课程大纲：

质量实战工具SPC+MSA培训

课程背景：
在QS9000（或ISO/TS16949等）汽车业质量体系中，均具有针对测量系统分析的强制性要求,亦即：企业除应对相关量具（或测量仪器）执行至少每年一次的定期校正以外，还必须对其实施必要的测量系统分析（即：MSA）。而SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法，是对制造流程进行测量、控制和品质改善的行业标准方法论。它利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异。它将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析。
本次课程SPC内容则可以帮助企业找出*品质问题原因,以便工作更有绩效，减少数据在人员传递的过程中的变异，分辨数据的真实性，从宏观到微观全面真实地了解品质状况，使企业减少损失，赢得顾客的信誉。
MSA内容能帮助企业了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性，促进了解和改进（减少变差）。根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化，确保分析的结果是正确的,使企业减少损失，赢得顾客的信誉；

培训目标：
1.使企业人员学会测量系统的五性分析
2.根据实际要求配备合适的量具，降低成本
3.学会测量系统分析与检定校准的区别
4.使企业的过程监控数据的质量提升
5.使企业过程的监控更灵敏
6.提高从业人员的技能水平，适应顾客的要求
7.获得采购商对质量管理的认可，从而获得更多客户
8.科学有效的提高企业生产力效率。
9.大幅降低产品报废率，提高产品工艺精度。
10.及时发现生产流程中的问题隐患。
11.有效削减生产成本。
12.在制造现场随时做出准确判断和决策。
13.对生产流程中任何变化迅速做出反应。

课程大纲：
SPC
1、统计技术概述
什么是SPC
统计学
SPC的起源
SPC的发展历程
SPC的作用和特点
2、基本的统计概念
基本术语
正态分布
主要统计参数
3、统计过程控制原理
两种过程控制模型和控制策略
具有反馈的过程控制模型
两种模型的比较
两种变差原因
两种过程状态
两种控制措施
两种质量观
四类过程及对策
持续改进过程循环
过程的持续改进
计量型数据过程能力理解
过程能力指数计算不合格品率
4、控制图
控制图的概念
控制图的作用
控制图分类
控制图的用途
控制图的用途
控制图应用的一般程序
控制用控制图的日常管理
控制用控制图判断准则
5、计量型数据控制图
X-R
6、计数型数据控制图简介
P图
7、案例练习

MSA
1、引言
数据的用途
数据的类型
测量系统的统计特性
什么是“好”的测量系统
数据的质量
检定或校准能不能代替测量系统分析
2、基本的统计概念
测量
量具
分辨力（率）
可视分辨率
有效分辨率
数据
测量系统
测量过程
测量误差
朔源性
偏倚
线性
稳定性
重复性
再现性
数据分级数
3、测量系统分析（MSA）基础
ISO/TS16949与MSA
进行测量系统分析时应具备的条件
测量系统变差的类型
测量系统的变差
测量系统分析的时机
测量系统分析的作用
测量系统分析的准备
测量系统分析的接收准则
测量系统分析执行注意点
测量系统分析实施流程
4、测量系统的分析实施
MSA方法的分类
计量型测量系统分析
测量系统的偏倚
测量系统的线性分析
测量系统的稳定性
量具R&R分析（均值-极差法）
计数型测量系统分析
假设检验分析─交叉表方法
5、案例练习

质量实战工具SPC+MSA培训