宋志军：统计过程控制SPC

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 品质管理

课程编号 : 3660

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行业不限

适用对象

研发、工程、技术、生产、品质等部门管理人员

课程介绍

培训背景：

FMEA，SPC，MSA我们称之为预防工具三剑客，SPC，MSA更是以数据为基础的预防性工具。我们在企业很多时候是有数据统计，没有数据分析，更是没有分析后的应用与改善。

培训受益：

让学员认识统计过程控制，是企业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。

通过课程的学习，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，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。

课程时间：2天/共12H

课程内容：

一、数据的基本常识：

1、数据的分类

2、收集数据的目的

3、收集数据应按注意的事项

有效数字
数字的修约规则

4、数据的几个重要特征：

表示数据集中位置的特征数
表示数据离散程度的特征数：极差、方差、标准偏差（σ）

5、标准差与平均值关系

二、关于spc理解

1、永续经营法则

2、客户对供应商spc之要求

3、spc基础

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

三、工序能力分析(CPK)

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：为什么用6σ来表示工序能力？

3、工序能力与公差图

4、工序能力指数Cp及其计算

正态分布
双向允差，工序分布中心与规格中心重合（即无偏移的情况）
双向允差，工序分布中心与规格中心有偏移
单向公差情况：只有公差上限TU时/只有公差下限TL时

5、工序能力的判断及处置

工序能力判断标准
有偏离系数工序能力的判断标准
CP值对应的总体不合格品率表（％）

6、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

7、改善及矫正措施

8、序能力指数计算练习

四、控制图--spc质量控制的基本元素是控制图。

1、什么是控制图：(控制图原理：3σ原则)

2、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。

3、控制图的基本形式控制图的种类及主要用途

4、计量值控制图

平均值－极差控制图

①收集数据

②数据分组，填入数据表

③计算各组（样本）的平均值X和极差R

④计算总平均值和极差R

⑤计算中心线和控制界限：控制图系数表

⑥绘制控制界限

⑦标注有关可参考事项

中位数和极差控制图——案例
单值─移动极差控制图（X－Rs）

集数据，填入数据表

②计算各样本的移动极差及其平均值

③求X控制图的中心线和控制界限

④求Rs控制图的中心线和控制界限

⑤画中心线的和控制界限

⑥标注有关事项

平均值和标准偏差控制图——案例分析
控制线的修订分析

5、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)。
不合格品率控制图(P控制图)

①主要用途

②P控制图几种画法

③一是收集的样本大小n不等

④二是对上述控制界限的计算进行简化

⑤不合格品率控制图（Ｐ控制图）画法

不合格品数控制图（Pn控制图）
单位缺陷数控制图（μ控制图）
缺陷数控制图（C图）
公差百分率控制图

①什么是公差百分率控制图

②中心线和控制界限的确定

差百分率控制图的特点

6、控制图的观察分析控制图与工序变化的分析和判断

工序稳定状态的判断

①工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则

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

7、控制图异常的处理

4种情况应重新计算控制界限并作控制图：
控制图两种错误的分析
3σ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：

8、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

五、推进spc的关键点

1、培训spc

2、确定关键质量因素

3、提出制程管制标准

4、在各部门落实，将具有立法性质的有关制程管制标准的文件编制成明确易懂，便于操作的手册，供各个制程使用

5、统计监督和管制制程

6、诊断异常和采取措施解决问题

六、课程总结与问题解答

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