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SPC统计过程控制
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  ● 课程目标 
   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。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。

● 课程内容
一、SPC的基础
    SPC起源、背景
    SPC的假设条件
    统计数据的类型(计数、计量)
    正态分布
    中值、极差、标准偏差的计算
    过程的变异
    六西格玛与SPC

二、SPC中的抽样计划
    样本大小的确定
    QC曲线与a、b风险
    抽样检验
    Ca、Cp、Cpk、Ppk、Cmk的计算
    认识测量误差与对SPC的干扰

三、SPC的应用实施
    数据收集                 SPC控制图介绍
    计量型控制图             I-MR管制图
    X-bar-R图               X-bar-S图
    规格和控制界限的分析     过程控制实例 -- 弯折试验
    计数型控制图             P控制图
    nP控制图                 c控制图
    u控制图                  过程控制实例
    控制图的选用原则         控制图诊断方法
    使用控制图注意事项       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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