课程大纲：

五大核心工具培训课

培训目标：
五大核心工具是在汽车和非汽车行业得到广泛应用的、极具效果的系统管理工程，具有高度的严密性、实践性、逻辑性及很强的可操作性。也是TS16949标准的精华所在。本课程针对五大核心工具在企业中的重要地位和特点，详细介绍了作为企业各级管理人员应具备的相关知识，解答企业在工作中面临的种种困惑，为企业提供了具有很强操作性和指导性的工作方法。
本课程能帮助企业：
提升学员的质量意识
学习和掌握五大核心工具的基础知识，帮助管理者理解五大工具的意义和价值，看懂相关的文件和表单；
通过案例讲解（最好有贵公司的案例），以求学员更快速和真实地全面了解和体会五种工具的运用方式和杰出作用
充分调动员工的积极性，充分发挥他们的无限潜力

课程大纲
一、APQP（产品质量先期策划及控制计划）
产品质量先期策划是一种一种结构化的方法，是为确保产品或服务满足用户的要求而进行的全面的、详细的质量保证工作计划和步骤. 目的是体现质量工作以预防为主的思想和原则, 在项目一开始就对影响产品质量的各个因素进行详尽的分析和研究,  按照汽车行业的要求进行产品的设计开发，包括设备, 工艺,  物流, 人员培训等方面的事先规划。
1.  APQP 概述
1.1 世界质量管理体系发展的历史阶段
1.2 汽车行业质量管理体系标准与规范
1.3 体系要求的五大工具之一
1.4  APQP含义与体系中的作用
2．产品质量先期策划方法和步骤
2.1 新产品项目开发过程
2.2 APQP策划的5个阶段
2.3 APQP小组及多方论证方法
2,4项目里程碑计划
3. APQP输出
3.1顾客的呼声和业务计划
3.2设计负责部门的输出
3.3 APQP小组的输出
4. 控制计划
4.1控制计划的目的与作用
4.2控制计划的三个独立阶段
4.3控制计划的内容与表式

二、PPAP(生产件批准程序) 第四版
PPAP（Production Part Approval Process）生产件批准程序，是产品实现过程的最后一步﹐在过程确认之后完成﹐在送产品前提交相关资料与数据；它是用来确定“组织”是否已经正确理解了顾客的工程设计记录和规范的所有要求，并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际过程中﹐具有持续满足这些要求的潜在能力。
1. PPAP版本情况
2. 引言：PPAP涵义、目的、适用范围及批准提交
3. 第一部分 —— 总则
4. 第2部分—— PPAP的过程要求
1) PPAP的过程要求
2) 重要的生产过程
3) PPAP要求
4) 顾客的通知和提交要求
5) 顾客提交等级
6) 零件提交状态
7) 记录保存
8) 特殊说明

三、SPC(统计过程控制)
SPC（statisticalprocesscontrol）统计过程控制，是由*着名管理专家休哈特在20世纪20年代所创立的一种质量管理技术。SPC用最简洁直观的方法，实现了对一个复杂过程的分析、预测、评估和实时的监控，从而在根本上减少和防止了不合格品的产生。今天统计过程控制已经成为企业不可或缺的最实用、最有效、最有价值的质量管理方法和工具。                   
⒈ SPC基本概念
1.1 过程的两种变异
1.2 数据及其分布
1.3 控制图结构与原理
1.4 分析用与控制用分析图
2.  SPC与常规控制图的应用
2.1计量型控制图
2.2计数型控制图
2.3 常规控制图分析
3. 过程能力分析                             
3.1 过程能力
3.2 过程能力指数
3.3 过程性能指数

四、FMEA(失效模式和效应分析)
FMEA以最严密的形式总结了设计一个产品或系统时，一个设计者的设计思想（包括根据以往的经验和教训对一些环节的分析），并使之规范化、文件化。这种系统化的方法特别适合用来对大型的工程项目、医院系统、金融系统等高科技、高风险、高复杂多变系统的分析和研究。
1. 可靠性理论概述
1.1 可靠性与可靠度
1.2 故障与失效
1.3  可靠性理论框架
1.4  可靠性基本参数
2. 可靠性分析技术与失效模式
2.1 可靠性分析技术
2.2产品系统功能结构； 
2.3 失效和潜在失效模式；   
2.4 失效后果影响与风险系数RPN；
3.  FMEA分析表与案例讲授
3.1 FMEA分析方法、步骤；
3.2 FMEA分析表；
3.3 措施与方法；
3.4 案例评析。

五、MSA(测量系统分析)
MSA（Measurement Systems Analysis）测量系统分析，提供了对测量系统的测量评价方法。帮助理解测量系统的统计特性（偏倚、稳定性、线性、重复性、再现性），认识测量系统对过程控制中数据收集的影响。
1.  MSA 概述
1.1  测量系统及其分类
1.2  测量误差与校正的不完全
1.3  MSA 目的、范围
1.4  MSA分析方法与内容
2.  数据质量统计指标
2.1  偏倚（Bias）
2.2  变差（Variation）
2.3  准确度（accurate）
2.4  测量不确定度
3. 测量系统的基本要求
3.1 足够的分辨力
3.2 测量过程的稳定性
3.3 线性（Linearity）
3.1  重复性和再现性
3.3  零件间的变差
4.  小结与MSA报告

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