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统计过程控制SP​C培训咨询课程
SPC培训公开课讲师汽车质量专家金舟军,机构上海企业管理咨询有限公司,是汽车制造行业专业、实战的培训,包括汽车制造行业Cpk和Ppk、单值和移动极差图、均值-标准差图等,SPC培训班和企业内训请垂询,考试合格发放SPC培训证书,合格权威SPC证书。
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1.专业的SPC咨询培训讲师
金老师二十年专业从事汽车制造行业IATF16949及五大手册培训,SPC培训咨询课程项目的客户都有培训现场的视频和照片为证。
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 统计过程控制SPC培训
课程公开课大纲--本大纲为简版课程大纲,需要更详细课程大纲请索取
一.SPC培训目的:学员通过两天汽车制造行业统计过程控制课程的学习,能够理解三个统计过程控制的基本原理:中心极限定理质量损失函数、漏斗实验,掌握均值极差图和过程能力和过程性能,了解其它控制图。
二.SPC培训对象:汽车制造行业产品技术开发、生产现场管理人员、质量管理人员和IATF16949内审员、SPC专家。
三.培训课程内容
1部分.统计过程的控制概述     汽车质量管理版权
田口博士产品三次设计方法
过程控制系统特点
案例演练-当产品的特性值是望大值时怎样确定过程控制系统产品的特性的目标值
2部分.产品质量特性变差
应用直方图描述产品特性分布情况
直方图MINITAB软件操作方法
案例演练-直方图描述产品特性分布时偏右的分布是什么原因引起的
3部分.分布类型和统计量概述
计算样本算术均值样本方差样本标准差等统计量
案例演练-为什么在质量管理中收集的产品质量特性值都是样本
4部分.正态分布函数概述
正态分布密度函数解释
案例演练-在质量管理中产品质量特性值除了正态分布函数还可能有哪些分布
5部分.正态分布总体参数估计概述
如何估计正态分布总体参数
案例演练-样本量超过多少就可以不用纠偏系数
6部分.质量损失函数概论
敏感损失函数与胖损失函数的含义     汽车质量管理版权
案例演练-为什么说产品装机合格率与产品返修率无直接关系
7部分.中心极限定理概述
总体为正态分布时样本均值分布
案例演练-样本均值的抽样变差有哪些
8部分.确定过程能力指数Cpk和过程性能指数Ppk
怎样提高过程性能指数
现场不可控制的变差-普通原因变差
案例演练-提高过程性能指数的两个途径是什么
9部分.SPC概况和控制图原理概述
过程控制系统可能发生的两类错误
案例演练-过程控制系统第一类错误舟给我们带来什么风险
10部分.戴明博士漏斗实验     汽车质量网版权
生产中发生过度调整案例
案例演练-对过程控制不作仼何调整会给我们带来什么风险
11部分.实施均值极差图控制图
控制图原理-极差抽样变差情况
案例演练-如果质量特性值不符合正态分布还能应用控制图原理3S原理吗
12部分实施过程改进循环
分析用控制图阶段确定事项
案例演练-在分析用控制图阶段需要用收集的数据计算控制限吗
13部分.控制图基本构造要素
怎样做每班事件记录
案例演练-控制图中为什么要记录GRR百分比
14部分.实施计量型控制图     汽车质量网版权
怎样确定子组容量大小
案例演练-当过程能力大时为什么可以选取较小子组容量避免过于频繁地干预制造过程
15部分.评价过程能力
过程能力和过程性能计算前提条件
案例演练-为什么要用同一组数据计算过程能力指数和过程性能指数
16部分.实施控制图统计分析
怎样分析极差图点子异常
案例演练-为什么在分析均值图之前要先分析极差图
17部分.实施过程受控和过程能力计算
过程受控状态的特征汽车质量网版权
案例演练-判定过程受控状态必须满足哪些条件
18部分.实施单值和移动极差图
确定单值和移动极差图应用的条件
案例演练-为什么对过程参数温度的过程控制只能用单值和移动极差图
19部分.实施控制用控制图监控过程
怎样确定控制用控制图控制限
案例演练-控制用控制图控制限是由哪几个参数决定的
20部分.实施统计过程的控制实施流程
控制图应用与预测性维护的关系
案例演练-为什么使用控制用控制图时要消除可见的特殊原因
21部分实施设备能力指数Cmk模型建立及计算
设备能力研究时机和条件汽车质量网版权
案例演练-用软件Minitab计算Cmk的方法歩骤,是看哪个指数的输出
22部分.实施正态性检验及非正态分布的产品过程能力计算
用软件Minitab非正态分布的过程能力计算的公式和方法
案例演练-为什么使用软件Minitab正态性检验P值取0.05
23部分.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-标准差图与均值-极差图图的优劣比较
案例演练-你把均值-标准差图与均值-极差图图的优劣作一个比较,更好的方案是什么
24部分.实施计数型数据控制图汽车质量管理版权
计数型数据控制图原理及可能存在的局限性
计数型控制图应用有限分级数计量型数据的方法
案例演练-汽车制造行业为什么不适用用你用计数型数据控制图进行现场质量控制
四.SPC培训学时:每天七小时共.2天14小时


 SPC试题
姓名:                          单位:                        分数:             
一、判断题 
1.若机加工生产过程稳定,每个产品的尺寸就可以预测;( )
2.轴的外径机加工出现左偏型分布是因为刀具的磨损;( )
3.可通过位置、分布宽度和形状来区分产品的尺寸的分布;( )
4.生产过程总体分布金参数只能由样本来估计;( )      SPC试题
5.总体标准差的无偏估计修偏系数c4 是与样本无关,而与样本容量n有关的常数;( )
6.用极差估计标准差的样本容量n不能大于5( )
7. 单次测量值与多次读数平均测量值的分布具有同一平均值,均值分布的方差等于单值分布的方差除以样本容量;( )
8.损失函数减少方式有公差中心与目标一致、减少变差;(  )
9.用过程变差为6σ计算过程能力是基于正态分布;( )
10.实际过程能力指数大于观测的过程能力指数;( )      SPC试题
11. 数据不是正态分布的处理应首先将非正态数据转换为正态;( )
12.如果数据分布偏向右,可试试比1小的幂;( )
13. 过度调整把的由金普通原因引起过程偏离目标当作特殊原因处理,根据每次的偏离来调整过程;( )
14.普通原因是系统、有趋势的不可控制的变差;( )
15.样本量 n愈大,控制限愈窄,Xbar图特殊原因变差检出力愈大;( )
16.控制用控制图依据稳定状态过程潜在能力和抽样方案计算控制限;( )
17. 分析用控制图各控制限画成水平虚线;把线标上记号,在初始研究阶段,为试验控制限;( )
18.极差图或均值图的控制金限都取决于组内零件间的变差,所以首先分析均值图;(  )
19.除了第一条判异准则其他准则使用无优先级,确定使用哪一条附加的准则取决于特定的过程特性,和在过程内起显著作用的特殊原因;( )
20.过程总变差包含普通和特殊两种原因所造成的变差,可用样本总体标准差s来估计;( )
 
二、问答题
1.简述中心极限定理。      SPC试题
 
 
 
2. “初始”与“长期”过程能力研究指数的区别是什么? “初始”与“长期”过程能力研究指数差异原因是什么?
 
 
 
3. 在你所关注的产品特性中有哪些是金敏感损失函数与“胖”损失函数?
 
 
 
 
4.计算过程能力的四个指数作用有哪些?      SPC试题
 
SPC手册内容
第I章
持续改进及统计过程控制概述
在今天的经济气候下,为了事业昌盛,我们——汽车制造商,供方及销售商必须致力于不断改进。我们必须寻找更有效的方法来提供产品及服务。这些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。我们必须重视内部以及外部的顾客,并将顾客满意作为企业的主要目标。
为了达到这一目标,我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法。本手册涉及到第二领域的某些要求。它描述了能使我们致力于的改进更有效的几种基本的统计方法。为了完成不同的任务需要不同程度的理解。本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的管理人员。对于现在正在应用更先进技术的人员,本手册也可作为他们学习这些基本方法的参考文献。本手册并没有包括所有的基本方法。附录H所列的参考文献或手册中阐述了其他的基本方法(例如:检查清单、流程图、排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他控制图、试验设计、质量功能展开等)。
本书所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。本手册的第I章阐述了过程控制和背景知识,解释了一些重要的概念:如变差的特殊及普通原因,并介绍了控制图,这个用来分析及监控过程非常有效的工具。第II章描述了构造和使用计量型数据控制图表(定量的数据,或测量)的X—R,X—s图,中位数图以X—MR(单值及移动极差)图。这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。第III章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种控制图:p图、np图、c图及u图。第IV章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。附录包括分组及过度调整的例子,如何使用控制图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释,参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。
在开始讨论之前,需进行六点说明:
1.收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标,最终目标应是对读者的过程不断加深理解。当一个没有任何改进的技术专家是很容易的。增加知识应成为行动的基础;
2.研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域,可以是在车间中或办公室里。例子有:机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。本手册重点放在车间应用中。鼓励读者参考附录H中的参考文献应用于行政管理及服务中;
3.SPC代表统计过程控制,不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。只有当生产输出的过程成为我们努力的重点。这些方法才能在改进质量,提高生产率,降低成本上发挥作用;
4.尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明,要真正理解这些知识需要进一步与过程实际相联系。研究读者自己的工作场所或相似的部门中的实际例子是对本书的重要补充。然而,现有过程信息不能代替实际工作经验;
5.本书可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得到的法则,这些法则在许多方面得到了应用。然而,还是存在不能盲目使用这些法则的例外。本手册不能满足初学者对统计方法和理论知识的进一步需要,我们鼓励读者寻求正规的统计教育。在读者的过程和统计方法的应用已经比本手册所述的内容更先进的地方我们也鼓励读者向具有一定的统计理论知识与实践的人员请教。以便了解其它技术;
6.测量系统对合适的数据分析来说很重要,并且在收集过程数据之间就应很好地了解它们,如果这样的一个系统缺少统计控制或他们的变差占过程数据总变差中很大比例,就可能作出不适当的决定。在手册中,假设该系统处于受控状态并且对数据的总变差没有大影响。为了更详细的了解这些内容读者可参考AIAG出版的测量系统分析(MSA)手册。