统计过程控制SPC应用实战

培训对象:　从事测试、生产及品质工程各部门经理 / 主管 /　

　 培训方式:　讲授

企业内训培训目标

现今制造业实施品质控制和控制品质成本是企业维持竞争力的命脉。制造过程中产生的变异，是品质变异的来源，要根本控制品质，首先必须减少或消除过程中造成变异的原因，提高过程能力，从而控制品质及降低品质成本。StatisticalProcessControl(SPC)一直被喻为有力及实用的统计学工具，协助我们及时发现制造过程中出现的变异，在可能的重大品质变异出现之前，采取措施，使过程能力稳定在期望的水平。应用StatisticalProcessControl(SPC)的好处:只有稳定的过程(控制图显示受控的过程)，才能提供可信赖的过程能力，而过高或过低的过程能力，都会带来额外的品质成本：若过程能力不足-产品质量得不到保证，客户的利益将受到损害，最终将遭受客户流失，品质索赔风险，产生巨大的品质成本。若过程能力过剩-投入多余的设备、人力、科技资源，增加不必要的品质成本，降低竞争力。通过有效SPC的运用，将使企业更有效地分配品质控制资源，以制程确保品质，最大限度地降低看不见的品质成本，赢得客户的信任及保持竞争力。

企业内训课程大纲

统计过程控制(SPC)应用实战企业内训课程

一、统计学基础

概率分布(ProbabilityDistribution)

正太分布

二项分布及泊松分布

统计学基本概念

平均值、极差、方差和标准偏差

中位数（Median）、众数（Mode）

样品统计学参数VS母体属性参数

抽样风险评估

置信区间（ConfidenceInterval）

置信度?（ConfidenceLevel）

Z分布（ZDistribution）

产品观测到的变异来源

来自过程本身的变异

来自测量系统的变异

过程变异的来源

普通变异

特殊变异

二、统计过程控制实用工具

过程能力研究

短期过程能力指针

CP、CPK、Zstn

长期过程能力指针

PP、PPK、Zltn

CPK、Z值与PPM的统计学关系

过程的声音-控制图

计量型数据控制图（Xbar-R图),(X-MR图）,（Xbar-S图）

计数型数据控制图（P-控制图）（nP-控制图）

（C-控制图）（U-控制图）

控制图异常信号解释

控制图建立步骤

理性分组（RationalSubgroup）n

抽样数量计算（SampleSizeCalculation）