课程介绍：
统计过程控制SPC是Shewhart博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题，采取适当的改善措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。
【课程目标】
统计过程控制课程的目的，在学习将生产线的检验结果带入统计分析的手法，及时发现并排除造成过程不稳定的因子，把生产制造的数据套入常态分配原理，预估不良品的产出机率，并运用计算机化以减少计算时间，此手法为建立6σ品质系统的基础活动。在设计到生产制造过程中，如何导入 SPC 统计过程控制手法；为何在导入 SPC 手法前必须分析QFD、FMEA、QC 工程表、GRR…等。透过过程能力 (指针) 与直方图分析，了解产品潜藏的变异，而采取管理预防措施以提升过程能力。透过管制图侦测异常现象，进行过程调查，将不良情形区分为人员、设备、材料与操作方法等原因，控制不良品被产出前立即采取矫正预防措施。采用 Minitab等软件介绍快速取得过程能力的相关讯息的方法。深入了解 6σ品质系统的概念。
【授课对象】
技术/品质经理、技术/品质工程师、质量改进人员、QC统计人员
【课程纲要】
一、SPC的基础
1、SPC起源、背景
2、SPC的假设条件
3、统计数据的类型（计数、计量）
4、正态分布
5、中值、极差、标准偏差的计算
6、过程的变异
7、六西格玛与SPC
二、SPC中的抽样计划
1、样本大小的确定
2、QC曲线与a、b风险
3、抽样检验
4、Ca、Cp、Cpk、Ppk、Cmk的计算
5、认识测量误差与对SPC的干扰
三、SPC的应用实施
1、数据收集
2、SPC控制图介绍
3、计量型控制图
4、I-MR管制图
5、X-bar－R图
6、X-bar－S图
7、规格和控制界限的分析
8、过程控制实例 -- 弯折试验
9、计数型控制图
10、P控制图
11、nP控制图
12、c控制图
13、u控制图
14、过程控制实例
15、控制图的选用原则
16、控制图诊断方法
17、使用控制图注意事项
18、练习制作控制图,并进行失控分析
四、DOE/FMEA概述
五、SPC与质量、成本改善(案例分析)
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