昆明SPC/MSA在品质管理中的应用培训

课程简介:
    SPC是借助数理统计方法的过程控制工具,它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
我们一般用SPC工具对过程进行分析, 然后用控制图对过程进行监控. 很多企业是有数据统计，但没有数据分析，更是没有分析后的应用与监控.而提供品质是否正常的数据的来源,即测量系统,是否正常?是否有进行测量系统分析(MSA)?
“我国过程管理的水平与国外相比相差2万倍至9万倍”
“SPC对我们并不陌生，只是没有引起重视”
---------致力于推广SPC于*应用的张公绪教授直面记者的提问而直言.
而在我们所在的企业当前差距是多少,应用状况怎样呢?作为高管的您,是否正视数据了呢?
SPC/MSA实则是以事实为依据,以数据说话,教我们更多管理人员如何去有效管理的管理工具.
课程收益:
1、学会识别过程,运用过程方法进行关键管理.
2、理解统计过程控制方法，是提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测资料的收集和分析，可以达到 “ 事前预防 ” 的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。
3、了解 SPC 的原理，正确应用 SPC 的技巧。让 SPC 不仅仅是绘图，更是动态的管理手段，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。
4、通过MSA学习, 强化计量值 & 计数值量测分析使高科技的检测工具能够真正配合品质管理的要求，建立一套能够使量测校检体系（准确度），更深一层地精确的分析方法，确保量测精密度 , 稳定度与直线性能的有效维持。
对象:
    管理者代表、生产副总、质量副总、研发主管、生产主管、品质主管、财务主管、IC主管、设备维护与管理人员、实验室主管、SE、质量工程师等
课程提纲:
一、SPC统计过程控制
 1、什么是SPC？
(一)质量百年发展历程
 ◇ 质量检验
 ◇ 过程控制
 ◇ 统计过程控制
 ◇ 全面质量控制
 ◇ 六西格玛质量方法
（二）SPC的精髓和核心
◇理解SPC的含义:如何贯彻“事前预防”的原则？
◇SPC为制造企业创造经济效益:帮助工厂提升核心竞争力，增加利润和客户订单
2、基本统计基础
◇ 过程分布
◇ 基本统计量
◇ 流程
◇ 假设检验
◇ 产品/工艺过程质量的统计
◇ 练习
3、过程/质量变异及其能力分析（案例和实例穿插在其中）
◇ 什么是变异
◇ 过程变异的表现
◇ 过程变异的分析
◇ 过程变异的量化――流程能力
◇过程能力(Capability)和过程性能(Performance) 以及相应的指数CPK、PPK的应用
4、控制图分析与应用
控制图的结构和概念
解释控制图类型和用途(以下选取一种进行详细讲解)
（一） X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)
（二） I和MR控制图3) 离散U、C、P、NP控制图
◇ 结构和应用流程
◇ 如何收集数据
◇ 采样及数据收集
◇ 设定和维持控制界限
◇ 使用控制图注意事项
5、如何实现有效的SPC现场控制
◇ 受控的标准
◇ 过程失控的表现
◇ 失控的现场应对
◇ 练习制作控制图进行失控分析
6、如何创建SPC系统
◇ 关键过程的确定
◇ 稳定工艺过程
◇ 过程能力的测定和分析
◇ 确定控制标准
◇ 选择和建立控制图
◇ SPC应用评估
◇ 案例分析及实施疑难探讨
二、MSA测量系统分析
1、测量系统分析 MSA 的目的、适用范围
2、测量系统统评估流程图
3、测量系统的精密度、再现性与准确度 .
4、分析测量能力的方法，结合图例理解。
⑴计量型
⊙偏差分析⊙再生再现分析 (R & R)
⊙稳定性分析 ⊙线性分析
⑵计数型
⊙小样法 ⊙大样法
5、关于 GRR 标准差的使用
6、测量系统的统计特性
7、测量过程设计选择的准则
8、研究不同测量过程方法
9、测量资源开发的先决条件和假设
10、量具特性曲线
11、测量系统变差的类型
12、常见测量问题的分析
13、测量系统案例的实践
⑴装置稳定性实践指南
⑵偏倚独立样本法实践指南
⑶线性实践指南
⑷重复性和再现性实践指南
三、现场答疑
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