课程大纲：

spc及msa培训

课程背景
作为汽车行业的五大核心工具--SPC统计过程控制与MSA测量系统分析，早已被广泛应用于各行各业，而SPC与MSA更加成为质量人的必修课之一。
SPC，变差管理工具。既可用于对过程进行能力评估，也可用于对生产过程的变差来源进行研究和监控，找出变差来源，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，进而有针对性地减少变差，提高产品质量。
MSA，应用统计学对在线测量系统进行准确性和精密度评价，以确定数据和评判结果是否可信的一种工具。通过对测量系统五性（偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性）的分析，我们将对测量系统是否符合使用要求做出明确的判断。
MSA手册提出，把测量过程当做是一个制造数据的过程，要评估数据本身的质量，可以拿测量过程做试验研究，评估测量过程中测量误差是否足够小。所以，通常在进行SPC分析之前，需要先考虑MSA。
质量人，我们做SPC和MSA的意义在于什么？
>发现过程中产生变差的系统因素，为持续改进提供依据；
>实时监控质量管理过程，消除变差的特殊原因，保持过程的稳定性；
>为质量管理决策提供准确基础数据，以便找出真因，持续改善产品质量；
>提升质量控制力，确保满足顾客要求。
本课程，将重点关注SPC和MSA的在工作中的实际应用，以确保满足顾客要求为最终目标。

课程对象：
质量管理人员，工程技术人员，产品设计人员，生产制造人员，检验、统计分析人员......
课程大纲：
工具一：SPC统计过程控制
SPC基本概念
做好SPC的六点声明
预防和探测
变差理论及产生变差的普通原因和特殊原因
质量管理中常犯的两种错误：弃真和存伪
均值、极差、标准差、方差、移动极差等基本概念与应用练习

控制图
为什么要用控制图
控制图的目的是为了识别特殊原因
常见控制图的种类
按照用途分类：分析用控制图、控制用控制图
按照特性分类：计量型控制图、计数型控制图
练习：结合公司现有过程选择适合控制图

控制图的步骤（通过公司实际案例完成）
控制图的准备：过程流程图、FMEA、控制计划、特殊特性清单、MSA结果等
确定控制特性 -通过DOE、QFD、顾客反馈等方式确定要控制的特性。
制定抽样方案（SPC做不好很重的原因是抽样方案不正确）
收集数据进行分析，建立控制限
判断过程是否稳定、是否满足顾客要求
延长控制限
统计受控的解释
持续改进控制图

特殊原因识别准则
典型特殊原因识别准则（8条）
平均运行长度（ARL）的计算与应用
通过计算理解准则制定原理与应用；
特殊原因识别准则取决于两种错误的大小（弃真、存伪）
练习：结合公司案例选择适当准则。

过程能力分析
CPK和PPK的区别
单边公差
双边公差
损失函数的概念
工具二：MSA测量系统分析
测量系统概述
测量过程
测量系统变差的影响
测量系统开发
测量设备的校准与检定

MSA的内容
测量系统的分类：计量型测量系统、计数型测量系统
测量系统实施步骤
测量系统结果分析

可重复测量的计量型测量系统
测量系统实施的时机
稳定性-控制图法
偏倚-独立样本法、控制图法
线性-图示法、方差分析法
重复性和再现性-极差法、方差法、
NDC
结果分析
测量系统的改进

计数型测量系统研究
小样法
假设检验法
量具的分析
计数型测量系统的应用

其他测量系统研究
不可重复测量系统研究
识别过大零部件内部变差的影响
测量系统变差与CPK、PPK之间关系
案例练习
其他测量系统研究

测量系统分析和改进
识别测量系统变差大的原因
制定措施减少变差来源

培训讲师：
耿立波
中国质量协会六西格玛MBB，六西格玛黑带教师培训资质
新版AIAG-VDA-FMEA认证、Minitab认证
TUV特聘讲师
2004年-2010年，任职于长春一汽，先后担任产品研发工程师、质量经理、总经理助理。在丰田和大众专家的辅导下，学习并推行FMEA、精益改善、六西格玛、稳健性设计
2010年-2013年，任职于吉利汽车，担任质量改善专家、内部讲师，负责内部及供应链质量培训、质量改善。参与创建吉利质量管理学院
2013-2020年5月，任职于国际认证公司，担任讲师、六西格玛产品经理
培训/辅导超过300家行业头部企业

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