spc统计过程控制培训课程

【课程目标】掌握统计过程控制的方法和使用过程；获得“预防优于检测”的概念，避免浪费
【参加对象】经营、生产和质管人员；从事统计法应用的见习管理人员

【课程大纲】
直方图是用来分析数据信息的常用工具，它能够直观地显示出数据的分布情况。
关联图用于将关系纷繁复杂的因素按原因-结果或目的-手段等目的有逻辑地连接起来的一种图形方法。
流程图是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。它既可以用来描述现有过程，亦可用来设计一个新过程。
亲和图用于归纳、整理由“头脑风暴”法产生的观点、想法等语言资料，按它们之间的亲近关系加以归类、汇总的一种图示方法。
排列图又叫帕累托图，它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。
树图也叫系统图，它可以系统地将某一主题分解成许多组成要素，以显示主题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系。
控制图用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。
调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。
矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成。
因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
雷达图用于描绘现有状况与目标之间差距的大小程度。
水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。
头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。

口诀：
检查表——收集、整理资料；
排列图——确定主导因素；
散布图——展示变量之间的线性关系；
因果图——寻找引发结果的原因；
分层法——从不同角度层面发现问题；
直方图——展示过程的分布情况；
控制图——识别波动的来源；
关联图——理清复杂因素间的关系；
系统图——系统地寻求实现目标的手段；
亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；
矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系；
PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；
箭条图——合理制定进度计划；
矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析；

重点讲解内容：
导入
以经理用奖罚代SPC的故事导出SPC…
什么是SPC？什么是控制图？
历史，两种不同的原因，规格线与控制线的区别
重要性（QS9000，6sigma管理，持续改进）
制作控制图前要做的工作
数据的2种类型
怎样采集数据
准备工作：多功能小组，MSA，测量计划，样本量
制作控制图（以Xbar-R图为例）
举例演示
分组实验：组成多功能小组，角色分配，MSA（如果无法用P值简单判断，可略），测量计划，数据采集，制作控制图
得到控制图后，如何分析？
几种主要失控状态及可能原因
a)出界
b)连续在单侧
c)显示出规则的图案
d)近中心线…
控制图分析：控制图有失控倾向吗？
a)如果有，是哪一类？
b)如果没有，而过程表现又不好，那又是什么原因？
得到控制图后，如何分析？
几种主要失控状态，及可能原因
a)出界
b)连续在单侧
c)显示出规则的图案
d)近中心线…
实例分析：刚才的控制图有问题吗？
a)如果有，是哪一类？
作控制图的技术问题
如何分组？
a)群内，群间的概念
介绍其他控制图
每组只有一个数据：单值移动极差图
a)举例…
其他图用在什么场合：
a)P图，X-S图，nP图，c图，u图
如何改进？实际工作中会遇到的问题？
举例说明：经理学了SPC后怎么做？
回到实验中去改进
各组发表报告
控制图的活用
举例说明
总结与回答问题

MSA测量系统分析
【课程目标】
产品质量和过程质量的控制和改进，依赖于测量系统的质量。所谓测量系统分析（MSA），是应用统计过程控制领域中一些行之有效的原理、方法和工具，来了解测量系统中各种影响测量结果的变异性，从而保证测量系统的质量。在QS9000及TS16949体系中，都对MSA有专门要求。本课程不但解释了相关的重要概念，还精心设计了人人参与的课堂实验。使抽象枯燥的概念理论在实验中变得真实有趣，并可当场掌握重要的R&R分析方法。通过本课程的学习，可以达到以下目标：介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南；掌握测量系统分析的方法和使用过程；获得“预防优于检测”的概念避免浪费。通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性
【参加对象】本课程适合参与或负责系统策划，使用、维护、评估和实施TS16949的人员，以及企业中负责工程、制造、质量、计量、生产、管理等相关人员

【课程大纲】
测量系统介绍
MSA基本概念
为什么要考虑测量系统变异
数据变异的来源
误差因素的影响
MSA的重要性
测量系统的统计特性
可接受的测量系统
对总变量的影响
对生产规格的影响
测量分析前的准备
测量系统变异的组成部分
测量系统分析（结合案例）
计量型测量系统研究
偏倚
进行研究
结果分析—作图法
结果分析—数据法
举例-偏倚
偏倚研究的分析
稳定性
进行研究
结果分析—作图法
结果分析—数据法
举例—稳定性
线性
进行研究
结果分析-作图法
线性--举例
线性接受准则
导致非线性可能的原因
重复性和再现性（R&R）
取样的代表性
极差法
示例：GRR分析—极差法
均值-极差法
进行研究
结果分析-作图法
%R&R接受准则
结果分析
案例
方差分析法ANOVA介绍
计数型测量系统研究
计数型量具
小样法分析
大样法分析介绍
验证测量系统的步骤（案例模拟学习）
合格测量系统的判定方法
如何改善测量测量系统以满足工作需要

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