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課程目標：

統計過程控制SPC是Shewhart博士首先應用正態分布特性于生產過程中的管理，目前已成為生產過程中控制穩定產出的主要工具之一，在生產型企業中應用的非常廣泛。有效的實施、應用SPC可以及時發現過程中的問題，采取適當的改善措施，在發生問題之前，消除問題或降低問題帶來的損失。統計過程控制課程的目的，在學習將生產線的檢驗結果帶入統計分析的手法，及時發現并排除造成過程不穩定的因子，把生產制造的數據套入常態分配原理，預估不良品的產出機率，并運用計算機化以減少計算時間，此手法為建立6σ品質系統的基礎活動。在設計到生產制造過程中，如何導入 SPC 統計過程控制手法；為何在導入 SPC 手法前必須分析QFD、FMEA、QC 工程表、GRR…等。透過過程能力 (指針) 與直方圖分析，了解產品潛藏的變異，而采取管理預防措施以提升過程能力。透過管制圖偵測異常現象，進行過程調查，將不良情形區分為人員、設備、材料與操作方法等原因，控制不良品被產出前立即采取矯正預防措施。

課程對象：

企業研發部、生產、技術部、企劃部、制造部、品管部等相關人員

課程內容：

一：統計技術基本知識

1、 統計學與概率論基本知識

2、 與統計相關的術語和定義

3、 隨機變量及其分布

常態分配/超幾何分配/二項分配/卜氏分配/指數分配

二：控制圖與過程能力解釋

1、 持續改進及統計過程控制概述

a) 預防與檢測

b) 過程控制系統

c) 變差：普通及特殊原因

d) 局部措施和對系統采取措施

e) 過程控制和過程能力

f) 過程改進循環及過程控制

g) 控制圖：過程控制的工具

h) 控制圖的益處

三： 計量型數據控制圖

1、均值和極差圖（X Bar-R Chart）

A.收集數據 B.計算控制限 C.過程控制解釋 D.過程能力解釋

控制圖(X Bar-R圖)全真模擬練習與講解

2、均值和標準差圖（X Bar-s圖）

3、中位數圖（X中位數-R圖）

4、單值和移動極差圖（X-MR圖）

5、計量型數據的過程能力和過程性能的解釋

解決問題、提高過程能力的方法

A.頭腦風暴 B.因果圖 C.排列圖 D.相關圖 E.直方圖

四： 計數型數據控制圖

1、 不合格品率的P圖

A.收集數據 B.計算控制限 C.過程控制解釋 D.過程能力解釋

2、 不合格品數的np圖

3、不合格數的C圖

4、 單位產品不合格數的u圖

五： 控制圖(P圖)全真模擬練習與講解

練習小結/SPC課程總結：控制圖種類與選擇方法

沈老師

由知名專家授課，聯系眾多實戰案例，深入淺出分析解決問題。欲了解老師詳情，敬請致電咨詢。

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