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                                   SPC实战专家金舟军以应用为导向的SPC培训
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                                     讲讲一定要金老师统计过程控制SPC培训的道理   
             买到手机之前,您可看见真实手机,而培训是个特殊商品,只有培训完后才能知道它的好坏了。怎样选择好的培
         训呢?关键是从三个方面选好的培训师。
         1.SPC培训好坏最好眼见为实,通过培训师本人SPC培训现场的照片、录像可以证明培训经历,更可以看出培训师专业
          性、风格和现场控制。金老师所有的培训都有统计过程控制SPC培训现场录像和照片。
         2.SPC培训大纲要详细-要看培训大纲的内容满足本公司培训要求,可与培训师电话沟通,听听培训师对培训大纲所
           列的内容的想法和思路,考察培训大纲内容是否紧扣培训要求、内容前后顺序是否有逻辑性,马上与金老师沟通吧。
         3.SPC课件PPT要预览-课件PPT是培训师授课中的主要内容展示,您完全可要求培训师先提供部分课件PPT二十页左右。
           如果的字体、板面设计不统一说明课件PPT是他人作品拼接而来。金老师会为你提供部分课件PPT二十页左右。
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       金老师一汽集团统计过程控制SPC培训培训录相展示                  金老师重汽集团杭发SPC培训录相展示
  
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                                 第二版统计过程控制SPC培训
                                        培训大纲   
       一.培训目的:通过学习, 使学员能
          理解中心极限定理、质量损失函数、漏斗实验;
          掌握均值极差图;
          掌握过程能力和过程性能;
          掌握多品种小批量生产过程SPC 
       二.SPC培训培训对象:技术、生产、质量管理人员和内审员。
       三.课程內容:
       1章.什么是产品变差                                                                                精益质量网专有
        怎样用直方图描述产品特性值分布特征         
        直方图MINITAB软件操作
        实例训练--简述直方图MINITAB软件操作步骤
       2章.什么是过程控制
         过程控制系统说明
        实例训练--影响过程控制对准产品特性目标值的是过程变差的普通还是特殊原因
       3章.产品分布类型和统计量
        样本均值 样本方差 样本标准差计算公式
        实例训练--计算样本标准差为什么要用纠偏系数
       4章.怎么样估计总体参数
        均值的无偏估计方法
        实例训练-对正态分布总体参数估计好坏评价的三个指标是什么
       5章.正态分布函数慨况         
        数据正态分布的密度函数
        实例训练-产品特性值分布严格符合正态分布吗?
       6章.什么是中心极限定理                                                                           精益质量网专有
        抽样分布规律--中心极限定理
        实例训练-为什么中心极限定理可以保证既使产品特性值分布不是正态分布均值图控制限也是对称的
       7章.什么是过程能力指数Cpk和过程性能指数Ppk
        过程改进方法-对系统采取的措施
        实例训练-为什么要用过程能力指数Cpk和过程性能指数Ppk四个指数来诊断过程
       8章.什么是质量损失函数
        田口博士损失函数思维模型
        实例训练-为什么要根据损失函数敏感的程度来决定哪些产品质量特性值要做控制图控制
       9章.戴明博士的漏斗实验介绍
        过程调整可能出现的两类錯误
        实例训练-对过程进行过度调整的坏处有哪些
       10章.Xbar-R控制图                                                                                 精益质量网专有
        关于控制图原理- 3S原理
        实例训练-均值图是监控过程的宽度变化吗
       11章.SPC概要&控制图原理 
        SPC控制图在过程控制中的作用
        实例训练-均值图是监控过程的宽度变化吗
       12章.什么是控制图基本构造要素
        过程控制控制图要素4W2H
        实例训练-过程控制控制图4W2H都是什么內容
       13章.什么是计量型控制图
         怎样计算分析用控制图平均值和控制限
         实例训练-在制定抽样计划怎样确定两组抽样之间的时间间隔                                            精益质量网专有
       14章.怎样改进过程-PDCA循环
        控制用阶段控制图在过程控制中的作用
        实例训练-在制定抽样计划怎样确定两组抽样之间的时间间隔 
       15章.怎样统计分析控制图
        怎样识别分析控制图的异常并标注特殊原因
        实例训练-在应用分析控制用控制图时识别并标注特殊原因的后续措施是什么 
       16章.什么是Cpm过程受控和过程能力
        过程能力状态分类
        实例训练-在应用分析控制用控制图时识别并标注了特殊原因的后续措施是什么 
       17章.怎样评价过程能力
        过程处于统计稳定状态的条件
        实例训练-测量变差相对过程能力与过程性能计算有哪些影响
       18章.怎样以控制用控制图监控过程                                                                    精益质量网专有
        怎样确定控制用控制图过程控制中心值
        实例训练-如果是注塑的制造过程怎样确定过程控制中心值
       19章.怎样建立及计算设备能力指数Cmk模型
         Minitab软件计算Cmk方法和歩骤
        实例训练-为什么计算设备能力指数Cmk是连续取样而不是间隔分阻取样
       20章.什么是单值和移动极差图
        关于单值和移动极差图应用条件和缺点
        实例训练-电解液浓度的过程控制可以用Xbar-R控制图吗
       21章 怎样计算正态性检验及非正态分布的过程能力
           应用Minitab软件 进行Box-Cox,Johnson变换方法
        实例训练-非正态分布的过程能力计算Johnson变换后公差要不要转换
       22章. 均值-标准差图原理、研究用控制图和控制用控制图应用
           均值-标准差图案例分析方法        
        实例训练-标准差除了计算精确以外还有什么优点
        23章.怎样建立统计过程的控制实施流程
           过程变差分析和变差模型建立 
        实例训练- SPC的抽样方案与控制计划的抽样方案一致吗
        24章.计数型数据控制图简介                                                                        精益质量网专有
         计数型数据控制图原理及局限性
         实例训练-在计数型数据控制图不适合的情况下,应该怎样方案处理
        三.课程学时: 每天七小时 共2天14小时     
                         
                               SPC控制图的作用
        过程控制两类错误
        把普通原因报告为特殊原因;
        把特殊原因报告为普通原因 。
        SPC是一种信息检验方法,控制图是趋势图,用统计方法随时检测过程中有趋势的变化、过程是否处于受控状态。
        出现特殊原因时提供统计信号,采取措施消除;
        当不存在特殊原因时,防止过度调整;
        消除特殊原因过程可预测,评价过程能力和性能。

                               控制图 control chart
            1924年,美国的贝尔试验室的W.A. Shewhart博士基于可控制变差和不可控制的变差, 发表了 “控制图法”,运用3σ
        原理对过程变差进行控制,奠定了统计过程控制理论基础。
        普通原因变差 variation due to common causes
        特殊原因变差 variation due to special causes
        区分它们的工具 —控制图

                               假设检验
        抛硬币特殊原因作假表现为连续正面赢,抛一个硬币,如果连续3次正面,是否作假?
        假设不作假,正反面出现概率各为50%,连续3次正面概率是1/8概率,大于5% ,不能证明作假;
        抛一个硬币,如果连续8次正面,是否作假?
        假设不作假,正反面出现概率各为50%,连续8次正面概率是1/256 ,概率小于5 % ,证明作假。

                               控制图基本构造要素
        A)纵坐标:数据(质量特性值或其统计量)
        B)横坐标:趋势图、按时间顺序抽样的样本编号
        C)上控制界限UCL 、下控制界限LCL 、中心线CL
        D) 数据点

                               控制图的两类错误
        第一类错误α :过程正常,点子却落在控制界限外判过程不正常,误发信号。
        第二类错误β :过程异常,点子却仍然落在控制界限内判过程正常,漏发信号。
        α:休哈特3σ控制图,第一类错误α=0.27%
        β:β依据控制图灵敏度检出中心偏移大小分析。

                               控制图两个阶段
        分析用控制图:为确定过程固有变差—普通原因变差σc,依据收集的数据计算控制限,分析过程是否处于稳定状态,若发
        现异常,查找原因,采取措施,使过程处于稳定状态,并评价过程潜在能力。
        控制用控制图:判断过程是否处于稳定状态,依据稳定状态普通原因变差σc和抽样方案计算控制限,操作工人按规定抽样
        方案打点观察异常因素,采取措施 。
                               第III章
        用于计数型数据的控制图
            尽管控制图大多数情况都与计算型数据联系在一起(如第II章所示),但也开发了用于计数型数据的控制图(见
        图31),计数型数据只有两个值(合格/不合格,成功/失败,通过/不通过,出席/缺席),但它们可被计数从而用来记
        录和分析*。例如:所需标签的出现,一个电路的连续性,或文件打印的错误等。其他例子如:特性是可测量的,但是其
        结果只是简单的记录成是/否的形式,例如用通过量规来测量轴的直径是否合格,用目视或是规来检查门边缘是否可接受,
        或交货是否及时。计数型数据控制图是很重要的,几条原因如下:
        计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理过程中,所以可以在很多场合下应用计数型数据分析技术,最大的困难是
        对什么是不合格下一个精确的可操作的定义;
        在很多情况下已有计数型数据——检验、要求修理的书面记录、拒收材料的筛选等。在这些情况下,不涉及到额外的收
        集数据的费用,只是将数据转化成控制图的工作;
        在必须收集新数据的地方,获得计数型数据通常是很快且不需很多费用,并且由于使用简单的量具(例如通过量规),
        所以通常不需要专业化的收集技术;
        许多用于管理总结报告的数据是计数型的并且可以从控制图分析中获得益处。例如:部门一次成功性能,废品率、质量
        审核和材料拒收,由于能够区分特殊原因和普通原因变差,控制图分析在解释这些管理报告时很有价值;
        当在一个组织机构内引进控制图时,优先解决某些问题及在最需要的地方应用控制图是很重要的,问题的信号会来自成
        本控制系统,使用者的抱怨、内部的难关(瓶颈)等地方,对于关键的总体质量量度应用计数型控制图通常能对需要更
        详细检查特定过程的地方指出一条路子——包括应用计量型数据控制图的可能。
            本手册将使用合格/不合格来进行计数型数据讨论,仅仅因为:(1)它们是“传统”使用的数据;(2)刚开始走上
        持续提高之路的机构通常从这些类型开始;(3)文献上适用的许多例子采用这些类型,不应认为仅仅是这些“可接受
        的”类型,或者计数型控制图不能用于1类过程(见12页)(参考附录H)。
        以下四节介绍四种主要的计数型控制图的基本知识:
        第1节——不合格品率的P控制图(样本容量不一定相同);
        第2节——不合格品数的np控制图(相同样本容量);
        第3节——不合格数的c控制图(相同样本容量);
        第4节——单位不合格数的u控制图(样本容量不一定相同)。
            最先介绍的p控制图其内容比其它的长,因为它介绍了一些主要的概念,其它三节集中介绍其他类型控制图的不同特点。
                                            第5节
                                      过程控制和过程能力

            过程控制系统的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定。也就是说,平衡不需控制时采取了措施(过度控制
        或擅自改变)和需要控制时未采取措施(控制不足)的后果。必须前面提到的变差的两种原因——特殊原因和普通原因
        的关系下处理好这些风险。(见图3)
            过程在统控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因。这样,过程控制系统的一个作用是当出现变差的特殊原因
        时提供统计信号,并且当不存在特殊原因时避免错误信息。从而对这些特殊原因采取适当的措施(或是消除它们,或是
        如果有用,永久地保留它们)。
             讨论过程能力时,需考虑两个在一定程度上相对的概念:
         过程能力由造成变差的普通原因来确定,通常代表过程本身的最佳性能(例如分布宽度最小),在处于统计控制状态下
        的运行过程,数据收集到后就能证明过程能力,而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状况如何;
        然而,内外部的顾客更关注过程的输出以及与他们的要求(定义为规范)的关系如何,而不考虑过程的变差如何。
            一般说来,由于受统计控制的过程服从可预测的分布,从该分布中便可以估计出符合规范的产品的比例。只要过程
        保持受统计控制状态并且其中分布的位置、分布宽度及形状不变化,就可以继续生产相同分布的符合规范的产品。对过
        程采取的第一个措施就是将过程定位在其目标值上。如果过程的分布宽度是不可接受的,该策略则允许生产最小量不符
        合规范的产品。通常要求用对系统采取措施从而减少产生变差的变通原因的方法来改进过程的能力(以及其输出),从
        而始终符合规范。为了进一步具体了解过程能力、过程性能以及与之相关的假设,参见第2章第5节。
            简言之,首先应通过检查并消除变差的特殊原因使用权过程处于受统计控制状态,那么性能是可预测的,变可评定
        其满足顾客期望的能力。这是持续改进的基础。
            每个过程可以根据其能力是否受控进行分类,过程可分成4类,如下表所示:
            一个可接受的过程必须是处于受控统计控制状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸的公差。理想的情况是具
        有1类过程,该过程受统计控制且有能力满足要求,是可接受的。2类过程是受控过程但存在因普通原因造成的过大的必
        须减少的变差。3类过程符合要求,可接受,但不是受控过程,需要识别变差的特殊原因并消除它。4类过程即不是受控
        过程又不可接受,必须减少变差的特殊原因和变通原因。
            在有些情况下,顾客也许允许制造商运行一个3类过程,这些情况包括:
        顾客对规范要求之内的变差不敏感(见第2章第5节所讨论的损失函数;
        对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大,因成本原因可允许存在的特殊原因包括刀具磨损、
        刀具重磨、周期的(季节的)变化等;
        特殊原因已被识别,其记录表明具有一致性和可预见性。
            在这些情况下,顾客可能会有以下要求:
        该过程是成熟的,例如,该过程已经过几个循环的持续改进;
        允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的后果;
        过程控制计划有效运行。可确保所有的过程输出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的
        其它原因。



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