区别
5) CMK指数：验证设备能力
7. 过程改进
1) 过程类型
2) 过程持续改进的三阶段循环
8. 控制图原理
1) 什么是控制图
2) 控制图的数学演变
3) 控制图的结构
4) 过程状态的分类
5) 二种控制图
6) 控制图判定准则
7) 局部对策和系统改进
8) Minitab介绍
统计学基础
1. 统计学基础
1) 什么是随机现象
2) 概率的计算
3) 练习：计算概率
4) 随机变量的概率分布
5) 正态分布
6) 标准正态分布曲线
7) 推断正态分布的参数
8) 两个离散分布
9) 平均数的优、缺点
10) 中位数的优、缺点
11) 众数的优缺点
12) 数据的离散程度
13) 计算样本标准差的步骤
14) 练习、计算均值和标准差
15) 中心极限定理
16) 样本均值的分布
17) 曲线下的面积（概率）
18) 计算标准正态Z值
19) 根据正态分布求概率
20) 确定工序的总变异
21) 随机抽样
22) 有关概率论和数理统计的知识
2. QC七手法
1) 案例：怎样比较各供应商的优劣？
2) 统计学基础
3) 计算方程式
4) 数据类型
5) 是什么类型的数据？
6) 质量控制的统计工具应用
7) 统计工具的用途
8) 使用统计手法的目的：
9) 统计工具
a) 查检表的分类
b) 类别
c) 如何设计查检表
d) 应注意事项
e) 查检表（Check List)
10) 层别法制作与应用
a) 层别法制作要领
b) 层别法应用举例
c) 层别的分类
d) 注意事项
e) 层别法的对象与项目
f) 因果图
g) 鱼骨图事例
h) 鱼骨图应用
i) 制作特性要因（鱼骨）图目的
11) 直方图
a) 直方图做法
b) 直方图常见的形态
c) 直方图总结
d) 直方图应用
12) 散布图法制作与应用
a) 散布图作业顺序
b) 常见五种散布图
c) 相关分析
d) 制作方法
e) 练习
13) 何谓柏拉图
a) 柏拉图应用实例
b) 柏拉图法则
c) 柏拉图的注意
d) 柏拉图的运用
14) 控制图
a) 控制图的基本特性
b) 质量波动的原因
c) 控制图的上下限
d) 应用控制图的步骤
e) 控制图的观察与分析
3. 统计过程控制
1) 统计过程控制四类过程
2) 四类过程及对策
3) 统计过程控制
4) 两种过程控制模型和控制策略
5) 具有反馈的过程控制模型
6) 两种模型的比较
7) 两种质量观
8) 过程控制要点
9) SPC的三个目标
10) 需要防止的对于SPC的误解
11) 对SPC的检验
计量型控制图的实施
1. 统计过程控制实施概述
2. 数据的二种类型
3. 计量型数据控制图
1) 计量型数据的特征
2) 计量型数据分析的特征
3) 计量型数据控制图的特征
4) 均值-极差图(X-R)
a) 原始数据收集
➢ 选择子组大小、频率和数据
➢ 建立控制图及记录原始数据
➢ 计算每个子组的均值( X )和极差( R )
➢ 选择控制图刻度
➢ 将均值(X)和极差值(R)画到控制图上
b) 计算控制界限
➢ 计算过程均值(X)和平均极差值(R)
➢ 计算控制界限
➢ 在控制图上作控制界限
c) 过程控制解释
➢ 首先分析极差图(R)上的数据
➢ 识别并标注特殊原因（极差图）
➢ 重新计算控制界限（极差图）
➢ 分析均值图( X )上的数据
➢ 识别并标注特殊原因（均值图）
➢ 重新计算控制界限（均值图）
➢ 延长控制界限
➢ 有关“控制”的理念
d) 过程能力解释
➢ 计算过程的标准偏差
➢ 计算过程能力
➢ 评价过程能力
➢ 提高过程能力
➢ 对修改后的过程重新分析并绘制新控制图
5) 均值-极差图(X-R)例题
a) 原始数据收集
➢ 确定样本容量
➢ 建立控制图和数据表
➢ 计算子组的均值 X 和极差 R
➢ 选择控制图刻度
➢ 将均值(X)和极差值(R)画到控制图上
b) 计算控制界限
➢ 计算过程均值(X)
➢ 计算控制界限
➢ 在控制图上作控制界限
c) 过程控制解释
➢ 首先分析极差图(R)上的数据
➢ 识别并标注特殊原因
➢ 重新计算控制界限
d) 过程能力解释
➢ 计算初始过程的控制参数
➢ 计算初始过程能力
➢ 评价过程能力
➢ 过程能力提高-不改变过程中心
6) 均值-标准差图(X-s)
a) 原始数据收集
b) 计算控制界限
c) 过程能力解释
7) 中位数图 (X-R)
a) 原始数据收集
b) 计算控制界限
c) 过程能力解释
8) 单值和移动极差图(X-MR)
a) 原始数据收集
b) 计算控制界限
c) 过程能力解释
9) 计量型数据的过程能力和过程性能的理解
a) 过程中心和过程变差是一个过程两个不同的特性
b) 过程度量的两种思维方式
c) 使用控制图的好处
计数型控制图
1. 计数型数据的特征
2. 计数型数据分析的特征
3. 计数型数据控制图的特征
4. 计数型数据控制图-计件特性
1) 不合格品率 P 图
a) 原始数据收集
➢ 选择子组的容量,频率,数量
➢ 计算每个子组内的不合格品率( P )
➢ 选择控制图的坐标刻度
➢ 描绘控制图
b) 计算控制界限
➢ 计算过程平均不合格品率 p
➢ 计算上,下控制限 UCL LCL
c) 过程控制解释
➢ 分析数据点,找出不稳定的证据
➢ 寻找并纠正特殊原因
➢ 重新计算控制界限
d) 过程能力解释
➢ 计算过程能力
➢ 评价过程能力
➢ 改进过程能力
➢ 改进后的过程控制图
e) 不合格品率P图的局限性
2) 不合格品数np图
a) 原始数据收集
b) 计算控制界限
c) 过程控制解释
d) 过程能力解释
3) 不合格数的C图
a) 原始数据收集
➢ 选择子组的容量,频率,数量
➢ 计算每个子组内的不合格品数( C )
➢ 选择控制图的坐标刻度
➢ 描绘控制图
b) 计算控制界限
➢ 计算过程平均不合格品数 C
➢ 计算上,下控制限 UCL LCL
c) 过程控制解释
d) 过程能力解释
4) 单位产品不合格数的 u 图
a) 原始数据收集
➢ 选择子组
➢ 记录并描绘u
➢ 描绘控制图
b) 计算控制界限
➢ 计算单位产品过程平均不合格品数 u
➢ 计算上,下控制限 UCL LCL
c) 过程控制解释
d) 过程能力解释
课程总结：

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