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  统计过程控制SPC培训资料
    福特SPC培训及学习资料

          SPC培训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,
       Email:923503608@qq.com(上海)13816949004 
                                      必须找金老师统计过程控制SPC培训的理由
     1.专业的SPC培训
        金老师十八年专业从事汽车制造行业IATF16949及五大手册培训,SPC培训项目的客户都有培训现场的视频和照片为证。
     2.实战的SPC培训
         金舟军老师不仅追求良好的课堂培训效果,更追求SPC培训后学员的实战应用,金老师在培训前首先要进行网络、电话
         的沟通和提前一天到顾客现场调研,更好地结合顾客的案例讲课,安排学员对案例的演练。
     3.有价值的SPC培训
        咨询公司金老师自办,省出了业务费用和老板利润,客户的培训费全部变为培训老师的培训费,,客户培训价值最大化值。
                                        金舟军汽车制造行业培训客户
      

    汽车质量专家长春一汽集团统计过程控制培训实况片段         汽车质量专家海信惠而浦统计过程控制培训实况片段 
   
                                         汽车质量专家SPC培训实况片段 
      
      
     
      
      
 
                                          统计过程控制SPC培训
                                                 课程大纲                                                     
       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给我们带来什么风险                                          汽车质量网版权
       10部分.戴明博士漏斗实验
        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                                                     汽车质量网版权
       14部分.实施计量型控制图
        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
          计数型数据控制图原理及可能存在的局限性                                                   汽车质量管理版权
          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

                                         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。
                                         第1节
                                      预防与检测
          过去,制造商经常通过生产来制造产品,通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品,在管理部门则经
      常靠检查或重新检查工作来找出错误,在这两种情况下都是使用检测的方法,这种方法是浪费的,因为它允许将时间和
      材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。
          一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从而避免浪费的更有效的方法是——预防。
          对许多人来说预防和策略听起来很明智,甚至显然的。经常能听到这样的口号“第一次就把工作做好。”但光在口
      号是不够的。所要求的是理解统计过程控制系统和各个要素。下述七节介绍了这些要素。并可以看成是下列问题的答案:
          什么是过程控制系统?(第2节)
          变差是如何影响过程输出的?(第3节)
          统计技术是如何区分一个问题实质是局部的还是涉及到整个系统的?(第4节)
          什么是统计受控过程?什么是有能力的过程?(第5节)
          什么是持续改进循环?过程控制对哪一部分起作用(第6节)
          什么是控制图:如何使用(第7节)
          使用控制图有什么好处?(第8节)
          学习以上材料时,读者可以查阅附录G的术语索引对关键术语和符号的定义。 
                                      第3节
                                变差的普通及特殊原因

              为了有效地使用过程控制测量数据,理解变差的概念是很重要的,见图2所示。
          没有两件产品或特性是完全相同的,因为任何过程都存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大,也许小得
          无法测量,但这些差距总是存在。例如一个机加式轴的直径易于受生由于机器(间隙、轴承磨损)、刀具(强度、
          磨损率)、材料(直径、硬度)、操作人员(进给速率、对中准确度)、维修(润滑、易损零件的更换)及环境
          (温度、动力供应是否完成(项目)不同的阶段,他们所用设备的可靠性,票据本身的准确性及易读性,所遵守的
          规程及办公室中其他工作量的不同而不同。
              过程中有些变差造成短期的、零件间的差异——例如机器及其固定装置间的游隙和间隙,或记帐人员工作的准
          确性等。另外一些变差的原因仅经常较长的时期后对输出造成影响,例如随差刀具或机器的逐渐磨损,或是规程发
          生有规则的变化,或是诸如动力不稳定等不规则的环境变化。这样,测量的周期以及测量是时的条件将会影响存在
          的变差的总量。
              从最低要求的角度来看,总是将变差问题简单化。位于规定的公差的范围的零件是可接受的,超出规定公差范
          围之外的零件是不可接受的;按时完成报告是可接受的,迟缓的报告是不能接受的。然而,在管理任何一个过程减
          少变差时,都必须追究造成的原因。首先是区分普通原因和特殊原因。
              虽然单个的测量值可能全都不同,但形成一组后它们趋于形成一个可以描述成一个分布的图形(见图2),这
          个分布按下列特性区别:
          位置(典型值);
          分布宽度(从最小值至最大值之间的距离);
          形状(变压器差的模式——是否对称、偏斜等)。
              普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:“处
          于统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差
          的普通原因存在且不改变时,过程的输出才是可以预测的。
              特殊原因(通常也叫查明原因)指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个
          )过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过
          程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因,随着时间的推移,过程的输出将不稳定。
              由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害,有些有利。有害时应识别出来并消除它。有利时可识别出来并
          使其成为过程恒定的一部分。对于一些成熟的过程(例如经过几次不断改进的循环后的过程),顾客可能给予特许
          让一贯出现特殊原因的过程进行下去,这样的特许通常要求过程控制计划能确保答顾客的要求并且保证过程不受别
          的特殊原因的影响。(见第5节)

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