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邱加洲

Statistical Process Control:统计过程控制技术

邱加洲 / 国内经营管理专 家

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课程大纲

SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。SPC主要是指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。

在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种:正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。

针对品质管理所需具备的品质管理技能,做系统化的培养,架构**完整;切合品质管理的任务与定位,是套可灵活应用的品质训练课程;

融合欧、美、日SPC统计技术的经验与精髓,历经12版的修正,不断与时代同步迈进;是确实经得起时代验证的品质管理培育课程;

尊重人性及科学精神为核心;以详解式指导法为主轴,辅以多项精心设计的分组讨论、演练及分享,是兼顾有效性、实用性及组织效益的品质管理训练课程;

协助品质管理人员在面对技术与标准问题上,逐一讨论分享统计技术分析技巧,致力于不仅具备管理实务、产品、技术能力及标准的概念,亦从彼此分享及个人经验中学习,易于落实与应用;系以实务应用为导向的课程。

经过近70年在全世界范围的实践,SPC理论已经发展得非常完善,其与计算机技术的结合日益紧密,其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲,SPC的发展呈现如下特点:

(1).分析功能强大,辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具,应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析,在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化;

(2).体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及,SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制,强调全过程的预防与控制;

(3).与计算机网络技术紧密结合 现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点,这都要求可快速处理不同来源的数据并做到**大程度的资源共享。适应这种需要,SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。

(4).系统自动化程度不断加强 传统的SPC系统中,原始数据是手工抄录,然后人工计算、打点描图,或者采用人工输入计算机,然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高,在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里,SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集,实时传输到质量控制中心进行分析的方式。

(5).系统可扩展性和灵活性要求越来越高 企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势,成功运用的系统不仅要适合现时的需要,更要符合未来发展的要求,在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。

一、SPC的定义

1、制程品质发展进程

2、控制图说明、原理

3、控制图的发展

4、波动的概念

5、波动的原因、种类

6、控制图定义

7、控制图的设计原理

8、控制图的种类及其应用选择

二、计量型与计数型控制图

1、建立X-R控制图的四步骤

2、计算平均极差、过程均值和控制限

3、控制图的观察分析

4、控制图的判定准则

5、建立Xbar-R、Xbar-S控制图的步骤

6、计数型控制图操作说明

7、建立P控制图的步骤

8、寻找并纠正特殊原因

9、控制图制作练习(习题)

三、CPK制程能力分析

1、过程能力解释

2、改善过程能力

3、Ca、Cp、Cpk、Ppk、Cmk的计算

4、绘制图分析修改后的过程控制图

8、过程控制解释、过程能力解释

9、控制图诊断理论与SPCD工程

10、控制图的益处

11、质量特性与控制图的选择

12、使用控制图的注意事项

13、寻找并纠正特殊原因

14、案例讨论(电子产品组装线品质控制)

四、SPC与MSA的运用

1、MSA的目的、适用范围和术语

2、测量系统的统计特性

3、测量系统变差的分类

4、测量系统变差(偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性)的定义、图示表达方式

5、重复性、再现性的分析方法、判定准则

6、案例研究(SPC在SMT中的应用)

正确理解统计技术的各种类型及其含义;

如何定义、选择质量特性,质量特性的正确定义对质量管理起着重要作用;

掌握统计技术的基本分析方法,应用CA 、CP、CPK 、PPK来评价企业制造过程能力,帮助生产和技术管理提升效率和品质控制能力;

熟练应用PP、PPK、CPM对新产品开发能力进行评价,降低企业**为强大的新产品开发成本;

有效的提高生产效率,降低生产成本,杜绝品质事故;

了解企业技术水平和品质控制管理的标准;

熟悉CIP(不断改进流程)的思想及其实施方法

掌握企业生产技术和品质改善的有效方法

进行短期与长期能力研究,企业如何**CP来预测各工序不良比率,从而进行有效的改进;

建立起一支高效、高能品质管理技术型融洽的团队。

科学的数据化的管理对您的企业质量控制及决策提供科学可靠的依据。

具有生产现场管理人员、工程技术人员、研发设计人员以及现场品质管理人员,以及对品质管理技术能力希望进一步提升的人员。

SPC课程的特点是以品质管理讲解辅之以实际数据操练为主,把课堂讲解与实际操作练习、案例分析结合起来。

课程着重在现场数据收集统计和统计技法的理解上, 并且要学会怎样把统计技术应用到实际工作当中。从而在品质管理中提升分析品质到控制品质阶段。

藉由个案探讨演练引导出各项督导技巧

藉由实务问题引发热烈探讨并达成共识

双向互动式、体验式教学达成现学现用

独特图解式教材易学易懂

配合电脑动画及投影片教学,生动活泼,寓教于乐激发学习意愿即效果

1、 收集现有的品质表单(制程品质日报、周报和月报或其他相关数据表单);

2、 收集现有的制程品质问题;

3、 准备课堂用品(计算器、笔、纸等);

4、数据收集,必要时,可邀请顾问师到现场指导收集。

*以上为内训课程方案,仅供参考。具体内容以教材为准*

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