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統計過程控制SPC培訓
培訓公開課大綱--本網站為簡版課程大綱，需要更詳細大綱請索取
一.課程特點:
1．重點是建立分析過程變差及SPC變差模型；
2.涉及到精密注塑、數控機加工組間變差生產過程的雙層變差SPC模型應用
3.所有計算SPC方法均有詳解,并有應用minitab軟件計算的演示；
4.包括多品種小批量生產過程SPC模型建立及實施。
二.培訓對象:技術管理人員、生產管理人員、質量管理人員和內審員和SPC管理人員。
三.培訓內容安排:
第一天上午
1章節.統計制造過程的控制講解 轉載必究
制造過程控制系統構成
例子演練-怎樣用產品三次設計確定統計制造過程的目標值
2章節.分布類型和統計量講解
怎樣計算算術平均數總體方差總體標準差
例子演練-樣本大于10時用樣本極差均值計算標準差為什么要隨機分組
3章節.產品變差講解
基于分布形態分析過程原因
例子演練-直方圖描述產品特性分布發現產品特性分布是馬鞍型這是什么原因引起的
4章節.正態密度函數講解
正態分布概率計算方法
例子演練-直方圖描述產品特性分布發現產品特性分布是馬鞍型這是什么原因引起的
5章節.中心極限定理講解 轉載必究
計算樣本均值的抽樣變差
例子演練-用中心極限定理說明控制圖靈敏度與子組容量的關系
6章節.正態分布總體參數估計講解
標準差計算的無偏估計方法
例子演練-用正態分布總體參數估計為什么要隨機抽取樣本
7章節.產品質量損失函數講解
怎樣減少損失函數的兩個方法
例子演練-損失函數的減少方法有幾種，為什么要減少損失函數的
第一天下午
8章節.戴明博士漏斗實驗講解
漏斗實驗中總共四種調整規則比較
例子演練-為什么說戴明博士漏斗實驗說明制造過程的控制要防止過度調整
9章節.過程能力指數Cpk和過程性能指數Ppk轉載必究
過程能力指數Ppk軟件MINITAB計算的樣本量與置信區間
例子演練-減小制造過程特殊原因變差系統措施有哪些
10章節.SPC概要&控制圖原理講解
控制圖原理與假設檢驗原理
例子演練-過程控制把特殊原因報告為普通原因有哪些危害
第二天上午
11章節.控制圖基本構造要素講解
記錄控制圖事件的內容
例子演練-為什么控制圖每班都要做事件記錄
12章節.Xbar-R控制圖講解
控制圖原理-均值抽樣變差轉載必究
例子演練-控制圖原理-R抽樣變差為什么不是正態分布函數
13章節.過程改進循環講解
實施控制圖的兩個階段
例子演練-控制圖兩個階段開展的分析用控制圖的作用舟有哪些
14章節.控制圖統計分析講解
判異準則的應用
例子演練-控制用控制圖選擇過程判異準則的原則是什么
15章節.計量型控制圖
控制圖靈敏度與子組容量
例子演練-分析用控制圖子組數大小考慮了哪兩個原因選擇了25組
16章節.評價過程能力講解
公差中心與目標不重合時的過程能力指數Cpm計算依據
例子演練-為什么公差中心與目標不重合時的過程能力不能用過程能力Cpk和過程性能Ppk計算
17章節.控制用控制圖監控過程 轉載必究
確定用控制圖控制限方法
例子演練-確定控制用控制圖的控制中心值要考慮哪些因素
18章節.過程受控和過程能力
怎樣持續改進過程潛力
例子演練-是不是說過程能力高時過程就可以不受控，這樣節省了過程控制的成本
第二天下午
19章節.單值和移動極差圖講解
單值和移動極差圖優點和缺點
例子演練-單值和移動極差圖相鄰兩個為一組與相鄰兩個為三組有什么不同
20章節.正態性檢驗及非正態分布的過程能力計算講解
怎樣用Minitab對數據分布進行正態性檢驗
例子演練-Minitab正態性檢驗所需要樣本數據至少是多少
21章節設備能力指數Cmk模型建立及計算講解
計算Cmk流程和公式
例子演練-同一個制造過程為什么設備能力指數大于過程能力Cpk
22章節.統計過程的控制實施流程講解 轉載必究
使用控制圖要做什么準備工作
例子演練-簡述控制圖與預測性維護之間的的關系，如果一個過程預防性維護做的非常好，需要應用控制圖嗎
23章節計數型數據控制圖
有關計數型數據控制圖原理及局限性
有限分級數計數型數據的方法應用于計量型控制圖
例子演練-100ppm的制造過程為能夠使用計數型數據控制圖每組容量至少多少
24章節..均值-標準差圖原理、研究用控制圖和控制用控制圖應用
均值-標準差圖與均值-極差圖圖的比較
例子演練-均值-標準差圖優點是什么，缺點又是什么
四.SPC培訓學時:每天七小時共2天14小時
SPC統計過程控制
SPC統計過程控制是一有反饋過程控制系統，利用統計方法分辨是普通原因還是特殊原因。
出現特殊原因時提供統計信號，采取措施消除；
當不存在特殊原因時，防止過度調整；
消除特殊原因過程可預測，評價過程能力和性能。
過程控制系統
用信息檢驗，根據過程輸出-產品特性對目標的偏離的信息反饋，采取措施調整過程，避免輸出偏離目標。
設置過程特性使產品特性值達到目標值。
控制減少人員、機器、方法、環境、材料、測量變差。
產品變差
由于過程人員、機器、方法、環境、材料、測量的變差，使過程輸出的產品特性有變差，每件產品的尺寸與別的不同。
質量損失函數
福特公司自動變速裝置噪音大、換擋性能差，花費巨額保修成本。馬自達公司的該裝置噪音低、換擋平順、而且保修成本低。福特把兩家的變速裝置拆卸下來進行比較。它們有相同的設計和規格，福特零部件都滿足規格，其尺寸分布遍及各處，有些在規格的這一端，有些在另一端，還有一些在中間。馬自達公司的零部件規格則緊緊圍繞著一個目標值--設計中心值。福特公司董事長，向福特公司的工程師發布了一道命令，按照目標值進行設計，而不是讓尺寸在寬泛的規格界限周圍左右偏離。
過程控制-現場措施LocalActions
由過程現場人員實施,消除可控制的特殊原因變差,大約可糾正15%的過程問題。
調整過程特性使過程分布中心與目標值一致;
消除過程可控制的特殊原因變差減少過程的變差。
過程改進-系統措施ActionsontheSystem
管理人員來采取措施糾正變差的普通原因，消除普通原因變差減小過程變差。
規定供方提供一致性更好的材料;
改進設備和工裝;
運用DOE技術改進工藝。
D．1損失函數的概念
生產出的所有零件都符合工程規范要求，這一可理解的期望是使用能力指數（以及其他過程量度）的驅動力。激發這種期望的基本概念是這樣一種思維方法：對于所有在規范之內的零件，不管它們位于規范范圍內的什么地方都是好的（可接受的），所有超出規范的零件，還價它們偏離規范多遠，都是壞的（不可接受的），質量管理專家有時將這種概念定義為“目標柱“思維方法（見29圖（a）。
盡管這種思維模式（好/壞）過去一直在廣泛應用，圖29（b）提供了另一種更有用的模式即一種與真實的行業更接近的模式?？偟膩碚f，該模式的形式為一拋物線并且利用隨著某特定的特性值偏離規范目標值越遠，顧客或社會蒙受的損失呈二次方增加（與線性相反）的原理，這種被稱為損失函數的概念中隱含的假設是設計意圖（規范目標值）能適當的與顧客的要求很好地保持一致。
D．2語過程與顧客的要求一致
第I章的第2節用圖描述了一個過程（見圖1，第6頁），這一過程的輸出特性也可根據其變差的分布圖形來表示。該分布可稱作過程分布見圖30（a））。
可以對圖30（a）所示的過程特性分布建立一個如圖30（b）所示的損失函數圖。另外，假設在顧客要求（規范的目標值）中沒有與僅有很小的變差，將過程分布疊加到顧客要求損失函數曲線上[圖30（c）]，可得到兩個結論：
為了減少顧客的損失，希望語過程（過程中心）使之與顧客的要求（規范目標值）一致；
如果不斷減少目標值周圍的變差，可給顧客帶來額外的好處[見圖30（e）]。
這種分析有時被稱為將“過程的呼聲”調整到“顧客的呼聲”一致（詳細介紹見附錄H，參考文獻22）應注意盡管在本例中假設“顧客的呼聲”沒有變差，而實際中“顧客的呼聲”（規范目標值）的確有變化，這樣用一個給定的過程要取得顧客真正的滿意就更難了。
最后，當考慮本過程正在生產的零件的實際分布，產生估計的轉化損失時，結合本過程正產生可以看出：在這種情況下顧客總損失中，僅有約45%是由超出規范限的零件造成的，而其余的是規范限之內但不是目標值處的零件造成的[圖30（d）]。這很好地說明了“目標柱”思維方法或計算“壞的”零件（超出規范限的零件）的百分數，的確不能為實際過程對顧客的影響提供正確的理解。
第5節
過程控制和過程能力
在汽車工業中可接受的作法是一個過程被證明處于統計控制狀態后才計算其過程能力。過程能力是作為利用從過程中得到的統計數據來進行過程性能預測的基礎。利用從過程中得到的一定時間的不穩定或不重復的數據來進行預測是沒有什么價值的。
特殊原因是造成分布的形態、分布寬度或位置改變的原因，因此會很快使過程能力預測失效。用來計算不同的能力指數或比值所要求的數據是從處于統計控制狀態的過程獲得的。
能力指數可分成兩類：長期的和短期的。短期能力的研究是以從一個操作循環中獲取的測量為基礎的。這些數據用控制圖分析后作為判定該過程是否在統計控制狀態下運行的依據。如果沒有發現特殊原因，可以計算短期能力指數。如果過程不是處于受控狀態，就要求采取解決變差的特殊原因的措施。這種研究通常用于驗證由顧客提出的過程中生產出來的首批產品。另一個用途，有時也叫機器能力研究，是用來驗證一個新的或經過修改的過程實際性能是否符合工程參數。
如果一個過程是穩定的并且能符合短期的要求。緊接應進行另一種型式的研究。長期能力研究包括通過很長一段時間內所進行的測量應在足夠長的時間內收集數據，同時這些數據應能包括所有能預計到的變差的原因，很多變差原因可能在短期研究時還沒有觀察到。當收集到足夠的數據后，將這些數據畫在控制圖上，如果沒有發現變差的特殊原因，便可以計算長期的能力
和性能指數。這種研究的一個用途是用來描述一個過程在很長的一個時期內包括很多可能變差原因出現后能否滿足顧客的要求的能力——例如：量化過程性能。
幾個不同的指數已被提出。因為1）沒有一個單獨的指數可以萬能地適用于所有過程；且2）沒有一個給定的過程可能通過一個單獨的指數完整地來描述。例如：推薦同時使用Cp和Cpk（見第II章第5節），并與圖表技術一起使用，可以更好地理解估計的分豈有此理和規范界限的關系。在某種意義上說就是比較（并且努力使兩者一致）“過程的呼聲”和“顧客的呼聲”（參見參考文獻22）。
所有的指數都有不足之處且可能產生誤導。任何從計算的指數中得到的推斷，可以從計算這些指數的數據中找到合適的解釋。
有關汽車公司已經確定了對過程能力固定的要求。讀者有責任與他們的顧客聯系從而確定使用哪些指數。在有些情況下，可能最好是什么指數都不合適，或不是基于顧客的要求，努力使過程來符合這些規范浪費大量時間和精力。第II章第5節描述的是能力和性能指數的選擇以及在使用這些指數時的注意事項。