掌握统计过程控制SPC的方法和使用过程 ； 获得预防优于检测的概念 ，避免浪费 ； 了解过程变差及其评价方法，开展过程能力的评估； 建立均值、极差图和均值、标准差图，并能对控制图作解释； 了解过程改进循环和过程控制过程的各阶段运用控制图的流程； 掌握新版中各类特殊控制图的应用环境及应用方法；

【一天课程】统计过程控制SPC是Shewhart博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题，采取适当的改善措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。 统计过程控制课程的目的，学习将生产线的检验结果带入统计分析的手法，及时发现并排除造成过程不稳定的因子，并运用计算机化以减少计算时间，此手法为建立6σ品质系统的基础活动。 

在设计到生产制造过程中，如何导入 SPC 统计过程控制手法；为何在导入 SPC 手法前必须分析QFD、MSA、QC 工程表…等。透过过程能力分析，了解产品潜藏的变异，而采取管理预防措施以提升过程能力。

美国汽车工业行动集团AIAG于2005年6月正式发布了《统计过程控制SPC》参考手册第二版。

很多企业以前统计技术常用于零件而不是过程，或者就是“玩数字游戏”，应用统计技术来控制输出（例如零件）应仅仅是**步，只有当产生输出的过程（如控制参数）成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量、提高生产率、降低成本上充分发挥作用。

《基于MINITAB软件操作SPC统计过程控制》课程将统计分析与工程问题实际结合起来，并结合MINITAB软件，详细分解MINITAB软件操作步骤的同时，对输出的结果进行详细明确的统计解释，再配合专门的数据包，以小组讨论与发表、研讨、案例分析、讲师与学员互动相辅而成、少讲理论多讲实践经验，结合产品实际情况现场研讨，让学员体验统计控制过程，关注现场现实事例。

培训教材：

每位参加人员将获得一套培训手册。

【课程收益】

n 掌握统计过程控制SPC的方法和使用过程 ；

n 获得预防优于检测的概念 ，避免浪费 ；

n 了解过程变差及其评价方法，开展过程能力的评估；

n 建立均值、极差图和均值、标准差图，并能对控制图作解释；

n 了解过程改进循环和过程控制过程的各阶段运用控制图的流程；

n 掌握新版中各类特殊控制图的应用环境及应用方法；

n 掌握新版中提出的过程能力分析方法；

n 掌握运用软件（Excel、Minitab）进行SPC运用。

【对象】

管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工程师、过程审核员和其他直接参与新产品或新制造过程开发、过程标准化和过程改进的人员。

【课程内容】

**讲  基本统计概念
1、总体和样本
2、数据分析方法、直方图
3、正态分布及性质
4、常用统计量：均值、中位数、极差、标准差、移动极差

5、二项分布及性质、应用

6、泊松分布及性质、应用

案例分析：正态分布、二项分布、泊松分布的应用？

第二讲  持续改进和统计过程控制
1、预防和探测
2、过程控制系统
3、变差的普通原因和特殊原因
4、局部措施和对系统采取措施
5、过程控制和过程能力
6、过程改进循环和过程控制
7、控制图：过程控制和改进的工具
8、控制图的有效使用和益处

第三讲  控制图运用步骤
1、控制图运用步骤
2、定义过程
3、确定作图的特性
4、选择控制图
5、测量系统分析
6、决定抽样方式

第四讲  计量型控制图
1、平均值极差控制图
2、平均值标准差控制图
3、中位数极差控制图
4、单值移动极差控制图
案例分析：Xbar-R、Xbar-S、X-RM图练习、判定过程是否稳定？

第五讲  新增的复杂SPC控制图
1、预控图

2、标准化控制图
3、计数型标准化控制图
4、检测小位移的控制图
5、CUSUM控制图
6、EWMA控制图

4、单值移动极差控制图

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