《SPC--统计制程管制》
讲师:陶树令 发布日期:12-18 浏览量:626
《SPC--统计制程管制》
课程主讲:陶树令
课时:2天
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.
课程收益
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」.
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.
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.
培训方式
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
适合对象
工程、研发、品保、品管人员,以及6σ绿带、黑带
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.
培训大纲
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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