SPC高級應(yīng)用
SPC高級應(yīng)用詳細內(nèi)容
SPC高級應(yīng)用
SPC高級應(yīng)用 課程大綱
課程簡介：
本課程聚集于五個部分：常規(guī)控制圖的探討和加深（第一部分）、應(yīng)用擴展（第二~四部分），以及綜合練習(xí)和答疑（第六部分）。
適用的范圍：
本課程中介紹的控制圖和能力分析適用于所有的制造過程。
在基本的SPC培訓(xùn)（1~2天）中，學(xué)員主要學(xué)習(xí)的是SPC的基本概念，數(shù)據(jù)符合常規(guī)控制圖條件的情況。在這種情況下實踐，會遇到下列問題：
實踐中只要與課堂上講的稍有出入，就不能規(guī)范使用SPC。這是由于SPC涉及的統(tǒng)計理論和SPC本身的理論知識深度不夠所致！
控制圖不能起到有效的預(yù)防不合格的作用！這可能是由于實踐中往往有大量的情況不符合常規(guī)控制圖的條件，例如：數(shù)據(jù)非正態(tài)、自相關(guān)、一腔/模多穴等等。這需要使用另外的方法來做！
當(dāng)一個零件的多個特性相互關(guān)聯(lián)、相互影響，分別做單個特性的控制圖就不能夠準(zhǔn)確反映實際的變異情況了。
本課程涵蓋了眾多SPC的應(yīng)用實踐中出現(xiàn)的錯誤和誤區(qū)，以及特殊情況，同時具有廣度、深度和實用性！還有大量的模擬真實應(yīng)用環(huán)境的綜合練習(xí)和現(xiàn)場答疑（長達3~4個小時）！
適合學(xué)習(xí)本課程的學(xué)員：
已經(jīng)有一定的SPC基礎(chǔ)（理論與實踐）的學(xué)員，學(xué)員需要有基本的統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)。
本課程的課時：3天
課程大綱：
第一部分：常規(guī)控制圖的理論探討和加深（7小時）
常規(guī)控制圖所涉及的統(tǒng)計理論和使用條件
SPC所涉及的統(tǒng)計理論
中心極限定理在控制圖中的應(yīng)用
正態(tài)性及其檢驗方法
獨立性及其檢驗方法
隨機性及其檢驗方法
假設(shè)檢驗的理論在控制圖中的體現(xiàn)
如何在控制圖上來判斷常規(guī)隨機性、獨立性和正態(tài)性
在建立控制圖時容易忽略的方面
下列各項做得不充分時會發(fā)生什么情況？
相應(yīng)的資源
專門的人員
工作流程（程序）
數(shù)據(jù)采集、上傳、分析和報警
反饋機制的建立
所要控制的特性
定義使用SPC的過程和特性
特性數(shù)據(jù)是通過破壞性檢測獲得，應(yīng)當(dāng)怎么做？
使不必要的變差最小化（已知、顯著且可永久性糾正的，不必使用控制圖來識別的變差）
確認測量系統(tǒng)的能力是足夠的，測量系統(tǒng)的分辨力不足夠時在控制圖上如何判斷
控制圖的建立流程及易犯的錯誤
對于控制圖與CPK/PPK的先后順序的考慮
子組定義和抽樣方案及常見誤區(qū)
子組容量與探測靈敏度的探討及其應(yīng)用
抽樣頻率
多生產(chǎn)流的抽樣
實時或100%檢測時，如何抽樣？
控制限的建立
需要的子組的個數(shù)和數(shù)據(jù)個數(shù)（為什么通常需要至少25個子組，且100個數(shù)據(jù)）
關(guān)于控制限標(biāo)準(zhǔn)差的個數(shù)與第I、II類錯誤的概率（誤判率）
控制限與控制圖的靈敏度
均值-極差/標(biāo)準(zhǔn)差控制圖中為什么需要先判斷極差/標(biāo)準(zhǔn)差圖
過程控制解釋（判異準(zhǔn)則）
當(dāng)控制圖出現(xiàn)失控趨勢時的處理步驟
典型的和非典型的失控趨勢
受控與能力–如何評價分析用控制圖可以用于在線控制
在線控制圖
在線控制圖的失控判斷準(zhǔn)則與分析用控制圖有什么不同
常見的在線控制圖使用誤區(qū)
在線用控制圖更新
什么情況下需要更新
更新時需要改變控制圖的哪些地方
不同等級的失控的不同處理方式
分析失控原因及制定遏制措施的途徑：
失控類型 + 數(shù)據(jù)點日志 + 控制圖靈敏度 + 過程專業(yè)知識
演示與練習(xí)：均值-極差圖的制作、分析及遏制措施
I-MR單值-移動極差圖
使用條件及使用I-MR的典型制造過程
極差長度的概念及長度的選擇（案例演示與練習(xí)）
常規(guī)控制圖存在的局限性分析
第二部分：特殊控制圖（2小時）
Z-MR（標(biāo)準(zhǔn)化單值圖，適用于多品種小批量產(chǎn)品過程的控制）
時間加權(quán)控制圖 -適用于均值變化微小的情況
EWMA時間加權(quán)移動平均控制圖
CUSUM累積和控制圖
第三部分：非常規(guī)條件下的控制圖和過程能力分析（7小時）
有哪些過程的特性構(gòu)成非正態(tài)分布？它們構(gòu)成的分布是什么？
有哪些典型過程特性構(gòu)成屬于非獨立的規(guī)律？
非正態(tài)數(shù)據(jù)的控制圖
常規(guī)控制圖對數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性的要求
數(shù)據(jù)非正態(tài)時的分析 - 為什么是非正態(tài)的？
個體分布標(biāo)識-利用具體的分布的參數(shù)制作控制圖
將非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為正態(tài)后制作控制圖
非參數(shù)方法 - 正態(tài)性轉(zhuǎn)換后仍然不正態(tài)的情況
非單一變異源數(shù)據(jù)（不符合隨機性條件）的控制圖
對非單一變差源的理解
I-MR-R/S控制圖
自相關(guān)（非獨立）數(shù)據(jù)的控制圖 – 基于AR模型的殘差控制圖
非常規(guī)條件下的過程能力分析
組間和組內(nèi)過程能力分析
非正態(tài)數(shù)據(jù)的過程能力分析
第四部分：多變量正態(tài)控制圖和過程能力分析（2小時）
概述
T方控制圖
廣義方差控制圖
多變量EWMA控制圖
多變量分布的過程能力
第五部分：控制圖和過程能力分析綜合練習(xí)與現(xiàn)場答疑（3小時）
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