返回列表
|
课程名称 |
SPC统计制程管制 |
|
课程时间 |
2天 |
|
讲师 |
洪剑坪 |
|
课程收益 |
我们在企业很多时候是认为运用SPC是进行 数据统计，却没有数据分析，更是没有分析后的应用与改善。
|
|
培训收益 |
◆ 让学员认识SPC统计过程控制是企业提高质量管理水平的有效方法。SPC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。 ◆ 通过SPC 课程的学习，让学员了解 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， SPC 确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力
|
|
培训对象 |
质量管理人员 |
|
课程大纲 |
一、各阶段的质量管理重点 二、质量管理工具应用 三、数据的基本常识： 数据的分类 收集数据的目的 收集数据应按注意的事项 ①有效数字 ②数字的修约规则 数据的几个重要特征： 标准差与平均值关系 四、关于 SPC 理解 SPC 起源、背景 最新版本 SPC 的变化 SPC 的假设条件 统计资料的类型（计数、计量） 正态分布 中值、极差、标准偏差的计算
过程的变异 五、控 制 图 -- SPC 质量控制的基本元素是控制图。 ⒈什么是控制图： ( 控制图原理： 3 σ原则 ) ⒉控制图的主要用途： 变异的本质：共同原因、特殊原因 管制状态 SPC 两个阶段：分析阶段，监控阶段 分析用的控制图主要目的： 管理用的控制图主要作用：充分体现出 SPC 预防控制的作用。 ⒊SPC 控制图的基本形式 控制图的种类及主要用途 ( 表 ) ⒋计量值控制图 ⑴平均值－极差控制图 ⑵中位数和极差控制图： 案例： ⑶ 单值─移动极差控制图（ X － Rs ） ⑷平均值和标准偏差控制图 案例： ⑸控制线的修订分析 六、SPC 计数值控制图 计数值控制图有不合格品率控制图 (P 图 ) 、不合格品数控制图 (Pn) 图、单位缺陷控制图 (u 图 ) 和缺陷控制图 (C 图 ) 。 ⑴不合格品率控制图 (P 控制图 ) 主要用途 P控制图几种画法： ⑵ 不合格品数控制图（ Pn 控制图） 案例： ⑶ 单位缺陷数控制图（μ控制图） ⑷ 缺陷数控制图（ C 图） ( 例子 ) ⑸ 公差百分率控制图 ⒍控制图的观察分析 SPC 控制图与工序变化的分析和判断 ⑴工序稳定状态的判断 工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则 ⑵工序不稳定状态的判断 ①点子超出控制界限 ②点子处在警戒区内 ③点子在控制界限内，但点子排列有缺陷 ⒎SPC 控制图异常的处理 ⑴ 4 种情况应重新计算控制界限并作控制图： ⑵控制图两种错误的分析 ⑶ 3 σ控制界限的意义 ⑷质量特性与控制图的选择要考虑的 6 个方面： ⒏使用控制图的注意事项 ①分组问题、 ②分层问题、③控制界限的重新计算 课堂练习 七、SPC 工序能力分析 ⒈工序能力的含义： 工序能力与生产能力、机械能力的区别 ⒉工序能力的数量表示： 为什么用 6 σ来表示工序能力？ ⒊工序能力与公差图 ⒋工序能力指数 Cp 及其计算 ①正态分布 ②双向允差，工序分布中心与规格中心重合（即无偏移的情况） ③双向允差，工序分布中心与规格中心有偏移 有偏移时工序能力指数用符号 CPK 表示： 例 : ④单向公差情况：只有公差上限 TU 时
单向公差情况：只有公差下限 TL 时 ： ⑴工序能力判断标准 ⑵有偏离系数工序能力的判断标准 ⑶ CP 值对应的总体不合格品率表（％） ⒍ 处 置： CP ＞ 1.67 时、 1.33 < CP ≤ 1.67 时、 1< CP ≤ 1.33 时、 0.67 < CP ≤ 1 时、 CP ≤ 0.67 时 ⒎ 改善及矫正措施 ⒏工序能力指数计算练习
|
