163微课堂> 生产物流> 质量管理>SPC实战教程


〖适用人群〗

厂长、品质部/生产部/研发部/工程部/采购部等部门经理、品质工程师、过程工程师、基层核心员工以及对spc感兴趣的人士

〖课程背景〗
SPC实战教程旨在为我国企业培育具有统计战略思维的中高层管理干部, 通过SPC管理方法的引进, 逐步引进其他先进品质管理工具和手法, 领导企业向世界一流企业迈进。本课程适合于那些SPC导入成效甚小但又渴望高效导入SPC手法的企业。
SPC实战教程结合讲师施荣伟20年SPC实践经验和不断博采众长的成果积累,引用企业实际案例加以补充,总结概括了SPC的工作模式和适用的方法工具。通过程理论与实践相结合作为基点,注重于知识面和操作面,引导学员能联系企业自身实际,寻找SPC的运作项目,并与专业技术及其它相关工具方法相结合,在生产和管理现场建立控制图,对出现的问题进行分析,能适宜地采取措施,运用SPC的理念和技能,提高对生产和服务过程控制和改进的有效性。

〖课程收益〗
(1)了解SPC原理和应用,能够策划和推导企业SPC项目的应用
(2)了解品管的核心统计理论--正态分布的含义及其运用
(3)学会利用正态分布和控制图来更好地理解过程改进过程的方法
(4)掌握建立和运用常规控制图的实战技巧
(5)掌握控制图的解析方法及其改善策略
(6)掌握过程能力研究,计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法
(7)能免费获得Minitab统计软件安装,并基本掌握Minitab软件的基本操作方法

SPC实战教程由智慧365网企业管理精心制作和收集,欢迎大家观看,如果您认为该视频对您有所帮助,请把该视频链接分享给您的亲朋好友,让更多的人得到帮助,一起传播正能量。

企业管理知识推荐

  • 王啦啦 

    导视 王啦啦 

    离散型分布:二项分布 泊松分布
    连续性分布:正态分布 x二阶分布 t分布  f分布
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    第一集 ZNL

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    第二集 程子云

    常用分布
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    万达

    找了很久的学习视频,终于找到了,比PPT上手容易很多很多,很详细
    1
  • 方云一

    方云一

    SPC实战教程笔记:
    1、持续可信的品质 — CPK
    2、1.2 SPC基本概念
    3、1.3 过程控制系统原理
    4、原理1: 过程
    5、2:有关过程的信息
    6、3:对过程采取措施——控制
    7、 4:对输出采取措施——检验
    8、过程控制的两种策略:检验和预防
    9、1.4 SPC的工具─控制圖
    10、1. 5 SPC 的目标
    11、SPC的核心—预防
    12、1. 6 SPC应用与收益
    13、 SPC 收益
    14、1. 7 推行SPC势在必行
    15、SPC:传统质量管理与现代质量管理的水分领
    16、 变异知识
    17、2.1 波动与变异?
    18、2.2 红珠实验
    19、数据
    20、做控制图
    20、2.3 质量波动的根源--- 5M1E
    22、2.4 特殊原因和普通原因
    23、特殊原因和普通原因
    24、变差: 普通原因和特殊原因
    25、识别特殊原因和普通原因唯一方法
    26、2.5 变异、过程控制和过程能力
    27、过程控制和过程能力
    282.6 过程分类(四类过程)
    1
  • 计控

    计控

    统计过程控制 SPC: 是运用统计学的原理和方法,以控制图为工具对过程及其输出进行分析,来确定过程变差的特殊原因,以便采取适当措施来达到并保持统计控制状态,从而提高过程能力的方法。

    S—统计:SPC是建立在统计学基础之上的,正态分布 是其最基本的统计理论;
    P—过程:SPC基于过程的方法,通过对过程的管制,达到改进质量的目的;
    C—控制:SPC是建立在±3σ范围内的可预期的
    控制 ,目的是获得一个稳定的过程。

    过程:是指供方、人员、设备、材料、方法、环境和顾客的集合。

    供方:指提供资讯、材料和服务的单位和个人。

    顾客:指接收资讯和材料的单位和个人,包括外部顾客和内部顾客。

    过程性能的好坏取决于:
    -- 供方和顾客之间的沟通(识别/理解/反馈 需求)
    --过程设计和实施的方式;
    --运作和管理的方式……

    获得过程性能的信息有两种途径:

    监视、测量和分析过程的输出;

    与性能最有用的信息是过程本质内在的过程特性,包括温度、循环时间、进给速率、缺勤、延迟以及中断的次数等。我们需要:
    确定这些特性的目标值和范围;
    监视、测量和分析过程特性的实际运行结果,判断过程是否正常;
    决定是否需要采取必要的措施。

    根据获得重要特性(包括:过程和输出两个

    方面)的反馈信息,对过程采取适当措施,

    从而避免它们偏离目标太远是很经济的。

    n
    这种策略是指等候一批产品全部制造出来之后进行的检验。

    如果发现产品不能满足顾客要求(产品不合格并且超出接受界限),采取的措施只能是——
    分类(100%检验)
    返工
    报废
    这种方式无论如何是不经济和不可取的。

    检验—着眼于“输出”(结果) 容忍浪费
    『 理念:允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中』

    预防—专注于“过程”(5M1E) 避免浪费
    『 理念: 第一次就把工作做对 』

    SPC控制图
    1.收集:
    --- 收集資料並畫在圖上
    2.控制:
    --- 根据过程数据计算试验控制限
    --- 识别变异的特殊原因并采取措施
    3.分析與改善:
    --- 确定普通原因变异的大小,并采取措施减少其影响 。

    重复这三个阶段从而不断改进过程。

    spc的目标
    直接目标:区分变异的特殊原因 和普通原因。

    终极目标:持续改进过程,改进产品。


    SPC的核心主要体现在:

    对过程作出可靠的评估,以便采取有效的行动策略。
    为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程以防止废品的发生;

    减少对常规检验的依赖性,可替代部分检测和验证工作;


    1.6 SPC应用与收益: SPC不仅适用于产品质量控制,更可广泛应用于一切管理过程,如产品设计 , 市场分析,人员管理,商业服务,组织的策略与规划……

    SPC收益:
    提过产品质量,降低不良率,
    降低成本,减少返工和浪费
    提高劳动生产率
    增强核心竞争力
    赢得客户信赖,增强客户满意度

    1.7推行SPC势在必行
    现代质量高水平发展趋势
    几何级数增长—— %,%0,ppm,bbm
    科学质量管理的要求
    质量管理的精髓是“用数据说话”,其基础是统计学。
    六西格玛管理重要的控制工具

    国际贸易评估供应商的重要准则
    SPC意味着品质保障。外商看中国企业,品质保证不是ISO9000,而是SPC!


    如果没有SPC,质量改进的决策基础是直觉,是事后的产品检验,是片面的“数据分析”。SPC为过程改进的决策提供了科学依据。

    80年的质量管理实践,证明了SPC的生命力!



    第二章
    变异知识

    1、定义
    变异 是指过程的单个输出(产品或服务)之间不可避免的差别。
    任何过程都不可能生产出两种完全相同的产品,例如:
    [加工轴的直径] 由于受到机器、刀具、材料、操作人员及环境等原因造成潜在变差的影响而不同。

    ——制造领域
    [处理一张发票的时间] 随着人们完成项目的阶段、所用的设备、票据本身 的准确性以及所遵守的规程不同而不同.
    ——服务领域
    变异 — 亦称 变差、波动


    2、戴明博士著名的“红珠实验”
    白珠3000,红珠750,共3750
    把勺有50个凹洞
    自愿者10人,6个工人,2个检验员,1个检验主任,1个工头.


    2.3质量波动的根源
    人 员 (Man)
    机器 (Machines)
    材料 (Materials)
    方法 (Methods)
    测量 (Measure)
    环境 (Environment)

    5M1E是质量分析的常规方法;
    SPC的分析方法,则是——
    区分变异的“特殊原因”和“普通原因”。


    2.4特殊原因 定义:
    特殊原因是一种间断性的、不可预计的、不稳定的变异根源。当它们出现时将造成系统分布的改变。
    特征: 时有时无,输出不稳定、不可预测,容易消除。
    表现举例
    --机器故障,
    --刀具严重磨损,
    --供应商的几批材料质量差异太大……


    普通原因 定义
    普通原因是指过程性能所固有的、始终作用于过程的变异的原因。当过程仅仅存在普通原因时,这是一个稳定的统计控制过程。
    特征 不易辨明、对过程影响微小,但不易消除。
    表现举例
    机器的正常间隙,
    刀具的正常磨损,
    材料成份的细微变化……




    2.5变异、过程控制和过程能力
    变异、过程控制、过程能力是一组相互联系的概念,弄清它们之间的联系和区别,才能真正理解和运用SPC及控制图的策略与方法。
    变异
    变异普遍存在与所有的过程之中。变异的性质、程度大小及其变化,决定着:
    A) 一个特定的过程是否稳定?即处于统计控制状态?
    ——关于过程控制 的问题
    B)过程是否有能力(以满足顾客规范要求)?

    ——关于过程能力 的问题



    过程控制和过程能力
    从上述对变异的讨论中,引出下面一组相对的概念:
    过程控制:
    是指识别并消除过程中的特殊原因变差,保证过程受控。
    过程能力:
    是指一个稳定的过程满足顾客要求或者质量规范要求的程度。过程能力是由造成变差随机原因确定的。

    第3章

    3.1现代质量管理学的统计观点
    产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一,若推行这样的观点就是现代质量管理观点,否则就是传统的质量管理。
    产品质量的统计观点包含下列两方面的内容:
    产品的质量具有变异性;
    --变异无处不在,50万件产品中只有2件与原型相近似
    产品质量的变异具有统计规律性。
    --变异的幅度有多大?
    --出现这么大幅度的可能性(概率)有多大?

    3.2概率与随机现象
    所有的现象可以分为两种:确定性现象和不确定现象。
    确定性现象:如在一个大气压下将水加热到100℃时水就会沸腾……
    不确定现象:如抛硬币。我们做一个实验,抛一枚质地均匀的硬币,有两种可能的结果:正面或反面。因为每次硬币落地是正面还是反面是随机的,每一种结果都有一定的概率,故称这样的现象为随机现象,统计和质量工程学称作随机变量。


    随机变量性质:
    预先无法知道实验结果;
    但每一个不同的实验结果都有确定的概率。

    随机变量分类:
    离散随机变量— 对应 — 计量型数据
    连续随机变量— 形式 — 计件型数据

    概率
    一个事件 A 在 n 次试验中出现的次数为 m ,事件 A 出现的频率等于m/n。
    概率用p 表示: p = m/n 。
    概率的实例:
    【例1.1】 如果一批100个零件中有4个次品,我们可以说随机抽到一个次品的概率是 0.04或4%。
    【例1.2】掷骰子,每个面出现的概率
    P (X=1) = P (X=2) =…= P (X=6) = 1/6
    六个面出现的概率之和等于1。

    3.4统计分布
    品质工程的核心概念是:
    任何可度量的现象都服从统计分布。
    分布的定义:
    分布是指从随机变量总体获取的大量数据的集合。
    简单讲,分布就是用图形来描述一组数据。
    每一种分布都有一个数学模型与之对应(比如正态分布、t分布…)。

    分布的作用
    分布是描述过程和随机变量的工具和统计语言。
    分布可以提供大量信息。
    分布的三个特性“位置、离散度、形状”是理解数据及理解过程的关键。
    分布展示概率与所研究数据之间的关系。
    假设过程处于统计控制状态,那么,利用适当的分布,就可以回答下列问题:
    x发生的概率是多少?
    小于x的概率是多少?
    大于x的概率是多少?
    数据在x和y之间的概率是多少?


    3.3数据分类

    计量型数据:当数据可以在一个区间或几个区间范围内连续取值时,我们称这些数据为计量型数据。如PH值、长度、重量、时间、强度等都属于计量型数据。

    计数型数据:当数据只能取有限个数值点,且用0、1、2、3…等非零整数来表示时,我们称这些数据为计数型数据。如机器数、人数以及样本中的缺陷数就是计数型数据。计数型数据可细分为计件数据和计点数据。

    计件数据 包括---- 不合格品数、机器数目……
    计点数据 包括---- 缺陷数、机器发生的故障次数……



    总体
    我们所要研究对象的全部个体。
    控制图的总体指的是过程,包括过去、现在和未来,也可以是一天或一班生产的产品。
    衡量总体的量叫做参数, 有:μ σ2 σ
    样本
    取自母群体的一组个体的集合。
    控制图的子组就是样本。
    衡量样本的量叫做统计量,有: X、s2、s。

    中位数:
    奇数序列——取居中的数字;
    偶数序列——取居中两数的平均。

    极差(R):
    R =XMAJ - XMin



    正态分布是品质工程最重要的统计基础,其作用巨大,表现在:
    品质工程人员讨论过程的符号语言;
    用图形表达过程,有利于对过程的了解;
    确定控制图界限的基础;
    奠定传统品质及6 σ原则的基础;
    计算过程PPM
    制定控制图判异准则的基础




    DPMO、西格玛Z数是六西格玛重要质量指标。

    百万机会缺陷数 – DPMO
    DPMO是计算六西格玛能力的关键指标. 其公式:

    缺陷数
    DPMO = —————————* 106
    产品数*机会数

    单位:PPM

    西格玛层级是表达流程能力或质量水平的的另一种方式, 以西格玛倍数来表示。它可广泛用于不同流程(譬如制造业与服务业)之间的品质比较。
    西格玛层级与PPM相对应,查找附录—1,可知
    226600 DPMO ---- (对应) 2.25σ
    66800 DPMO ---- (对应) 3σ
    3.4 DPMO ---- (对应) 6σ
    ……




    观看大图






    1
  • 李中辉

    李中辉

    1. SPC statistics process control 区别传统与现代质量管理的分水岭
    CPK:
    2. 起源: 休哈特首先创立---欧美、日本的应用
    基本概念:以控制图为工具
    S---统计,尤其是正态分布
    P---过程管理
    C—控制:建立在3西格玛上的可预期的控制,建立稳定的过程
    3. 过程、顾客和供方的概念
    对过程进行分析:分析输出,分析功能性的记录
    对过程进行控制:
    检验
    1
  • BIANXUEJING

    第一集 BIANXUEJING

    S,统计,P:过程,C:控制
    0
  • galloper688

    第一集 galloper688

    施老师 讲解很好理解
    0
  • 肖向春

    肖向春

    付费功能不太好,付费应该可以微信
    0

讲师简介

工商管理学硕士 实战型资深管理顾问 黑带大师 精益-六西格玛管理专家 从事企业经营管理18年,历任品质、生产及工程经理、技术总监/副总等职,具丰富的品质工程生产管理及高管经验,6年世界500企业品质生产管理经验,在长期的管理实践中从未间断对生产质量管理新知识的学习与研究,是中国企业界最早(90年代)接触和推广DOE、TQC、SPC的专业人士,具有较深的统计学及生产品质管理理论造诣,长期参与并领导品质、工程和生产一线管理练就一身功夫。 专职咨询培训工作近10年,主要从事生产品质管理培训及管理咨询,自0三年开始专注于精益生产及六西格玛管理的研究,已有6年精益-六西格玛培训及咨询经验,公开课及内训专题培训300多场,成功咨询20多个项目,其中包括惠州三星、诺亚舟学习机、上汽通用五菱汽车等知名企业,凭借经年品质、工程及生产的知识与经验沉淀,以及对中国企业经营状况及文化背景的了解,善于为不同规模的客户类型提供个性化的解决方案;本着“传播知识,服务企业”的宗旨,潜心开发并形成独具风格的“实战、实用、实效”课程体系,透过生动老到的培训技巧,深入浅出,引导启发学员思维,排解企业及学员理论和实践运用的困惑,普遍受到客户的认可。服务领域涉及:电子通讯、IT、汽车、家电、机械化工、钢铁、船舶制造、印刷包装、物流、金融服务等多个行业。 【典型课程】 实验设计DOE、SPC实战教程、DMAIC实战训练、精益生产、谢宁DOE、六西格玛统计、Minitab应用、FMEA、现场管理与改善、班组长/主管能力提升训练
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