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统计过程控制(SPC...

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统计过程控制(SPC)和QC七工具

发布日期:2013-05-30

439

课程对象

中层干部, 基层主管

课程收益

现代的质量管理工作是以数理统计方法及现代管理方法作为基本手段,来控制、预防质量问题。“以数据说话”是质量管理的基本特点之一。为了形象化地描述、分析问题,而采用排列图、因果分析图、调查表、直方图、散布图、控制图和数据分层法等QC七种常用工具。本课程结合所辅导工厂的实际例子,传授七种工具的使用,特别是其中二图一表(排列图、因果分析图和对策) 的普及会给工厂管理带来明显的改善效果。 本课程还介绍了工序控制中工序能力及工序能力指数的分析、计算。

老师介绍

谢荣

常驻地址:北京
擅长领域:质量管理、生产管理等领域
详细介绍:  资深顾问师、高级工程师、实战派特级讲师,企业管理、生产现场管理讲师,北京大学经济学院特聘讲师,厦门大学管理学院客座教授,国家职业经理人证书班导师,38年高层中层基层工作经验,12年咨询及...

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统计过程控制(SPC)和QC七工具

发布日期:2013-05-30

439

课程大纲

一、各阶段的质量管理重点
1.初概念是:产品质量是检验出来的。(检验三步骤)
2.产品质量是制造出来的。
(控制现场5M1E,使用统计技术包括QC新旧七工具、SPC,以预防为主)
3.产品质量是设计出来的。(分析技术)
4.质量是管理出来的。(ISO9000、TQM、质量成本管理、QCC小组)
5产品质量是策划出来的。企业文化、质量文化

二.数据的基本常识:
1.数据的分类
2.收集数据的目的
3.收集数据应按注意的事项 ①有效数字
②数字的修约规则: 四舍六入
4.数据的几个重要特征:
①表示数据集中位置的特征数
②表示数据离散程度的特征数:极差、方差、标准偏差(σ)
5.标准差与平均值关系

三、排列图 (工具1)
排列图(柏拉图)原理:
80/20 原 理:5个实例
帕金森定律
1.排列图的结构
2.排列图的画法
结合某加工工序不合格品的分析来说明排列图的作图八步骤:
3.排列图的观察分析
4.画排列图的7大注意事项

四、因果分析图 (工具2)(特性要因图、鱼骨图、树枝图)
1.因果分析图及其用途: 实例
2.因果分析图的画法 ①明确提出存在问题的结果(特性),画出主干线和鱼头
②明确影响质量的大原因,画出大原因的分界线
③分析.寻找影响质量的中原因、小原因…,画出分叉线。
④找出影响质量的关键因素,并用方框框起来,作为制订质量改进措施的重点考虑对象。
确认关键因素方法:
⑤注明画图者,参加讨论分析人员,时间等可供参考事项。
3.因果分析图的特点
4.画因果分析图的5个注意事项
实例:现场日常检查不良纪录分析
实例:《纠正和预防措施表》中因果分析图应用

五、调查表 (对策表) (工具3)
1.不良品项目调查表:例:表1 、表2 2.缺陷位置调查表:例:表3

六、 分层法(工具4)
分层法是分析处理质量问题成败的关键。
1、按不同的时间分层
2、按操作人员分层
3、按操作方法分层
4、按原材料分层
5、按使用设备分层
6、按检测手段分层
7、按产生废品的缺陷项目分层
8、其它分层

七、直方图 (工具5)
1.什么是直方图
2.直方图的用途
3.直方图的画法
[例]:某工厂加工零件。数据表
⑴收集数据
⑵找出数据中的大值和小值,计算极差R
⑶确定组数K和组距h:表6
⑷确定各组组界
⑸计算各组的组中值(Xi)
⑹计算频数,记入频数分布表(表7)
⑺计算各组简化组中值
⑻计算Σf iUi、Σf iUi2
⑼计算平均值 X
⑽计算标准差 S
⑾画直方图
⑿记入必要的事项
⒋、直方图的观察分析
⑴直方图的形状分析 ⑵直方图和规格界限比较

八、散布图与相关分析(工具6)
⒈什么是散布图
⒉散布图的绘图步骤
结合例子,来说明绘图步骤。
⑴选定分析对象,
⑵收集数据,填入数据表
⑶坐标纸上建立直角坐标系
⑷描点
⑸当散布图上出现明显偏离其它数据点时,应查明原因,以便决定是否删除或校正。
⒊散布图的观察分析。表15 散布图的几种形状与分析

九、什么是 SPC?
1.永续经营法则
2.客户对供应商spc之要求
例:福特汽车之要求、供货商开发程序的品质系统调查评等项目、统计方法的评审项目、评分标准

十、控制图 (工具7)
SPC质量控制的基本元素是控制图。
1.什么是控制图:(控制图原理: 3σ原则)
2.控制图的主要用途:
变异的本质:共同原因、特殊原因
管制状态
SPC两个阶段:分析阶段,监控阶段
分析用的控制图主要目的:
管理用的控制图主要作用:充分体现出SPC预防控制的作用。
3.控制图的基本形式 控制图的种类及主要用途 (表)
4.计量值控制图
⑴平均值-极差控制图
例:①收集数据 ②数据分组,填入数据表、③计算各组(样本)的平均值X和极差R、
④计算总平均值和极差R、⑤计算中心线和控制界限:控制图系数表、⑥绘制控制界限、
⑦标注有关可参考事项 ⑵中位数和极差控制图:案例: ⑶单值─移动极差控制图(X-Rs) 画法。例:某零件X-RS控制图
①收集数据,填入数据表
②计算各样本的移动极差及其平均值
③求X控制图的中心线和控制界限 ④求Rs控制图的中心线和控制界限
⑤画中心线的和控制界限
⑥标注有关事项
⑷平均值和标准偏差控制图
案例:
⑸控制线的修订分析
5.计数值控制图
计数值控制图有不合格品率控制图(P图)、 不合格品数控制图(Pn)图、
单位缺陷控制图(u图) 和 缺陷控制图(C图)。
⑴不合格品率控制图(P控制图)
主要用途
P控制图几种画法:
一是收集的样本大小n不等
二是对上述控制界限的计算进行简化,
不合格品率控制图(P控制图)画法:案例1:案例2: ⑵不合格品数控制图(Pn控制图)案例: ⑶单位缺陷数控制图(μ控制图) ⑷缺陷数控制图(C图) (例子) ⑸公差百分率控制图
①什么是公差百分率控制图 ②中心线和控制界限的确定 ③公差百分率控制图的特点
6.控制图的观察分析 控制图与工序变化的分析和判断
(1)工序稳定状态的判断
工序是否处于稳定状态,必须同时要满足两个原则:
(2)工序不稳定状态的判断 :
①点子超出控制界限
②点子处在警戒区内。
③点子在控制界限内,但点子排列有缺陷
7.控制图异常的处理
(1)4种情况应重新计算控制界限并作控制图:
(2)控制图两种错误的分析
(3)3σ控制界限的意义
(4)质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面:
8.使用控制图的注意事项
①分组问题、
②分层问题、
③控制界限的重新计算
课堂练习(答案)

十一、工序能力
1.工序能力的含义:工序能力与生产能力、机械能力的区别
2.工序能力的数量表示: 为什么用6σ来表示工序能力?
3.工序能力与公差图
4.工序能力指数Cp及其计算
①正态分布
②双向允差,工序分布中心与规格中心重合(即无偏移的情况)
③双向允差,工序分布中心与规格中心有偏移
有偏移时工序能力指数用符号CPK表示: 例: ④单向公差情况:只有公差上限TU时
单向公差情况:只有公差下限TL时 :例:
5.工序能力的判断及处置
⑴工序能力判断标准 ⑵有偏离系数工序能力的判断标准 ⑶CP值对应的总体不合格品率表(%) 6.处 置:CP>1.67时、 1.33 < CP≤1.67时、 1< CP≤1.33时、 0.67 < CP≤1时、 CP≤0.67时。 处于以下情况时应适当增大CP值 7.改善及矫正措施
8.工序能力指数计算练习(答案)

十二、质量管理的基本方法─PDCA循环
PDCA(戴明环)三大特点
PDCA循环的四个阶段八个步骤和常用统计工具表19

十三、概率简介

十四、6Sigma 管理法简介

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