一、背景FMEA，SPC，MSA我们称之为预防工具三剑客，SPC，MSA更是以数据为基础的预防性工具。我们在企业很多时候是有数据统计，没有数据分析，更是没有分析后的应用与改善。贵公司有过TS/TL系统实施的基础,且曾有过SPC培训,那么此次训练基点会在SPC的分析与应用.课程特点：实务，从简单到复杂，循序渐进，活学活用。二、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***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R④计算总平均值和极差R⑤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SPC2、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)