SPC质量统计过程控制

课程简介

ＳＰＣ管理技术及ＳＰＣ管理技术信息化系统的建立已经成为了企业节约成本、减少浪费、提高产品质量和获取更高收益的新的关注点。但很多人认为，随便购买一个ＳＰＣ软件，生成几个图表，实现几个报表，计算几个Cpk的值就是ＳＰＣ了。其实ＳＰＣ技术的价值实现，光靠这些是远远不够的。面对众多的参数、特性，从何下手；面对大量的数据，如何选择？ＳＰＣ控制图绘制出来后，如何应用ＳＰＣ的结果进行过程能力解析？如何利用ＳＰＣ进一步分析过程变动的原因，采取准确的纠正措施？有了管制图，Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动ＳＰＣ？通过本课程的学习，让学员了解SPC的原理，和正确应用SPC的技巧。让SPC不仅仅是绘图，而成为动态的管理手段，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。

课程收益

• 了解SPC质量统计过程控制的基本原理

• 掌握基本数据统计的方法

• 掌握质量控制图的基本原理

• 掌握质量控制图的制作步骤

• 掌握CPK工序能力分析方法

培训对象：质量管理人员、高/中/基层干部

培训时间：2天（12课时）

培训大纲：

一、SPC基本原理及概论

1、统计制程控制的起源与发展

2、什么是SPC？

3、SPC基本原理

4、过程控制的两种策略：检验和预防

5、SPC过程波动

6、波动的原因：普通及特殊原因

7、SPC持续改进循环的三个阶段

二、基本数据统计概念

1、统计数据的分类

2、总体与样本的关系

3、随机变量性质与分类

4、概率与发布

5、正态分布的性质

6、质量工程中常用的分布

7、设计规格与控制界限

8、数据的集中趋势与离散程度

9、样本平均数

10、样本中位数

11、样本全距

12、样本变异数

13、样本标准偏差

14、数据的收集与整理

15、变差的分类方法

16、数据的收集与整理

17、直方图的绘制方法

18、直方图的形状分析与判断

练习：统计数据案例计算

案例：直方图绘制案例分析与演练

演练：如何利用EXCEL表制作直方图

三、质量控制图的基本原理

1、统计过程两类错误

2、休哈特“3σ原则”

3、认识控制图

4、分析用控制图和现场用控制图

5、过程控制分析流程

6、质量特性分类

7、MSA测量系统分析

8、测量系统变异性的影响

9、计量型测量系统分析—R&R

10、计数型测量系统分析—Kappa

案例：量具再现性及再生性数据表

案例：计数型测量系统范例

案例：MSA测量系统分析模板

四、质量控制图的分类

1、计量值控制图

2、计数值控制图

3、控制图的选用原则—计量型

4、控制图的选用原则—计数型

五、质量控制图的制作步骤

1、均值-极差控制图

2、均值-极差控制图作法重点

3、均值-极差控制图作法步骤

4、均值-标准差控制图

5、均值-标准差控制图作法步骤

6、中位数控制图

7、单值-移动极差控制图

8、计数值控制图的制作重点

9、不合格品数控制图(Pn图)

10、不合格品数控制图作图步骤

11、不合格品率控制图(P图)

12、不合格品率控制图作图步骤

13、缺陷数控制图（C图）

14、缺陷数控制图作图步骤

15、单位缺陷数控制图(U图)

16、单位缺陷数控制图作图步骤

17、SPC控制图的理解

18、控制图判定准则

19、控制图异常判定

案例与讨论：

案例：均值和极差图案例分析与控制图制作演练

案例：均值和标准差图案例分析与控制图制作演练

案例：中位数图案例分析

案例：单值和移动全距图案例分析

案例：P控制图案例分析与控制图制作演练

案例：NP控制图案例分析与控制图制作演练

案例：C控制图案例分析

案例：U控制图案例分析

演练：EXCEL自动控制图模板

六、CPK工序能力分析

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：

3、工序能力与公差图

4、工序能力指数Ca、Cp、Cpk及其计算

5、工序能力的判断及处置

（1）工序能力判断标准

（2）有偏离系数工序能力的判断标准

（3）CP值对应的总体不合格品率表（％）

6、改善及矫正措施

案例：工序能力指数计算练习