课程大纲：

质量策划管理培训

【课程大纲 】
第一部分：质量预防性管理---质量策划
一、质量的概念和理解
1、戴明大师的质量观---质量是满足顾客要且让顾客满意
2、朱兰博士的质量观--质量14原则
3、田口玄一的质量观---质量稳健设计
4、克劳斯“零缺陷”质量观
二、质量管理体系的建立与实施
1．建立质量管理体系的基本原则及主要活动
2，质量管理体系方法
三、质量管理体系审核建立和实施
1．质量管理体系审核的主要术语
2．质量管理体系审核的目的和分类
3．五项审核原则
4．质量管理体系审核的主要活动及主要内容
5．内部质量管理体系审核审核过程和审核技巧
四、质量功能展开(QFD)概述
1. 质量功能展开的起源与发展
2、 质量功能展开的作用
3、 质量功能展开应用时机
4、 质量机能展开(QFD)屋展开
4.1关键顾客需求→产品特性
4.2关键产品特性→部件特性
4.3关键部件特性→过程特性
4.4过程特性→生产控制特性
五、产品先期质量策划APQP概述
1、产品质量和成本80%来源于产品设计和过程开发
2、产品寿命周期与APQP关联
3、先期开发与预防
4、APQP基本原则
5、结构化方法
6、APQP策划包括5个过程和49项输入和输出：
6.1计划确定项目流程
6.2产品设计和开发流程
6.3过程设计和开发流程
6.4产品开发和过程开发确认流程
6.5总结反馈和检讨流程
六、其他几个质量有效的预防性管理工具
1、DFMEA设计失效模式分析和PFMEA过程失效模式分析
2、健壮设计--自动抵御产品使用和生产中的噪声因子影响
3、防错技术--消除一切错误

第二部分：统计过程控制
一、统计基础
1、误差及其类别。
2、计量值和计数值。
3、均值中位数众数。
4、方差标准偏差极差四分位数极差。
5、正态分布和中心极限定理。
6、统计基础小结和巩固演练。
二、MSA测量系统分析
1  MSA基本概念
1.1为什么进行测量系统分析
1.1.1测量系统对产品的影响
1.1.2测量系统对过程的影响
1.1.3过程控制常见的错误
1.2测量数据变异的来源
2、测量系统指标
2.1测量系统准确度和偏差
2.2测量仪器的分辨率
2.3测量系统的线性
2.4测量系统稳定性
2.5测量系统重复性和再性
3、计量值测量系统R&R分析
3.1测量系统重复性和再性评价标准
3.2测量系统分析准备工作
3.3测量系统分析操作过程
3.4如何应用MINITAB软件进行R&R分析
3.5计量值测量系统分析案例研讨
4、计数值测量系统分析
4.1属性数据测量分析的要求
4.2属性数据测量系统分析操作过程
4.3 R&R%一致性分析
4.4如何应用MINITAB软件进行属性数据R&R分析
4.5计数值测量系统分析案例研讨
二：过程能力与计算
1、DPMO与SIGMA能力。
2、过程能力指数Cp、Cpk、PP、Ppk和SIGMA能力 。 
3、过程能力研究与问题的分类。
4、正态性检验、非正态分布的过程能力计算。
5、应用MINITAB计算过程能力。
三：SPC概述
1、SPC的概念、特点及发展。
2、变异的两类基本原因。
3、控制图的作用及种类。
4、3σ原理和两种错误。
5、变差与过度调整、戴明“漏斗规则”。
四：计量值控制图运用
1、计量控制图的种类与选用原则。
2、计量值控制图介绍
1）均值和极差控制图（Xba—R图）
2）均值和标准差控制图（Xba-S图）
3）单值和移动极差控制图（X-MR图）
4）中位数和极差控制图
3、计量值控制图应用
1）使用计量值控制图前的准备。
2）计量值数据控制图及其应用。
3）计量值数据控制图的八大异常分析。
4）计量值数据控制图的过程能力计算和分析。
5）过程能力改善
6）用MINITAB制作计量值数据控制图。
7）计量值数据控制图的设计。
8）结合你的产品和过程如何应用计量值控制图研讨。
五：计数值控制图运用
1、计数控制图的种类与选用原则。
2、计数值控制图介绍
1）不合格率控制图（P图）
2）不合格品控制图（NP图）
3）单位产品缺陷点图（U图）
4）缺陷点数图（C图）
3、计数值控制图然而应用
1）使用计数值数据控制图前的准备。
2）计数值数据控制图及其应用。
3）计数值数据控制图的四大异常分析。
4）计数值数据控制图的过程能力计算和分析。
5）过程能力改善
6）用MINITAB制作计数值数据控制图。
7）计数值数据控制图的设计。
8）结合你的产品和过程如何应用计数值控制图研讨。

第三部分：持续不断的质量改善
一、戴明博士PDCA改善循环
二、朱兰博士突破性改善
三、石川馨博士QCC小组改善
四、8D改善
五、六西格玛DMAIC改善
六、九步通向成功----九步改善法
附九步法详细过程：
第一步：选择出能大限度提高顾客满意度的改善项目
1、顾客和质量
1.1、质量的三元定义---顾客满意、低成本和快速响应
1.2、顾客和质量的关系
1.3、识别顾客和顾客的要求
1.4、是否满足顾客要求
1.5、讨论---你的顾客不满意是什么
2、问题Y识别和定义
2.1、自上而下和自下而上的选择项目方法
2.2、项目的可行性和重要性分析
2.3、把问题转化为货币语言——劣质成本
2.4、肢解“大象”——大问题分解
第二步：项目策划
1、问题y*量化陈述
2、问题Y的基线和资格线
3、项目目标制定——SMART原则
4、项目团队组建和团队管理
5、项目相关方分析和阻力场分析
6、项目风险与财务收益评估
7、项目计划书制作与练习（课后）
第三步：项目流程分析
1、流程范围SIPOC图分析
2、流程图展开分析
3、流程IPO分析
4、流程可控因素和噪声因素区别
5、练习：你的项目流程图求解（课后）
第四步：原因X探索性分析
1、识别可能的原因——结合IPO图、石川图和头脑风爆法分析
2、多变量分析——多原因问题定量探索
3、集中图分析——*定位重复发生的问题
4、部件搜索——好坏对比分析
5、探求根本原因---“5Why”和“4W1H”分析法
6、案例分析
第五步、原因X过滤
1、Y和X关系重要性评价
1.1因果矩阵法
1.2德尓菲法
2、二八原则过滤----柏拉图
3、第二步过滤——FMEA综合分析
4、关键的少数和有用的多数
5、排除经验误导，以数据说话。
6、案例分析
第六步：原因X验证
1、靠数据决策
1.1 数据分类---计量值和计数值
1.2 正态分布和二项分布
1.3 数据收集
1.3.1 数据收集计划
1.3.2 数据分层
1.3.3 数据收集注意事项
2、图型分析方法
2.1散布图---直观判定因果关系
2.2箱图—-位置和波动比较
2.3直方图---位置、波动和形态分析
2.4多变量图---多因素直观判定
2.5趋势图---探求时间变化规律
2.6主效应图和交互作用图
2.6.1主效应图—-分析各因子对Y的影响
2.6.2交互作用图---分析各因子对Y的交互影响
2,7图形分析法的MINITAB操作
3、统计*检验方法
3.1计量值检验方法
3.1.1一个因子检验方法（Z值检验法）
3.1.2二个因子检验方法(t值检验法)
3.1.3多个因子检验方法（方差分析法
3.2计数值检验方法
3.2.1一个因子检验方法（1P值检验法）
3.2.2二个因子检验方法(2P值检验法)
3.2.3多个因子检验方法（卡方分析法）
3.3统计*检验方法的MINITAB操作
第七步：改善和优化
1、历史数据回归分析优化Y和X
2、DOE实验设计在改善中的作用
3、防错法消除人为的失误
4、TRIZ（创造性解决问题）
5、案例分析
第八步：改善方案实施和验证
1、方案评估
2、方案的实施
3、方案验证
第九步：保持成果和庆祝
1、标准化                           
2、SPC流程控制
3、文化变革                         
4、培训和移交                        
5、总结和奖励
6、定期回顾和持续跟进
7、案例分享和提问、答疑

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