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SPC统计过程控制&MSA测量系统分析

培训对象: 质量工程师,量检具管理和使用人员,供应商管理工程师,售后质量工程师,研发的产品工程师,工艺工程师,采购工程师,销售工程师等

课程目标: 帮助企业找出最大品质问题原因,以便工作更有绩效,减少数据在人员传递的过程中的变异,分辨数据的真实性 帮助企业了解测量过程,确定在测量过程中的误差总量,及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性,促进了解和改进

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SPC统计过程控制&MSA测量系统分析课程介绍

培训背景

     在制造过程中,一般是**检验活动剔除不合格品,显然这种方法是一种浪费,因为它允许将时间和材料投入到生产不合格产品的活动中。理想的方式是避免生产不合格产品,从而消除浪费。这种更有效的方法就是:预防。

    SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行监控,根据反馈信息及时发现过程变差的特殊原因,并采取措施将其消除,使过程维持在受控状态,以达到**预防控制质量的目的。

    MSA是借助数理统计方法对测量过程中的变差进行分析,识别其中的主要变差来源,确保选择的测量仪器是合适的,以及在测量过程中,应重点关注哪些变差。

课程大纲

1、过程控制与基本统计

过程控制系统的要素

基本统计概念:样本、总体、平均值、极差、标准差

正态分布的特点

2、过程变差的来源

变差原因:特殊原因与普通原因

生产过程的四种状态

控制图的基本形式

**类错误和第二类错误、过度调整

控制界限 vs. 规格限

3、应用控制图的流程

控制图的类型

应用控制图的流程

Xbar-R、P图及绘制步骤

练习:合理分组

案例:如何用Xbar-R识别特殊原因

练习:如何绘制Xbar-R控制图

短期(short-run)控制图的原理及绘制步骤【案例】

4、控制图的稳定状态的判定

控制图判定原理

不稳定状态的模式【失控的八个模式】

5、过程能力分析

过程能力指数Cp及评估标准

过程能力指数Cpk

设备能力指数Cmk

过程绩效指数Pp

Cp与Pp的对比及应用及联合使用

练习:Cp、Cpk的计算

Cpk与不合格率的计算【计数值与计量值】

6、MSA概述

什么是测量系统

测量系统的基本变异:偏倚、线性、稳定性、重复性及再现性

测量系统的统计特性

7、计量型MSA

偏倚、线性、稳定性、GRR分析

8、计数型MSA

假设检验分析-交叉表方法

Kappa技术

计数型测量系统的改进

课程总结




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