SPC高级应用

  培训讲师:姜传武

讲师背景:
姜传武老师姜传武,资深质量管理和焊接技术专家,拥有30年的跨行业、跨职能的实践经验,包括机械制造业、IT硬件制造业和高端电器制造业的工作经历,这使得姜老师的咨询和授课显得极富底蕴。姜老师担任美国奥曼克咨询有限公司(OMNEX)高级咨询师,英 详细>>

姜传武
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SPC高级应用详细内容

SPC高级应用

SPC高级应用 课程大纲
课程简介:
本课程聚集于五个部分:常规控制图的探讨和加深(第一部分)、应用扩展(第二~四部分),以及综合练习和答疑(第六部分)。
适用的范围:
本课程中介绍的控制图和能力分析适用于所有的制造过程。
在基本的SPC培训(1~2天)中,学员主要学习的是SPC的基本概念,数据符合常规控制图条件的情况。在这种情况下实践,会遇到下列问题:
实践中只要与课堂上讲的稍有出入,就不能规范使用SPC。这是由于SPC涉及的统计理论和SPC本身的理论知识深度不够所致!
控制图不能起到有效的预防不合格的作用!这可能是由于实践中往往有大量的情况不符合常规控制图的条件,例如:数据非正态、自相关、一腔/模多穴等等。这需要使用另外的方法来做!
当一个零件的多个特性相互关联、相互影响,分别做单个特性的控制图就不能够准确反映实际的变异情况了。
本课程涵盖了众多SPC的应用实践中出现的错误和误区,以及特殊情况,同时具有广度、深度和实用性!还有大量的模拟真实应用环境的综合练习和现场答疑(长达3~4个小时)!
适合学习本课程的学员:
已经有一定的SPC基础(理论与实践)的学员,学员需要有基本的统计学理论基础。
本课程的课时:3天
课程大纲:
第一部分:常规控制图的理论探讨和加深(7小时)
常规控制图所涉及的统计理论和使用条件
SPC所涉及的统计理论
中心极限定理在控制图中的应用
正态性及其检验方法
独立性及其检验方法
随机性及其检验方法
假设检验的理论在控制图中的体现
如何在控制图上来判断常规随机性、独立性和正态性
在建立控制图时容易忽略的方面
下列各项做得不充分时会发生什么情况?
相应的资源
专门的人员
工作流程(程序)
数据采集、上传、分析和报警
反馈机制的建立
所要控制的特性
定义使用SPC的过程和特性
特性数据是通过破坏性检测获得,应当怎么做?
使不必要的变差最小化(已知、显著且可永久性纠正的,不必使用控制图来识别的变差)
确认测量系统的能力是足够的,测量系统的分辨力不足够时在控制图上如何判断
控制图的建立流程及易犯的错误
对于控制图与CPK/PPK的先后顺序的考虑
子组定义和抽样方案及常见误区
子组容量与探测灵敏度的探讨及其应用
抽样频率
多生产流的抽样
实时或100%检测时,如何抽样?
控制限的建立
需要的子组的个数和数据个数(为什么通常需要至少25个子组,且100个数据)
关于控制限标准差的个数与第I、II类错误的概率(误判率)
控制限与控制图的灵敏度
均值-极差/标准差控制图中为什么需要先判断极差/标准差图
过程控制解释(判异准则)
当控制图出现失控趋势时的处理步骤
典型的和非典型的失控趋势
受控与能力–如何评价分析用控制图可以用于在线控制
在线控制图
在线控制图的失控判断准则与分析用控制图有什么不同
常见的在线控制图使用误区
在线用控制图更新
什么情况下需要更新
更新时需要改变控制图的哪些地方
不同等级的失控的不同处理方式
分析失控原因及制定遏制措施的途径:
失控类型 + 数据点日志 + 控制图灵敏度 + 过程专业知识
演示与练习:均值-极差图的制作、分析及遏制措施
I-MR单值-移动极差图
使用条件及使用I-MR的典型制造过程
极差长度的概念及长度的选择(案例演示与练习)
常规控制图存在的局限性分析
第二部分:特殊控制图(2小时)
Z-MR(标准化单值图,适用于多品种小批量产品过程的控制)
时间加权控制图 -适用于均值变化微小的情况
EWMA时间加权移动平均控制图
CUSUM累积和控制图
第三部分:非常规条件下的控制图和过程能力分析(7小时)
有哪些过程的特性构成非正态分布?它们构成的分布是什么?
有哪些典型过程特性构成属于非独立的规律?
非正态数据的控制图
常规控制图对数据分布的正态性的要求
数据非正态时的分析 - 为什么是非正态的?
个体分布标识-利用具体的分布的参数制作控制图
将非正态数据转化为正态后制作控制图
非参数方法 - 正态性转换后仍然不正态的情况
非单一变异源数据(不符合随机性条件)的控制图
对非单一变差源的理解
I-MR-R/S控制图
自相关(非独立)数据的控制图 – 基于AR模型的残差控制图
非常规条件下的过程能力分析
组间和组内过程能力分析
非正态数据的过程能力分析
第四部分:多变量正态控制图和过程能力分析(2小时)
概述
T方控制图
广义方差控制图
多变量EWMA控制图
多变量分布的过程能力
第五部分:控制图和过程能力分析综合练习与现场答疑(3小时)

 

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