SPC&MSA实战班

SPC&MSA实战班

课程时间
2026年4月23-24日

4月23日 9:30-16:30   SPC&MSA基础

4月24日 9:00-16:00   SPC实战演练

课程地点

苏州：姑苏区宝带西路1177号世茂广场I幢1211室（地铁3号线新郭站2出口直达）

深圳：深圳市宝安九区广场大厦1006室

培训费用

2980元/人（含教材、午餐、茶点和证书）

缴费方式

开课前一周通过银行账户转账，特殊情况下开课当天以现金方式缴纳费用。

一、课程目标

l 帮助学员系统掌握SPC与MSA核心理论、工具及实操方法；

l 能独立运用SPC监控过程稳定性，通过MSA验证测量系统可靠性，解决生产过程中的质量管控痛点，提升过程质量波动控制能力与数据决策效率。

二、适合人群

l 质量工程师、生产工程师、工艺工程师、检验主管/专员、生产管理人员、实验室测试人员及其他从事质量管控、过程改进相关工作的人员。
三、课程时长

2天（每天6小时，含理论讲解、案例分析、小组研讨、实战演练）

四、课程大纲
第一天：SPC&MSA基础知识（筑牢理论根基，衔接实战应用）

n 一：SPC基础知识与核心原理（09:30-12:00）

1. SPC核心逻辑：通过统计方法监控过程波动，及时识别特殊原因，实现“预防为主”的质量管控

2. 统计基础回顾：正态分布、均值、标准差、过程能力指数（Cp/Cpk）核心概念，数据分布与过程稳定性的关联

3. SPC控制图分类与适用场景：计量型控制图（X-R图、X-s图）与计数型控制图（P图、NP图、C图、U图）的区别与选择

4. 控制图原理：中心线（CL）、上控制限（UCL）、下控制限（LCL）的计算逻辑，控制限与规格限的核心差异（避免混淆应用）

5、管制图应用的10大误区精彩解读

6、过程能力实用讲解（Ca,Cp,Cpk,Ppk）

7、minitab与管制图

n 二：MSA基础知识与核心方法（13:00~16:30）

1. MSA核心定义与目的：测量系统的准确性、精确性、稳定性解读，为何要做MSA（避免“用不可靠的测量数据指导生产”）

2. 测量系统误差分类：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性（GRR），各类误差的影响及识别方法

3. MSA适用类型：计数型测量系统（属性值）与计量型测量系统（连续值）的区分及对应分析工具

4. MSA基本流程：计划制定、样本选取、数据采集、结果分析、改进验证的全流程拆解

5. MSA基础工具演练：计量型测量系统重复性与再现性（GRR）简化计算，手工数据录入与结果初步判定

6、MSA基础工具演练计数型测量系统：Kappa分析和结果判定；

7. 案例分析： MSA结果判定与改进：根据MSA分析报告，判定测量系统是否合格，针对不合格项（如GRR过高）制定改进方案（人员培训、设备校准、测量方法优化等），结合制造业实例，解读MSA应用技巧；

8、minitab与MSA

第二天：SPC实战演练（聚焦实操落地，提升应用能力）

n 一、SPC控制图实战绘制与解读（9:00-12:00）

1. 计量型控制图（X-R图）实操：从数据收集、计算控制限、绘制图表到异常判定的全流程演练（分组完成，每组配备实战数据）

2. 计数型控制图（P图/C图）实操：针对不良率、缺陷数数据，完成控制图绘制与过程状态分析

3. 控制图异常模式识别：常见异常（点出界、连续点偏移、周期性波动等）的判定规则，异常原因分析思路与应对措施

4. 软件辅助实操：介绍常用SPC软件（如Minitab）的基础操作，快速生成控制图、自动判定异常，提升工作效率

n 二：过程能力分析与改进（13:00-16:00）

1. 过程能力指数（Ca,Cp,Ppk,Cpk）计算与解读：结合实战数据，计算过程能力指数，判断过程是否满足规格要求

2. 过程能力不足的改进方向：针对Cpk偏低的场景，结合SPC控制图数据，识别波动来源，制定针对性改进措施

3. 实战案例：（Ca,Cp,Ppk,Cpk）演练与解析；

五、讲师介绍

方之见顾问专业讲师

专业资格

l 大连工业大学

l 机械设计与制造专业

l 国家注册质量体系审核员

l 国家注册环境体系审核员

l VDA6.3注册审核员

l IATF16949体系与六大工具高级顾问

擅长领域

l IATF16949

l QS9000/VDA6  

l ISO9001/ISO14001/45001

l QCC/QFD/DOE

l QCO80000

l CE/UL/CCC

l API

项目经历

l SGM, BMW, Chrysler, Toyota

l Ford, Nissan, Hyundai…,etc

l 台湾顶新集团—昆山裕全模具

l 昆山丰田汽车

l 延锋伟世通汽车饰件系统

l 18年制造型企业质量管理实战经验