SPC高級應(yīng)用

  培訓(xùn)講師:姜傳武

講師背景:
姜傳武老師姜傳武,資深質(zhì)量管理和焊接技術(shù)專家,擁有30年的跨行業(yè)、跨職能的實踐經(jīng)驗,包括機械制造業(yè)、IT硬件制造業(yè)和高端電器制造業(yè)的工作經(jīng)歷,這使得姜老師的咨詢和授課顯得極富底蘊。姜老師擔(dān)任美國奧曼克咨詢有限公司(OMNEX)高級咨詢師,英 詳細(xì)>>

姜傳武
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SPC高級應(yīng)用詳細(xì)內(nèi)容

SPC高級應(yīng)用

SPC高級應(yīng)用 課程大綱
課程簡介:
本課程聚集于五個部分:常規(guī)控制圖的探討和加深(第一部分)、應(yīng)用擴(kuò)展(第二~四部分),以及綜合練習(xí)和答疑(第六部分)。
適用的范圍:
本課程中介紹的控制圖和能力分析適用于所有的制造過程。
在基本的SPC培訓(xùn)(1~2天)中,學(xué)員主要學(xué)習(xí)的是SPC的基本概念,數(shù)據(jù)符合常規(guī)控制圖條件的情況。在這種情況下實踐,會遇到下列問題:
實踐中只要與課堂上講的稍有出入,就不能規(guī)范使用SPC。這是由于SPC涉及的統(tǒng)計理論和SPC本身的理論知識深度不夠所致!
控制圖不能起到有效的預(yù)防不合格的作用!這可能是由于實踐中往往有大量的情況不符合常規(guī)控制圖的條件,例如:數(shù)據(jù)非正態(tài)、自相關(guān)、一腔/模多穴等等。這需要使用另外的方法來做!
當(dāng)一個零件的多個特性相互關(guān)聯(lián)、相互影響,分別做單個特性的控制圖就不能夠準(zhǔn)確反映實際的變異情況了。
本課程涵蓋了眾多SPC的應(yīng)用實踐中出現(xiàn)的錯誤和誤區(qū),以及特殊情況,同時具有廣度、深度和實用性!還有大量的模擬真實應(yīng)用環(huán)境的綜合練習(xí)和現(xiàn)場答疑(長達(dá)3~4個小時)!
適合學(xué)習(xí)本課程的學(xué)員:
已經(jīng)有一定的SPC基礎(chǔ)(理論與實踐)的學(xué)員,學(xué)員需要有基本的統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)。
本課程的課時:3天
課程大綱:
第一部分:常規(guī)控制圖的理論探討和加深(7小時)
常規(guī)控制圖所涉及的統(tǒng)計理論和使用條件
SPC所涉及的統(tǒng)計理論
中心極限定理在控制圖中的應(yīng)用
正態(tài)性及其檢驗方法
獨立性及其檢驗方法
隨機性及其檢驗方法
假設(shè)檢驗的理論在控制圖中的體現(xiàn)
如何在控制圖上來判斷常規(guī)隨機性、獨立性和正態(tài)性
在建立控制圖時容易忽略的方面
下列各項做得不充分時會發(fā)生什么情況?
相應(yīng)的資源
專門的人員
工作流程(程序)
數(shù)據(jù)采集、上傳、分析和報警
反饋機制的建立
所要控制的特性
定義使用SPC的過程和特性
特性數(shù)據(jù)是通過破壞性檢測獲得,應(yīng)當(dāng)怎么做?
使不必要的變差最小化(已知、顯著且可永久性糾正的,不必使用控制圖來識別的變差)
確認(rèn)測量系統(tǒng)的能力是足夠的,測量系統(tǒng)的分辨力不足夠時在控制圖上如何判斷
控制圖的建立流程及易犯的錯誤
對于控制圖與CPK/PPK的先后順序的考慮
子組定義和抽樣方案及常見誤區(qū)
子組容量與探測靈敏度的探討及其應(yīng)用
抽樣頻率
多生產(chǎn)流的抽樣
實時或100%檢測時,如何抽樣?
控制限的建立
需要的子組的個數(shù)和數(shù)據(jù)個數(shù)(為什么通常需要至少25個子組,且100個數(shù)據(jù))
關(guān)于控制限標(biāo)準(zhǔn)差的個數(shù)與第I、II類錯誤的概率(誤判率)
控制限與控制圖的靈敏度
均值-極差/標(biāo)準(zhǔn)差控制圖中為什么需要先判斷極差/標(biāo)準(zhǔn)差圖
過程控制解釋(判異準(zhǔn)則)
當(dāng)控制圖出現(xiàn)失控趨勢時的處理步驟
典型的和非典型的失控趨勢
受控與能力–如何評價分析用控制圖可以用于在線控制
在線控制圖
在線控制圖的失控判斷準(zhǔn)則與分析用控制圖有什么不同
常見的在線控制圖使用誤區(qū)
在線用控制圖更新
什么情況下需要更新
更新時需要改變控制圖的哪些地方
不同等級的失控的不同處理方式
分析失控原因及制定遏制措施的途徑:
失控類型 + 數(shù)據(jù)點日志 + 控制圖靈敏度 + 過程專業(yè)知識
演示與練習(xí):均值-極差圖的制作、分析及遏制措施
I-MR單值-移動極差圖
使用條件及使用I-MR的典型制造過程
極差長度的概念及長度的選擇(案例演示與練習(xí))
常規(guī)控制圖存在的局限性分析
第二部分:特殊控制圖(2小時)
Z-MR(標(biāo)準(zhǔn)化單值圖,適用于多品種小批量產(chǎn)品過程的控制)
時間加權(quán)控制圖 -適用于均值變化微小的情況
EWMA時間加權(quán)移動平均控制圖
CUSUM累積和控制圖
第三部分:非常規(guī)條件下的控制圖和過程能力分析(7小時)
有哪些過程的特性構(gòu)成非正態(tài)分布?它們構(gòu)成的分布是什么?
有哪些典型過程特性構(gòu)成屬于非獨立的規(guī)律?
非正態(tài)數(shù)據(jù)的控制圖
常規(guī)控制圖對數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性的要求
數(shù)據(jù)非正態(tài)時的分析 - 為什么是非正態(tài)的?
個體分布標(biāo)識-利用具體的分布的參數(shù)制作控制圖
將非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為正態(tài)后制作控制圖
非參數(shù)方法 - 正態(tài)性轉(zhuǎn)換后仍然不正態(tài)的情況
非單一變異源數(shù)據(jù)(不符合隨機性條件)的控制圖
對非單一變差源的理解
I-MR-R/S控制圖
自相關(guān)(非獨立)數(shù)據(jù)的控制圖 – 基于AR模型的殘差控制圖
非常規(guī)條件下的過程能力分析
組間和組內(nèi)過程能力分析
非正態(tài)數(shù)據(jù)的過程能力分析
第四部分:多變量正態(tài)控制圖和過程能力分析(2小時)
概述
T方控制圖
廣義方差控制圖
多變量EWMA控制圖
多變量分布的過程能力
第五部分:控制圖和過程能力分析綜合練習(xí)與現(xiàn)場答疑(3小時)

 

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