《SPC高级应用》课程介绍

《SPC高级应用》课程介绍
针对的客户:
本课程针对制造业，特别是高成本的制造，以及高价值的产品，一旦发生不合格，则产生很高的质量损失成本。同时，针对具有一初级SPC的基础，但存在如下问题的客户： 虽然有一定的SPC知识，但在实际应用时仍然不知从何做起!虽然做过SPC，但控制效果不甚理想,虽然想要在公司内应用SPC，但难以推行
课程对象：
质量工程师（识别、策划和指导SPC的应用，识别受影响的范围）, 质量检验员（监督SPC的执行，识别变异趋势）、 生产工程师（分析失控的趋势和原因）、 一线生产主管（监督SPC的执行）、 一线生产员工等（记录过程因素，输入数据，识别并反馈变异趋势）。
课程的目标与收益：
发现不良趋势，避免不良产生：让学员掌握如何通过过程的监控，确保在不合格真正发生之前，发现不良趋势，避免不合格的发生，保证生产的正常运行。 
让改善效果和目标有据可依：让学员掌握通过对过程趋势的监控和分析，确认所做的改善是否真正产生了效果，过程能力是否达到了预期的目标。
可以根据快速基于自己工厂中的产品和过程，识别是否需要SPC的过程。 
可以学会对数据的初步分析，以及如何识别适用的SPC方法，包括特殊控制图和非正规控制图的作法。 
如何通过展示SPC的试用成果，来说服管理层大规模导入SPC。 
课程的特点 – 区别于一般的SPC培训 
• 一开始通过实际案例，让学员了解SPC的概念和作用 
• 让学员对SPC产生感性认知 
• 更详尽的SPC的原理 - 控制图为什么能够发现失控 
• 生动形象的原理介绍 
• 更全面的SPC准备介绍，解决SPC失败的主要原因之一 
• 特性选择不当会导致SPC失败 
• 熟悉基本步骤后，逐渐引入其它较深内容 - 先有骨架，再长肉 
• 使学员有一个整体观 
• 推行SPC的详尽步骤和方略 - 如何让领导层支持 
• SPC试点 → 改善成本收益 → 说服力
虽然有一定的SPC知识，但在实际应用时仍然不知从何做起。
这种情况可能是由于： 
1. 不知如何做SPC的前期准备，如：建立SPC工作流程、选择适合SPC控制的过程和特性，及选择控制图类型； 
2. 缺乏足够的案例研究和练习。 
咨询师将会这样帮助客户： 
• 如何准备SPC工作流程、适合SPC的特性及基于特性选择正确的控制图 
• 配合案例和练习，详细讲解不同类型控制图的适用条件和方法 
• 详细介绍如何选择和验证适合SPC的过程和特性 
• 结合客户的实际产品和过程，通过现场辅导来指导如何应用SPC。 

授课的方式和形式
•   公开课： 同时面向多个客户授课，重点讲授特殊控制图和非正规条件下的控制图，并         做综合练习。 
•   企业内训： 在客户现场进行授课。在开始前的一周内，与客户沟通，根据实际的产品  和过程，选定要添加的高级控制图的种类。还可以解答客户的实际问题。 
•   客户现场辅导： 结合客户的具体产品和生产过程，指导他们选择SPC的的控制特性、SPC的类型，以及制定SPC的工作流程（程序）。 
课程时间： 3天
课程大纲：
注1：高级应用课程包含下面粗体的内容
注2：企业内训和现场辅导时，可根据客户企业的需要来添加相关的粗体项目
1. 过程和过程控制
2. 初始SPC
3. SPC所涉及的统计概念和理论 – 揭示SPC的本质
 随机变量
 数据分布
 正态分布
 中心极限定理
 受控与失控 – 控制图是正态分布在时间维度上的展开
 普通原因与特殊原因
 控制图如何揭示普通原因特殊原因
4. 控制图的建立
 概述
 建立控制图的准备
 获得管理层的支持，以便配置相应的资源
 专门的人员
 数据采集和上传工具
 反馈机制的建立
- 练习
 确定需要用控制图控制的特性
 定义使用SPC的过程和特性
 使不必要的变差最小化（已知的，明显的，可永久性纠正的，不必使用控制图来识别的变差）
 确认测量系统的能力是足够的
 分析用控制图
 概述
 控制图的建立流程（以Xbar-R均值-极差图为例）
 Xbar-R均值-极差图的制作及分析 – 基本步骤
 基本步骤练习
 如何合理地确定子组和合理地抽样
 子组容量与探测灵敏度
 抽样频率
 子组内单个样品的抽样
 多生产流的抽样
- 子组容量 - 探测灵敏度练习
- 子组和抽样规划练习
 如何评价数据的独立性
 如何评价数据的正态性
 控制限的建立
 需要的子组数量
 关于控制限标准差的个数
 关于控制图的误判率
 过程控制解释（如何判断有失控，各种失控模式的原因及相应的纠正措施，判断准则与平均运行长度ARL）
- 失控模式判断练习
 实例演示均值-极差图的制作及分析
 受控与能力–如何评价分析用控制图可以用于在线控制
 均值-极差图的建立流程
- 综合练习 
 过程控制解释–失控判断准则及其原因分析在线用控制图
 在线监控、反馈、问题分析和解决
 控制图的更新
 抽样方案的改变
 产品或过程的变更
 控制图的有效性
 Xbar-S均值-标准差图
 
 I-MR单值-移动极差图
5. 特殊控制图（通过实际问题的提出来引出）
 Z-MR（标准化单值图，适用于多品种小批量产品过程的控制）
 时间加权控制图
 EWMA（时间加权移动平均控制图，适用于均值变化微小的情况）
 CUSUM累积和控制图
6. 多变量正态控制图
 概述
 T方控制图
 广义方差控制图
 多变量EWMA控制图
7. 非正规条件下的控制图（通过实际问题的提出来引出）
 概述
 非正态数据的控制图
 对数据分布的正态性的理解
 非参数方法 - 正态性转换后仍然不正态的情况
 总结 
 非单一变异源数据的控制图
 对非单一变差源的理解
 I-MR-R/S控制图
 自相关数据的控制图 – 基于AR模型的残差控制图
 计量型控制图的选用
- 计量型控制图综合练习
8. 过程能力分析
 基本的概念
 过程能力分析的基本方法
 不划分子组时的过程能力分析
 如何衡量过程均值的偏移程度
 设备能力指数Cmk
 组间和组内过程能力分析
 非正态数据的过程能力分析
 多变量分布的过程能力
- 综合练习
9. 计数型控制图
 不合格品率控制图 – P图 
 P图的概念和应用背景 
 理论基础（二项分布）
 控制限
 P图的建立
 子组容量
 子组频率
 失控判断准则
 建立的步骤
 过程能力
 不合格品数控制图 - NP图
 应用背景（注重与P图不同的适用情况）
 与P图的区别
 其余同P图
 NP图示例
 单位缺陷数控制图 – u图
 概念和应用背景
 理论基础（泊松分布）
 控制限
 u图的建立 – 示例
 与P图相同的部分
 与P图不同的部分
 过程能力
 缺陷数控制图 – c图
 概念和应用背景
 c图的建立
 与u图相同的部分
 与u图不同的部分
 过程能力
 标准化计数型控制图
 计数型控制图类型的选用
- 计数型控制图综合练习
10. 基于概率的控制图
 红绿信号灯控制图
- 示例与练习-1
- 示例与练习-2
 预控制图
- 示例与练习-1
- 示例与练习-2
11. 应用控制图进行持续改进
 持续改进与统计过程控制（介绍如何用控制图展现改善的效果）
- 练习
12. 企业如何推行统计过程控制 
 获得领导层的支持<