培训背景

     在制造过程中，一般是通过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，以达到通过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

第一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