一、培训的背景--为什么要参加本次培训

1）SPC是制造行业普遍应用的质量工具，对于生产过程的产品特性是否在稳定状态下生产，起着t重要的预警作用；

2）IATF16949标准和各主机厂都强调，企业在生产过程中，必须对关键和重要的产品特性使用SPC控制图进行管控；

但遗憾的是，很多企业仅会填写一些有关SPC的固定EXCEL表格，但只要客户一审核却发现有很多问题；因SPC工具中存在复杂的数理统计理论知识，使大家对SPC真正的含义和用途不能理解，SPC的应用还停留在表面，在使用过程中学员们经常会提出如下问题：

1) 如何正确理解生产过程的波动和变差，这两者之间到底是什么关系呢？

2) 什么是统计量，和产品特性的变差，到底有什么关系，统计量的含义很难理？

3) SPC只适用于机加工行业，我们公司感觉不太适用，有学习的必要吗？

4) 在控制图制作过程中，如何收集样本？

5) 为什么刚制定了控制线，一使用就有超出了控制线的点和非随机现象呢？

6) 判异准则太难记了，员工使用过程中根本记不住，该如何让一线员工、检验员和班组长很容易理解控制图判异准则呢？

7) 客户要求的过程能力不断提高，有必要吗，什么样的过程能力是**经济的呢？

8) 什么样的过程能力是符合要求的，控制线太严格，子组的点太容易超出控制线了，要经常调试生产，造成不必要的浪费，我们该怎么办呢？

9) 公司有很多产品类型，特殊特性都很多，是否每一个产品的特殊特性都需要做SPC分析呢？

10) 控制图展示特殊原因出现了，但不知道特殊因素是什么，有什么好的方法进行过程能力的改进呢？

11) 如果过程能力不足，我们该如何改进呢？

......

   针对上述过程，我们开发了SPC这门课程，确保学员在解决上述的问题的基础下，得到如下收益。

二）课程收益：

1．系统学习SPC知识，使学员能够独立开展和推动SPC工具的使用；

2．理解波动、变差的真正含义，学习变差的数据表述含义，并运用统计量来量化变差的大小；

3．理解变量的概率、直方图的绘制和使用，正太分布的规律和正态性检验；

4．理解过程能力指数CGK\CMK\CPK\PPK的含义,掌握使用这些过程能力指数的时机和方法，深入学习EXCEL和MINITAB建立过程能力指数的步骤；

5．学习建立控制线和使用控制图步骤，深刻理解控制图判异原则，不在局限于常规的8种判异原则；

6．掌握理解控制图分类和的应用时机，理解取样的原则和控制线公式的原理，不在强调用公式来具体计算（现在已经有软件取代）；

7．讲述过程过渡和过程控制经济性原则，用什么样的控制图即能满足客户要求，使过程过渡和过程经济性原则不在矛盾；

8．学会控制图在分析阶段和使用阶段中不稳定产生的原因分析工具，便于学员在遇到过程不稳定时，能迅速找到问题的原因，使过程能够快速的进入稳定的阶段；

9．掌握过程改进的2个维度和常用方法

10．**理论和案例的讲解，掌握Minitab和EXCEL计算过程能力和控制图的基本操作方法。

三）培训对象和培训特色

3.1 参训人员：

产品设计工程师，产品经理，可靠性工程，研发工程师，材料工程师；设备工程师，工艺工程师，工装模具工程师；品质工程师，SQE,体系工程师，客户质量工程师；班组长，IE工程师、生产经理；品质经理/部长、制造经理/部长、技术经理/部长、生产经理/部长，研发经理/部长.

3.2 培训特色：

课程**SPC原理的讲解深入浅出、循序渐进，并站在学员和企业的角度，讲解使用SPC应用中出现的案例（可结合企业自己的产品特性和案例），强调分组和演练，在教学的过程中与学员一起探讨、练习，直到学员达到理解和运用SPC质量工具；

四）SPC课程内容

**章、SPC概述

1.1SPC的起源与发展

1.2 SPC基本概述

1.3 常见的质量问题概述

1.3.1 计量型质量问题论述--（案例一）

1.3.2 计数型质量问题论述--（案例二）

1.3.3 计点型质量问题论述--（案例三）

1.3.4 数据的种类总结

1.4 生产过程控制概述

1.4.1生产过程控制的定义

1.4.2过程波动的产生原因--（案例四）

1.4.3质量波动的因素分类-5M1E

1.4.4波动和变差之间的关系

第二章 SPC统计基础知识

2.1数据的样本和总体

2.2 变差的表现形式

2.2.1概率的定义

2.2.2分布的形成过程

2.2.3直方图的形成过程

2.3 变差的量化参数--统计量

2.3.1计量型常见统计量--均值 X 、极差(R)、标准差(σ,S)

2.3.2计数型常见统计量--P

2.3.2计点型常见统计量--C和u

2.4 制造业常见的分布类型

2.4.1正态分布——统计理论的原理

2.4.1.1正态分布的概率密度函数形成过程

2.4.1.2正态分布案例展示--（案例五）

2.4.1.3正态分布的统计量分类

a) 位置--平均值 X、中位数

b) 离散度--极差 R 、标准差 S和σ

2.4.2正态性检验--（案例六）

2.4.2 二项分布（案例）

2.4.2.1二项分布的统计量（不合格率P）和概率密度函数

2.4.3泊松分布（案例七）

2.4.3.1泊松分布的统计量（缺陷数C，缺陷率U）和概率密度函数

第三章 过程控制基本原理

3.1 变差的分类

3.1.1普通原因变差

3.1.2特殊原因原状

3.2 过程控制

3.2.1什么是过程控制

3.2.2为什么要进行过程控制，过程控制的作用

3.3 过程研究抽样方案的设计和选择

3.4 过程控制的两种状态

3.5 控制图的基本原理和构成

3.5.1控制图形成的演变过程

3.5.2控制图基本原理 /-3σ

3.5.3控制图的区域划分和构成

3.6控制图的种类介绍

3.7各类控制图控制线计算公式介绍

3.8控制图的选择原则介绍--（案例七）

3.9控制图的两种判断方法--判稳、判异介绍

3.10控制图的解释

3.10.1理解两种错误：虚发警报和漏发警报

3.11控制图的判异准则的理论基础--小概率事件

3.11.1控制图的判异准则小概率α的设定

3.11.2SPC八种判异准则的介绍和深层次理解

3.11.3直方图在判异准则中应用（案例六）

第四章 过程能力和过程能力指数

4.1过程能力定义

4.1.1过程的分布形态与过程能力之间的关系

4.1.2过程能力与公差之间的关系

4.2过程能力指数定义-过程的中心和变差

4.3过程性能的定义

4.4过程能力指数的类别介绍

4.4.1过程精密度能力指数CP和性能指数PP介绍--（案例七和练习三）

44.2过程准确度能力指数CA--（案例八）

4.4.2实际过程能力CPK和性能指数PPK--（练习四）

4.4.3单侧公差和双侧公差的能力指数计算--（练习五）

4.4.4长期过程能力指数和初始过程能力指数之间的差别

4.4.4.1长期过程能力和初始过程能力研究案例--（练习六）

4.5Cgk、Cmk、Ppk、Cpk 各能力指数的区别和应用--（案例九）

4.6过程能力指数的评级标准介绍

4.7计数型过程能力指数介绍（案例九和案例十）

4.8公差、 σ、计数型、计量型指数转换表（案例4）

第五章 控制图的绘制和使用

5.1 计量型控制图绘制步骤--（均值-极差图为例）--（案例十一）

5.1.1 原始数据收集原则

5.1.1.1建立抽样计划

a. 子组大小

b. 子组频率

c. 子组数量

d. 合理子组原则

5.1.1.2决定子组大小和频率

5.1.1.3收集和记录原始数据

5.1.1.4计算每个子组的均值( X )和极差( R )

5.1.1.5 选择控制图刻度

5.1.1.6 将每组的均值和极差画到控制图上

Ø 建立X图和R控制图

5.1.2计算控制界限

a. 计算过程均值(X)和平均极差值(R)

b. 在控制图上作控制界限

5.1.3 分析用和控制用控制图

5.1.4 过程控制解释

a. 首先分析极差图(R)上的数据

b. 识别并标注特殊原因（极差图）

c. 重新计算控制界限（极差图）

d. 分析均值图( X )上的数据

e. 识别并标注特殊原因（均值图）

f. 重新计算控制界限（均值图）

g. 延长控制界限

5.1.5 过程能力解释

a.  评价过程能力是否满足客户要求

b.  过程能力提高决策

c.  对提高后的过程重新分析并绘制新控制图

5.2 计数型控制图绘制步骤--（P图为例）（步骤类似5.1）--（案例十二）

5.2.1原始数据收集

5.2.1.1建立抽样方案-- 选择子组的容量（n）,频率(T),数量

5.2.1.2收集和记录原始数据

5.2.1.3计算不合格品率 P

5.2.1.4选择控制图的坐标刻度

5.2.1.5描绘初始控制图

5.2.2计算控制界限

5.2.2.1计算过程平均不合格品率 p

5.2.2.2计算上,下控制限 UCL LCL

5.2.3过程控制图解释

5.2.3.1分析数据点,找出不稳定的证据

5.2.3.2寻找并纠正特殊原因

5.2.3.3重新计算控制界限

5.2.4过程能力解释

5.2.4.1 计算过程能力

5.2.4.2评价过程能力

5.2.4.3改进过程能力

5.2.4.4对提高后的过程重新分析并绘制新控制图

5.3过程控制的措施分类

5.3.1局部控制措施

5.3.2系统控制措施

5.3.3 四类过程及改善对策

5.4各类控制图的应用和优缺点

5.4.1各类计量型控制图的应用

a.  Xbar-R图（均值-极差）

b.  Xbar-s图（均值-标准差）

c.  中位数-R图（中位数-极差）--（练习七）

d.  X－MR图（单值-移动极差）

5.4.2各类计数型控制图的应用

a.  P图（不合格品率）

b. b.  np图（不合格品数）--（练习八）

c. c.   c图（缺陷数）

d. d.   u图（单位缺陷数）

5.5各类控制图使用步骤总结

第六章 预控制图的绘制步骤

6.1步骤一、建立预先控制限（控制限）

6.1.1双侧公差情况

6.1.2只有公差上限的情况（越小越好）

6.1.2只有公差下限的情况（越大越好）

6.2步骤二、预控法判异准则

6.2.1开班判异准则

6.2.2正常过程控制判异准则

6.2.3两次停机情况下的判异准则

6.2.4判异口决

6.2.5预控制图使用案例和练习（案例十三和练习九）

第七章 过程能力分析和改进

7.1过程能力解释步骤

7.2过程能力解释阶段

7.2.1分析阶段

7.2.2维护阶段

7.2.3改进阶段

7.3过程能力改进决策的两个方面

7.4 Cp、Cpk联合应用过能力改进的指南（案例十三和练习九）

7.5 数据的分层说明

7.6过程能力改进的基本工具介绍（MINITAB 展示案例）

7.6.1多变差分析

7.6.2QC七大手法

7.6.3DOE