企业管理培训企业内训SPC—统计制程管制
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| 课程背景： 实验是验证真理的唯一标准,统计制程管制便是验证事实的工具,通常,统计制程管制的使用很普及,但是多半流于形式,错用之处很多,诸如,方法选错,数据收集有问题,分析及情报提供没有彻底,没有数量化,高阶管理者不太相信这些数据,SPC的应用经常停滞不前或失败，所以,SPC必须重新学起,端正使用技巧，初学者更是不可错过学习真功夫的机会. | |
| 适合对象： 工程、研发、品保、品管人员,以及6σ绿带、黑带 | |
| 时数： 2天 | |
| 课程目标： 1. 了解统计手法的真正特性与限制,避免误用SPC手法而不自知; 2. SPC手法可以灵活使用,或多或少,或浅或深,皆应学习如何收放欲如; 3. SPC必需与KPI结合,也必需与目标管理结合,才能收到20%/80%的功效; 4. SPC还需与CTQ(关键品质)与CTP(关键制程)结合,才能立竿见影地收到实效. | |
| 授课方式： 1. 多媒体电化教学讲授 2. 课堂练习 3. 讨论 4. Q&A意见交流 5. 测验 6. 课后服务,免费指导企业SPC的困境 | |
| 课程效益： 1. 统计方法可以计算出估计不良率,良率,机会,损失成本…等.所以,采用这种「量化的」品质管制,比「允收」或「拒收」的风险稳定得多.它可以说是适质适切的管理工具,它可以防止不良批产品流到客户方面,也可以防止「品质过剩,造成品质过严的浪费」. 2. 统计品管是最客观的佐证工具,它有下列功效: A. 以数据来评鉴产品质量,相当精准. B. 它不但可以评估产品品质特性的综合水准,让客户满足,同时还可以计算出制程中的精密度,防止变异过大,以及准备度,防止中心值偏离过大,让工程人员容易掌握制程变异,也让生产线容易抓住平均值. C. 它可以凭藉统计出来的数据,评估品质趋势,预测未来品质的走向,藉以防止庛品品质的产生,是一种十分有效的预防品质工具. D. 藉着长久的制程能力分析的趋势,可以评估出制造工程参数相对于出厂品质的相关性,如此,可以在变异量势变动的情况下,预测制程能力,能否满足品质特性的要求“公差”范围.这样，就不会造成已经无法挽救的不良品的损失，它是真正的预防性品质管制． 3. 统计品管更让品管员及管理干部,养成统计理念,有助于管理方面的逻辑思考模式,提前产生预测的企图心,大大地有异于检验及区分「好」与「坏」的产品结果的终检判定.以检验来做品管,是很花钱的,不具备竞争力. | |
| 课程大纲： 第一部份: 制程管制 1. 前言; 2. 制程管制的意义与目的; 3. 制程管制活动; 3.1 制度面 3.2 技术面 3.3 人性面 4.制程管制体系 5. PQC的实施方法; 5.1 基准书类整备 5.2 现场训练 OJT（On the job training） 5.3 标准工时 5.4 制程能力调查与管制图 5.5 正式生产管制实施方法 | 5.6 稽核作业 6. 规范，基准书类; 6.1 制造流程图 6.2 QC工程图 6.3 作业标准 6.4 检查标准 7. 作业员自主保证; 7.1 制程检查的演进 7.2 现代自主保证方式 7.3 基本原则 7.4 具体的做法 8. 制程能力分析. 8.1 用途 8.2 制程能力研究之应用 8.3 制程能力研究与分级基准 |
| 第二部份: 制程能力分析及应用 1. 介绍有利与不利 1.1 先谈不利的情况 1.2 再谈有利的情况 2. 以直方图来铨释常态分配; 3. 运用制程能力指数当作改进方法的好处; 3.1 降低成本 3.2 增加顾客的满意度 3.3 缩短交期 | 3.4 进步螺旋（PDCA） 4. 运用制程能力指数的一些问题. 4.1 人为造成过严的规格界限 4.2 管理人员坚持改善却没有提供方法 4.3 误认为减少变异性会增加成本 4.4 缺乏优先顺序 4.5 拙劣的制造标准量具 |
| 第三部份: 制程能力分析之应用案例8则 1．以平均值与全距管制图来解析制程能力; 2．不良率管制图的关键性要项; 2.1 实务上抽样数（n）要固定才有效用 2.2 在不良率相同情况下（p固定）时，n愈大，管制界限愈严，也就是说，合并机台来绘制管制图的时候，管制界限会缩小（因为n大了）相对的说，管制的要求就无形中加严了. 2.3 在实际不良率远比目标值（指标）来得好的话，可以考虑，将同一品质特性构成的项目（包括不同人、不同生产线或机台或不同材料、不同制造过程、、、、等）合并为一张不良率管制图 2.4 在实际不良率远比目标值（指标）来得差的时候，不宜合并为一张不良率管制图，宜分别将变异很相似地构成项目，绘制成若干不同张的不良率管制图 3．100个量测值的统计分析; 4．品质改善的三种措施; 4.1 管制图发现异常的措施 4.2 制程能力指数（Cup）不足的措施 4.3 量具再现性与再生性能力不足的措施 | 5．30组,抽电线工厂的统计分析; 6．传统不良率与统计品管之比较; 7．茎叶点绘法(简易直方图与管制图) 8．管制图在实施上常见的疏失. 8.1 未选妥适当之品质特性来管制 8.2 未选择适当的管制图 8.3 未作解析，或解析错误，制程可能不在稳定状态中却勉强使用管制图 8.4 管制界限不适当或未能适时绘上 8.5 中心线与管制界限未适时作修正 8.6 未适时层别或合并 8.7 未选择适当的量测方法 8.8 中心线与管制界限计算错误 8.9 不追查异常的根本原因（起因 8.10 未找出适当的改正对策 8.11 找出对策后，不确实执行 8.12 管制用管制图，未张贴于现场，却张贴于办公室或会议室 8.13 应付交卷，偏重硬体秀，获实效 8.14 列入考绩，逼使错用，误用，乱用 8.15 急功近利，永久性对策多未试验便确认有效 |
| 第四部份: 6σ品质之含意及其做法 1．品质特性值是变动的; 2．管制图是以平均值的上下3个σ来制订的; 3．6σ品质水准之含意; 4．要有强烈的品质意识及完整的推行计画; 5．落实品管手法; 6．根本之道在于教育训练及培育人才; 7．精密产品之国际标杆 | ---6σ管理简介 8．达成6σ品质的六步骤、工具与信息来源; 9．完全良品活动; 10．完全良品活动的十个重点; 11．完全良品之生产制度 12．6σ及ppm制程简介 13．出厂品质保证 14．3σ与6σ的比较 |
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