SPC统计性过程控制实战应用
课程背景
SPC已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，有效的实施、应用SPC可以及时预防过程中即将出现的问题，采取适当改善措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。本课程帮助企业培训更加优秀的品质管理人员，建立正确品质统计应用概念，了解如何灵活应用统计方法于制程控制当中，及时的发现异常，并加以改善，从而达到减少变异并控制成本的最终目的。
培训目标
正确认识并掌握统计方法的真正特性，帮助企业循序渐进的落实并执行SPC系统
灵活应用SPC统计手法，帮助企业即时侦测到异常状况，迅速做出改进的对策
正确和灵活的将产品规格公差范围和过程参数与过程能力有机结合起来，使设计和生产人员利用合适生产能力和品质能力满足不同客户的品质要求和成本要求，是本课程的一大特色
课程内容：
第一章、各阶段的质量管理重点
第二章、数据的基本常识：
一、数据的分类
二、收集数据的目的
三、收集数据应按注意的事项
1.有效数字
2.数字的修约规则
四、数据的几个重要特征：
五、标准差与平均值关系
第三章、关于SPC理解
一、SPC 起源、背景
二、最新版本SPC的变化
三、SPC的假设条件
四、统计资料的类型（计数、计量）
五、正态分布
六、中值、极差、标准偏差的计算
七、过程的变异
八、案例练习
第四章、控制：SPC—质量控制的基本元素是控制图。
一、什么是控制图：(控制图原理：3σ原则)
二、控制图的主要用途：
1.变异的本质：共同原因、特殊原因
2.管制状态
3.SPC两个阶段：分析阶段，监控阶段
4.分析用的控制图主要目的：
5.管理用的控制图主要作用：充分体现出 SPC 预防控制的作用。
三、SPC控制图的基本形式
1.控制图的种类及主要用途(表)
四、计量值控制图
1.平均值－极差控制图
2.中位数和极差控制图：案例：
3.单值─移动极差控制图（X－Rs）
4.平均值和标准偏差控制图案例：
5.控制线的修订分析
五、SPC计数值控制图
1.计数值控制图有不合格品率控制图(P图)
2.不合格品数控制图(Pn图)
3.单位缺陷控制图(u图)
4.和缺陷控制图(C图)。
1)不合格品率控制图(P控制图)主要用途
2)不合格品数控制图（Pn控制图）案例：
3)单位缺陷数控制图（μ控制图）
4)缺陷数控制图（C图）(例子)
5)公差百分率控制图
六、控制图的观察分析
1.SPC控制图与工序变化的分析和判断
1)工序稳定状态的判断
2.工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则
1)工序不稳定状态的判断
2)点子超出控制界限
3)点子处在警戒区内
4)点子在控制界限内，但点子排列有缺陷
七、SPC控制图异常的处理
1.4种情况应重新计算控制界限并作控制图：
2.控制图两种错误的分析
3.3σ控制界限的意义
4.质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面：
八、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
第五章、SPC工序能力分析
一、工序能力的含义：工序能力与生产能力、机械能力的区别
二、工序能力的数量表示：
三、为什么用6σ来表示工序能力？
四、工序能力与公差图
五、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
4.有偏移时工序能力指数用符号CPK表示：例:
5.单向公差情况：只有公差上限TU时
6.单向公差情况：只有公差下限TL时：
六、工序能力的判断及处置
1.工序能力判断标准
2.有偏离系数工序能力的判断标准
3.CP值对应的总体不合格品率表（％）
七、处置：
八、改善及矫正措施
九、工序能力指数计算练习
第六章、回顾与总结