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课程收益：

【课程介绍】
本课程结合讲课人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。培训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。SPC应用实战课程, 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.
【课程目标】
通过本课程，可以使学员
--了解SPC原理和应用，能够策划和推导企业SPC项目的应用
--了解品管的核心统计理论--正态分布的含义及其运用
--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
--掌握建立和运用常规控制图的实战技巧
--掌握控制图的解析方法及其改善策略
--掌握过程能力研究，计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法
--掌握改进过程能力的方法和工具
--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。

课程内容：

一、 统计过程控制概述
 持续可信的品质——CPK
 統計过程控制的起源與發展
 SPC基本概念
 过程控制原理
 SPC的工具——控制图
 SPC的目标
 SPC的应用及收益
二、 SPC统计基础
 现代质量管理学的统计观点
 概率与随机现象
 计量型数据和计数型数据
 总体与样本
 统计量：均值、方差、标准差
 正态分布——品管核心统计理论
 用正态分布展示和评价过程
 过程的位置和分布（离散度）
 中心极限定理
 3σ质量与6σ质量
 六西格玛（6σ）定义
 PPM-西格玛Z数-CPK质量度量换算
三、 变异知识
 变异与波动
 质量波动的因素分类--- 5M1E
 特殊原因和共同原因
 统计控制状态
 局部问题和系统改进
 波动、过程控制和过程能力
四、 控制图原理
 控制图样式
 两类错误
 休哈特“3σ原则”
 分析用控制图和监控用控制图
 常规控制图的分类
 统计过程控制原则
 控制图 8条判异准则
 如何选择控制图
五、 控制图数据采集
 为什么要收集数据
 数据收集计划
 如何确定控制项目--关键质量特性
 控制图数据规模
 采集控制图数据的步骤
 修哈特的“合理子组原则”
 数据的分层问题
 控制图数据的时间序列特性
 直方图数据不能做控制图
六、 计量型控制图
 Xbar-R图 （均值-极差）
 Xbar-s 图 （均值-标准差）
 中位数- R图 （中位数-极差）
 X－MR 图 （单值-移动极差）
七、 计数型控制图
 P 图 （不合格品率）
 np图 （不合格品数）
 c 图 （缺陷数）
 u 图 （单位缺陷数）
八、 过程能力研究
 过程能力研究的目的
 过程能力研究的步骤
 过程能力的概念
 过程能力指数CP和CPK
 过程绩效指数PP和PPK
 过程不合格品率的计算
九 控制图使用及策略
 控制图运用流程
 控制图界限的确定与发布
 控制图的记录
 对异常点的处置
 不要混淆控制界限和規格界限
 过程中心偏离目标的调整策略
 控制界限的重新计算问题
 用控制图确认改善效果
十、 短期小批量控制图
 短期、小批量生产特点
 Z-MR控制图 （计量型控制图）
 稳定计数控制图 （计数型控制图）
 通用控制图
十一、控制图应用扩展
 SPC大有可为
 红珠实验与漏斗实验
 控制图在人力资源管理的运用
 控制图在商业服务领域的运用
十二、MINITAB应用
 Minitab界面及操作
 控制图执行路径
 控制图数据输入
 控制图生成方法
 过程能力分析
 用Z图确认改善效果
 控制图打印制作