SPC统计过程培训

参加对象Who should Attend:
品管、工程师、一线员工、工段长、车间主任、技术主管及与品质管理相关的工作人员

课程背景 Course objective:
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。

课程目标Course objective:  
使学员建立基本的SPC统计理论基础与品管概念,以结合专业知识应用于日常的品管作业；
使学员学习活用基本的直方图、柏拉图、控制图（包括新型控制图）等方法,以改善与强化过程品管作业；
使学员掌握过程能力评估的方法,改善过程能力。

课程大纲：Course Outline:
第一章SPC 概论
-什么是 SPC (Statistical process control) 统计过程控制
-SPC 的定义
-SPC 的起源与历史
-SPC 控制图形
-为什么使用统计流程控制？
-SPC 的基本原理：波动不处不在、正常波动与异常波动、受控与稳定
-SPC 的意义：就好比房屋中的厌恶探测器。
-SPC 推行的八大步骤：识别关键过程、确定过程关键变量、制定过程控制计划和规格标准、数据收集和整理、受控状态初始分析、过程能力分析、控制图监控、改进标准化

第二章SPC 推行步骤&实战工具
-步骤一：识别关建过程：确认过程中的潜在问题
-实战工具应用及案例 ：流程图：部门流程图、工艺流程图。
-实战工具应用及案例 ：Y = f(x)
-实战工具应用及案例：柱形图
-步骤二：确认过程的关键变量：找出影响产品的*变量
-实战工具应用及案例：鱼骨图 & 探寻原因表
-实战工具应用及案例：PFMEA 
-实战工具应用及案例：80:20 法则&柏拉图
-步骤三：制定过程控制计划和过程标准：寻找 X 和 Y 之间的因果比重
-实战工具应用及案例：DOE 实验
-实战工具应用及案例：USL、LSL 
-步骤四：过程数据收集和整理：对数据收集、分类、趋势
-实战工具应用及案例：检查表
-实战工具应用及案例：直方图
-实战工具应用及案例: x 平均值
-实战工具应用及案例：中位数
-实战工具应用及案例：众数
-实战工具应用及案例：r 极差
-实战工具应用及案例：方差&标准差
-实战工具应用及案例：正态分布
-实战工具应用及案例：正态曲线和概率
-实战工具应用及案例：正态分布预测
-实战工具应用及案例：6 西格玛简介
-步骤五：过程受控状态初始分析：建立系统受控机制、计数值&计量值
-实战工具应用及案例：过程变异
-实战工具应用及案例：普通原因&特殊原因
-实战工具应用及案例：过程控制&过程能力
-实战工具应用及案例：UCL CL LCL
-实战工具应用及案例：平均值与全距控制图（X – R Chart）
-实战工具应用及案例：平均值与标准差控制图（X – Chart）
-实战工具应用及案例：中位值与全距控制图（X – R Chart）
-实战工具应用及案例:个别值与移动全距控制图（X – RM Chatr）
-实战工具应用及案例：不良率控制图 （P Chart）
-实战工具应用及案例: 不良数控制图 （np Chart）
-实战工具应用及案例: 缺点数控制图（C Chart）
-实战工具应用及案例: 单位缺点数控制图（u Chart）
- 步骤六：过程能力分析：通过对大数据分析目前流程的稳定
-实战工具应用及案例：Ca 制造准确度
-实战工具应用及案例：CP 制造潜力
-实战工具应用及案例：Pp 初期制造潜力
-实战工具应用及案例：Cpk 制造能力
-实战工具应用及案例：T 公差带宽度
-步骤七：控制图监控：实时监控、防微杜渐
-步骤八：监控、诊断、改进：PDCA

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