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MSA及SPC的理解和应用

讲师:龚举成天数:2天费用:元/人关注:2581

日程安排:

课程大纲:

【课程背景】

生产过程的质量控制是保证产品质量的重要环节,稳定的生产过程会带来质量上的飞跃。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,变“救火式”品质管理为“预防式”管理,从而达到提高和控制质量的目的。
然而,你在应用时是否有下列困惑:
◇ 花不少的时间和精力,实施了SPC\MSA,但感觉对质量改进没有什么作用。
◇ 客户对工厂进行供应商审核,自己却不知道什么是SPC\CPK\PPK, 导致客户不满意,验厂得分很低,老板很生气。
◇ 面对众多的参数、特性,如何下手;面对大量的数据,如何选择?
◇ 如何利用SPC进一步分析过程变动的原因,采取准确的纠正措施?
◇ 有了管制图,Ca/Cp/Cpk/PPK等计算就是在推动SPC,是否只是在应付审核?
本课程将深入浅出的全面介绍SPC、MSA的应用知识,讲师有着多年丰富的实践经验,将采用通俗易懂的管理语言来“翻译”高深枯燥的统计语言,确保不同层次的学员都能理解。本课程非常着重实用性,课堂中将采用大量的实际案例和进行深入的实际应用讨论,确保学员能真正的学以致用!

【课程目标】

SPC部分:
◇ 采用理论与实践相结合的教学模式,全面介绍SPC\MSA的先进工具,帮助学员系统地理解和掌握SPC统计过程控制一般原理。
◇ 能掌握、计算并研究CPK\PPK过程能力指数,长期能力与短期能力。
◇ 系统地掌握计量值统计控制的原理、判异和分析,并能灵活应用在产品和过程。
◇ 系统地掌握计数值统计控制的原理、判异和分析,并能灵活应用于产品和过程。
◇ 能使用EXCEL工具应用SPC\MSA
◇ 通过典型案例分析与操作训练,快速提升学员的SPC分析和应用能力
MSA部分:
◇ 定义测量系统、理解测量系统变差及其来源;
◇ 确定测量系统分析的范围、资源、人员需求,制订分析计划;
◇ 具备基本的运算能力,以评价测量系统存在的偏倚、稳定性、线性、重复性、再现性、准确度和*度;
◇ 通过测量系统分析,提高选用、维护和改进测量系统有效性的能力;
◇ 满足ISO/TS16949和MSA手册等的要求


【课程内容】
 
第一部分、SPC概述
1、SPC兴起的背景
2、SPC的概念、特点及发展。
3、过程控制模型
4、SPC的功能和作用

第二部份、控制图原理
1、控制图的原理---质量的统计观点
2、过程波动
3、普通原因和特殊原因
4、3 σ原理、正态分布和中心极限定理
5、何谓管制图 ?
6、控制图种类及选用
7、控制图的判异准则

第三部份、统计学基本概念
1、什么是统计学(Statistics)?
2、SPC研究的对象-----特殊特性
3、数据的类型:计量值和计数值。
4、误差及其类别
5、均值\中位数\众数。
6、方差\标准偏差\极差
7、统计基础小结和巩固演练。

第四部份:过程能力分析与计算
1、正态分布下---关注两种标准差
2、过程能力--Z
3、制程准确度Ca
4、制程精密度Cp
5、过程能力指数Cp、Cpk 、PP、Ppk
6、过程能力研究与问题的分类。
7、应用EXCEL计算过程能力练习

第五部份: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
2.1)均值和极差控制图(XbaR图)
2.2)均值和标准差控制图(Xba-S图)
2.3)单值和移动极差控制图(X-MR图)
2.4)中位数和极差控制图
3、过程能力改善
4、用EXCEL制作计量值数据控制图。

第六部份: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
2.1不合格率控制图(P图),
2.2不合格品控制图(NP图)
2.3单位产品缺陷点图(U图)
2.4缺陷点数图(C图)
3、计数控制图应用研讨
4、过程能力改善
5、用EXCEL制作计数值数据控制图。

第七部分: MSA测量系统分析
1、MSA术语和基本概念
  1.1为什么进行测量系统分析
  1.2测量系统对产品的影响
1.3 测量系统对过程的影响
2、什么是测量系统
3、测量过程、测量误差、变差
4、测量误差来源---4M1E
5、测量系统MSA的统计特性
5.1、测量系统的准确度和精密度
5.2、偏倚
5.3、线性
5.4、稳定性
6、计量型重复性和再现性GR&R分析
6.1、概述
6.2、重复性
6.3、再现性
6.4、Gage R&R 判断原则
6.5、案例分析
7、计数型测量大样法分析
7.1、计数型测量的α和β风险
7.2、什么是Kappa技术?
7.3、计数型数据测量系统分析---大样法
7.4、案例分析

第八部分:QC七大手法与SPC
1、 QC七大工具概述
2、 常见的QC重要工具及使用
--数据分层法
--查检集数据 (点检)
--柏拉图抓重点 (制程不良)
--鱼骨图追原因 (品质异常分析)
--直方显分布(实验分析)
--散布看相关 (实验分析)
--层别作解析 (品质月报)
--管制找异常 (制程应用)

第九部分、总结与回顾 讨论和解答
讲解,
讨论,
案例分析

了解SPC基础概念

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