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生产管理内训--SPC—统计制程管制

发布时间:2022-06-07 点击次数:215 来源:企业内训

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.

适合对象:

工程、研发、品保、品管人员,以及6σ绿带、黑带

时数:

2天

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.

授课方式:

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

课程效益:

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」.

2.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.

3.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.

课程大纲:

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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