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SPC统计过程控制&MSA测量系统分析
培训对象: 质量工程师,量检具管理和使用人员,供应商管理工程师,售后质量工程师,研发的产品工程师,工艺工程师,采购工程师,销售工程师等
课程目标: 帮助企业找出最大品质问题原因,以便工作更有绩效,减少数据在人员传递的过程中的变异,分辨数据的真实性 帮助企业了解测量过程,确定在测量过程中的误差总量,及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性,促进了解和改进
费用说明:
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培训背景
在制造过程中,一般是**检验活动剔除不合格品,显然这种方法是一种浪费,因为它允许将时间和材料投入到生产不合格产品的活动中。理想的方式是避免生产不合格产品,从而消除浪费。这种更有效的方法就是:预防。
SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行监控,根据反馈信息及时发现过程变差的特殊原因,并采取措施将其消除,使过程维持在受控状态,以达到**预防控制质量的目的。
MSA是借助数理统计方法对测量过程中的变差进行分析,识别其中的主要变差来源,确保选择的测量仪器是合适的,以及在测量过程中,应重点关注哪些变差。
课程大纲
1、过程控制与基本统计
过程控制系统的要素
基本统计概念:样本、总体、平均值、极差、标准差
正态分布的特点
2、过程变差的来源
变差原因:特殊原因与普通原因
生产过程的四种状态
控制图的基本形式
**类错误和第二类错误、过度调整
控制界限 vs. 规格限
3、应用控制图的流程
控制图的类型
应用控制图的流程
Xbar-R、P图及绘制步骤
练习:合理分组
案例:如何用Xbar-R识别特殊原因
练习:如何绘制Xbar-R控制图
短期(short-run)控制图的原理及绘制步骤【案例】
4、控制图的稳定状态的判定
控制图判定原理
不稳定状态的模式【失控的八个模式】
5、过程能力分析
过程能力指数Cp及评估标准
过程能力指数Cpk
设备能力指数Cmk
过程绩效指数Pp
Cp与Pp的对比及应用及联合使用
练习:Cp、Cpk的计算
Cpk与不合格率的计算【计数值与计量值】
6、MSA概述
什么是测量系统
测量系统的基本变异:偏倚、线性、稳定性、重复性及再现性
测量系统的统计特性
7、计量型MSA
偏倚、线性、稳定性、GRR分析
8、计数型MSA
假设检验分析-交叉表方法
Kappa技术
计数型测量系统的改进
课程总结