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统计过程管理SPC

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培训受益：
让学员认识统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测资料的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。
通过课程的学习，让学员了解SPC的原理，正确应用SPC的技巧。让SPC不仅仅是绘图，更是动态的管理手段，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。
课程内容：
一、数据的基本常识：
⒈数据的分类
⒉收集数据的目的
⒊收集数据应按注意的事项
①有效数字
②数字的修约规则
⒋数据的几个重要特征：
①表示数据集中位置的特征数
②表示数据离散程度的特征数：极差、方差、标准偏差（σ）
⒌标准差与平均值关系
二、关于SPC理解
1.永续经营法则
2.客户对供应商spc之要求
3．SPC基础
SPC起源、背景
最新版本 SPC的变化
SPC的假设条件
统计资料的类型（计数、计量）
正态分布
中值、极差、标准偏差的计算
过程的变异
三、控制图--SPC质量控制的基本元素是控制图。
⒈什么是控制图：(控制图原理：3σ原则)
⒉控制图的主要用途：
变异的本质：共同原因、特殊原因
管制状态
SPC两个阶段：分析阶段，监控阶段
分析用的控制图主要目的：
管理用的控制图主要作用：充分体现出SPC预防控制的作用。
⒊控制图的基本形式
控制图的种类及主要用途 (表)
⒋计量值控制图
⑴平均值－极差控制图
例：
①收集数据
②数据分组，填入数据表
③计算各组（样本）的平均值X和极差R
④计算总平均值和极差R
⑤计算中心线和控制界限：控制图系数表
⑥绘制控制界限
⑦标注有关可参考事项
⑵中位数和极差控制图：案例：
⑶单值─移动极差控制图（X－Rs）
做法。例：某零件X－RS控制图
①收集数据，填入数据表
②计算各样本的移动极差及其平均值
③求X控制图的中心线和控制界限
④求Rs控制图的中心线和控制界限
⑤画中心线的和控制界限
⑥标注有关事项
⑷平均值和标准偏差控制图
案例：
⑸控制线的修订分析
⒌计数值控制图
计数值控制图有不合格品率控制图(P图)、不合格品数控制图(Pn)图、单位缺陷控制图(u图)和缺陷控制图(C图)。
⑴不合格品率控制图(P控制图)
主要用途
P控制图几种画法：
一是收集的样本大小n不等
二是对上述控制界限的计算进行简化，
不合格品率控制图（Ｐ控制图）画法：案例1：案例2：
⑵不合格品数控制图（Pn控制图）案例：
⑶单位缺陷数控制图（μ控制图）
⑷缺陷数控制图（C图）　(例子)　
⑸公差百分率控制图
①什么是公差百分率控制图
②中心线和控制界限的确定
③公差百分率控制图的特点
⒍控制图的观察分析　
控制图与工序变化的分析和判断
⑴工序稳定状态的判断
工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则
⑵工序不稳定状态的判断
①点子超出控制界限
②点子处在警戒区内
③点子在控制界限内，但点子排列有缺陷
⒎控制图异常的处理
⑴4种情况应重新计算控制界限并作控制图：
⑵控制图两种错误的分析
⑶3σ控制界限的意义
⑷质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面：
⒏使用控制图的注意事项
①分组问题、 ②分层问题、③控制界限的重新计算
课堂练习
四、工序能力分析
⒈工序能力的含义：工序能力与生产能力、机械能力的区别
⒉工序能力的数量表示：
为什么用6σ来表示工序能力？
⒊工序能力与公差图
⒋工序能力指数Cp及其计算
①正态分布
②双向允差，工序分布中心与规格中心重合（即无偏移的情况）
③双向允差，工序分布中心与规格中心有偏移
有偏移时工序能力指数用符号CPK表示：例:
④单向公差情况：只有公差上限TU时
单向公差情况：只有公差下限TL时：例:
⒌工序能力的判断及处置
⑴工序能力判断标准
⑵有偏离系数工序能力的判断标准
⑶CP值对应的总体不合格品率表（％）
⒍处　置：
CP＞1.67时、1.33 < CP≤1.67时、1< CP≤1.33时、0.67 < CP≤1时、CP≤0.67时
⒎改善及矫正措施
⒏工序能力指数计算练习
五、推进SPC的关键点
1、培训SPC
2、确定关键质量因素
3、提出制程管制标准
4、在各部门落实，将具有立法性质的有关制程管制标准的文件编制成明确易懂，便于操作　的手册，供各个制程使用
5、统计监督和管制制程
6、诊断异常和采取措施解决问题
六、小组讨论与问题解答
七、回顾与总结

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