统计过程控制(SPC)

预防优于检测

没有SPC，就没有现代工业

“经验证明：疏于用控制图分析数据是增加费用，耗费努力和降低士气的最好方式。”

                       ── GE 前总裁， Donald J. Wheele 博士

依靠在生产管理过程中各个阶段的产品检测保证质量，“等客户投诉或问题出现后才开始解决”——这种被动的管理及思维模式，束缚了企业的发展，难以满足日趋激烈的市场竞争。越来越多的国际性企业，开始运用统计技术，在生产产品或实现服务的过程中控制品质，在提早防范问题发生的同时提升自身的过程能力，获得突破性改进。统计过程控制与能力分析（Statistical Process Control and Capability，缩写为SPC），在DMAIC工作路径中，是整个过程改进和控制计划的一部分。用于过程实时监控和持续改善，通过分析信号或事件的过程参数，识别改进（变异）机会，继而改进过程并保持成果。
企业选送参加培训的人员，将在SPC专家的指导下，接受 1 天的集中训练，通过教学游戏和案例讲解，掌握SPC的基本原理与应用方法，从而能够在今后实际工作中设计合理的过程实时监控和持续改善方案，解决实际问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。
课程目标：
一、 了解统计改善和统计过程控制的作用 ；
二、 了解和掌握SPC基本原则；
三、 学习了SPC相关的高级统计知识；
四、 掌握SPC在DMAIC过程中的应用方法；
五、 掌握不同类型控制图表使用和分析方法；
六、 应用SPC解决实际问题的能力；
七、 使用Minitab 来学习SPC，方便容易。
课程特色：
将结合丰富的中外案例进行分析，启迪性谚语、典故等授课，使参训人员在轻松活跃的氛围中，充分掌握课程内容，并在互动的分享交流中增加收获。
课程对象：设计、研发、工艺、产品、质量、Yield及分析等工程技术人员,
            生产主管与经理，企业各级管理人员，六西格玛黑带大师人选
   

课程大纲：

单元名称	内容与重点	单元目标 （解决问题）
一、	概述	什么是统计过程控制与能力分析(SPC)？ SPC的控制策略与管理要素 控制计划的组成 波动分析 选择正确的控制图	•  SPC概念的理解
二、	应用管理图（一）	管理图概述 控制图的8项规则及运用 Xbar-R管理图（群的大小为5或5以下时使用） Xbar-S管理图（群的大小比5大时使用） 单值移动范围（I—MR） 实例分析	•  计量型管理图
三、	应用管理图（二）	1.      不合格率P管理图 2.      不合格个数NP管理图 3.      缺点数C管理图 4.      单位缺点数U管理图 实例分析	•  计数型管理图
四、	过程能力评价	1.      过程能力（Process Capability） 2.      过程能力指数Process Capability Index）和评价法 3.      过程的波动和子群组 4.    Cp, Cpk, Cpu, Cpl，Pp, Ppk, Ppu, Ppl, Cpm 的计算 5.      Taguchi博士的质量定义 6.      6σ程式设计和1.5σ Shift 7.    Cpk和不合格率换算表(ppm) 8.  实例分析	• 过程能力分析 • 使用Minitab来计算过程能力指数
五．	SPC在DMAIC中的运用	1.        SPC在DMAIC中的运用 2.        案例分析	• 了解DMAIC的路径图