福州SPC/MSA在品质管理中的应用培训

福州SPC/MSA在品质管理中的应用培训 课程简介: SPC是借助数理统计方法的过程控制工具,它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其 影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。 我们一般用SPC工具对过程进行分析, 然后用控制图对过程进行监控. 很多企业是有数据统计，但没有数据分析，更是没有分析后的应用与监控 .而提供品质是否正常的数据的来源,即测量系统,是否正常?是否有进行测量系统分析(MSA)? “我国过程管理的水平与国外相比相差2万倍至9万倍” “SPC对我们并不陌生，只是没有引起重视” ---------致力于推广SPC于*应用的张公绪教授直面记者的提问而直言. 而在我们所在的企业当前差距是多少,应用状况怎样呢?作为高管的您,是否正视数据了呢? SPC/MSA实则是以事实为依据,以数据说话,教我们更多管理人员如何去有效管理的管理工具. 课程收益： 1、学会识别过程,运用过程方法进行关键管理. 2、理解统计过程控制方法，是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。 3、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。 4、通过MSA学习, 强化计量值 & 计数值量测分析使高科技的检测工具能够真正配合品质管理的要求，建立一套能够使量测校检体系（准确度） ，更深一层地精确的分析方法，确保量测精密度 , 稳定度与直线性能的有效维持。 对象： 管理者代表、生产副总、质量副总、研发主管、生产主管、品质主管、财务主管、IQC主管、设备维护与管理人员、实验室主管、SQE、质 量工程师等 课程提纲： 一、SPC统计过程控制 1、什么是SPC？ (一)质量百年发展历程 ◇ 质量检验 ◇ 过程控制 ◇ 统计过程控制 ◇ 全面质量控制 ◇ 六西格玛质量方法 （二）SPC的精髓和核心 ◇理解SPC的含义：如何贯彻“事前预防”的原则？ ◇SPC为制造企业创造经济效益：帮助工厂提升核心竞争力，增加利润和客户订单 2、基本统计基础 ◇ 过程分布 ◇ 基本统计量 ◇ 流程 ◇ 假设检验 ◇ 产品/工艺过程质量的统计 ◇ 练习 3、过程/质量变异及其能力分析（案例和实例穿插在其中） ◇ 什么是变异 ◇ 过程变异的表现 ◇ 过程变异的分析 ◇ 过程变异的量化――流程能力 ◇过程能力(Capability)和过程性能(Performance) 以及相应的指数CPK、PPK的应用 4、控制图分析与应用 控制图的结构和概念 解释控制图类型和用途(以下选取一种进行详细讲解) （一） X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图) （二） I和MR控制图3) 离散U、C、P、NP控制图 ◇ 结构和应用流程 ◇ 如何收集数据 ◇ 采样及数据收集 ◇ 设定和维持控制界限 ◇ 使用控制图注意事项 5、如何实现有效的SPC现场控制 ◇ 受控的标准 ◇ 过程失控的表现 ◇ 失控的现场应对 ◇ 练习制作控制图进行失控分析 6、如何创建SPC系统 ◇ 关键过程的确定 ◇ 稳定工艺过程 ◇ 过程能力的测定和分析 ◇ 确定控制标准 ◇ 选择和建立控制图 ◇ SPC应用评估 ◇ 案例分析及实施疑难探讨 二、MSA测量系统分析 1、测量系统分析 MSA 的目的、适用范围 2、测量系统统评估流程图 3、测量系统的精密度、再现性与准确度 . 4、分析测量能力的方法，结合图例理解。 ⑴计量型 ⊙偏差分析⊙再生再现分析 (R & R) ⊙稳定性分析 ⊙线性分析 ⑵计数型 ⊙小样法 ⊙大样法 5、关于 GRR 标准差的使用 6、测量系统的统计特性 7、测量过程设计选择的准则 8、研究不同测量过程方法 9、测量资源开发的先决条件和假设 10、量具特性曲线 11、测量系统变差的类型 12、常见测量问题的分析 13、测量系统案例的实践 ⑴装置稳定性实践指南 ⑵偏倚独立样本法实践指南 ⑶线性实践指南 ⑷重复性和再现性实践指南 三、现场答疑