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生產管理內訓--SPC—統計制程管制

發布時間:2022-06-07 點擊次數:325 來源:企業內訓

課程背景:

實驗是驗證真理的唯一標準,統計制程管制便是驗證事實的工具,通常,統計制程管制的使用很普及,但是多半流于形式,錯用之處很多,諸如,方法選錯,數據收集有問題,分析及情報提供沒有徹底,沒有數量化,高階管理者不太相信這些數據,SPC的應用經常停滯不前或失敗,所以,SPC必須重新學起,端正使用技巧,初學者更是不可錯過學習真功夫的機會.

適合對象:

工程、研發、品保、品管人員,以及6σ綠帶、黑帶

時數:

2天

課程目標:

1.了解統計手法的真正特性與限制,避免誤用SPC手法而不自知;

2.SPC手法可以靈活使用,或多或少,或淺或深,皆應學習如何收放欲如;

3.SPC必需與KPI結合,也必需與目標管理結合,才能收到20%/80%的功效;

4.SPC還需與CTQ(關鍵品質)與CTP(關鍵制程)結合,才能立竿見影地收到實效.

授課方式:

1.多媒體電化教學講授

2.課堂練習

3.討論

4.Q&A意見交流

5.測驗

6.課后服務,免費指導企業SPC的困境

課程效益:

1.統計方法可以計算出估計不良率,良率,機會,損失成本…等.所以,采用這種「量化的」品質管制,比「允收」或「拒收」的風險穩定得多.它可以說是適質適切的管理工具,它可以防止不良批產品流到客戶方面,也可以防止「品質過剩,造成品質過嚴的浪費」.

2.統計品管是最客觀的佐證工具,它有下列功效:

A.以數據來評鑒產品質量,相當精準.

B.它不但可以評估產品品質特性的綜合水準,讓客戶滿足,同時還可以計算出制程中的精密度,防止變異過大,以及準備度,防止中心值偏離過大,讓工程人員容易掌握制程變異,也讓生產線容易抓住平均值.

C.它可以憑藉統計出來的數據,評估品質趨勢,預測未來品質的走向,藉以防止庛品品質的產生,是一種十分有效的預防品質工具.

D.藉著長久的制程能力分析的趨勢,可以評估出制造工程參數相對于出廠品質的相關性,如此,可以在變異量勢變動的情況下,預測制程能力,能否滿足品質特性的要求“公差”范圍.這樣,就不會造成已經無法挽救的不良品的損失,它是真正的預防性品質管制.

3.統計品管更讓品管員及管理干部,養成統計理念,有助于管理方面的邏輯思考模式,提前產生預測的企圖心,大大地有異于檢驗及區分「好」與「壞」的產品結果的終檢判定.以檢驗來做品管,是很花錢的,不具備競爭力.

課程大綱:

第一部份:制程管制

1.前言;

2.制程管制的意義與目的;

3.制程管制活動;

3.1制度面

3.2技術面

3.3人性面

4.制程管制體系

5.PQC的實施方法;

5.1基準書類整備

5.2現場訓練

OJT(On the job training)

5.3標準工時

5.4制程能力調查與管制圖

5.5正式生產管制實施方法

5.6稽核作業

6.規范,基準書類;

6.1制造流程圖

6.2 QC工程圖

6.3作業標準

6.4檢查標準

7.作業員自主保證;

7.1制程檢查的演進

7.2現代自主保證方式

7.3基本原則

7.4具體的做法

8.制程能力分析.

8.1用途

8.2制程能力研究之應用

8.3制程能力研究與分級基準

第二部份:制程能力分析及應用

1.介紹有利與不利

1.1先談不利的情況

1.2再談有利的情況

2.以直方圖來銓釋常態分配;

3.運用制程能力指數當作改進方法的好處;

3.1降低成本

3.2增加顧客的滿意度

3.3縮短交期

3.4進步螺旋(PDCA)

4.運用制程能力指數的一些問題.

4.1人為造成過嚴的規格界限

4.2管理人員堅持改善卻沒有提供方法

4.3誤認為減少變異性會增加成本

4.4缺乏優先順序

4.5拙劣的制造標準量具

第三部份:制程能力分析之應用案例8則

1.以平均值與全距管制圖來解析制程能力;

2.不良率管制圖的關鍵性要項;

2.1實務上抽樣數(n)要固定才有效用

2.2在不良率相同情況下(p固定)時,n愈大,管制界限愈嚴,也就是說,合并機臺來繪制管制圖的時候,管制界限會縮小(因為n大了)相對的說,管制的要求就無形中加嚴了.

2.3在實際不良率遠比目標值(指標)來得好的話,可以考慮,將同一品質特性構成的項目(包括不同人、不同生產線或機臺或不同材料、不同制造過程、、、、等)合并為一張不良率管制圖

2.4在實際不良率遠比目標值(指標)來得差的時候,不宜合并為一張不良率管制圖,宜分別將變異很相似地構成項目,繪制成若干不同張的不良率管制圖

3.100個量測值的統計分析;

4.品質改善的三種措施;

4.1管制圖發現異常的措施

4.2制程能力指數(Cup)不足的措施

4.3量具再現性與再生性能力不足的措施

5.30組,抽電線工廠的統計分析;

6.傳統不良率與統計品管之比較;

7.莖葉點繪法(簡易直方圖與管制圖)

8.管制圖在實施上常見的疏失.

8.1未選妥適當之品質特性來管制

8.2未選擇適當的管制圖

8.3未作解析,或解析錯誤,制程可能不在穩定狀態中卻勉強使用管制圖

8.4管制界限不適當或未能適時繪上

8.5中心線與管制界限未適時作修正

8.6未適時層別或合并

8.7未選擇適當的量測方法

8.8中心線與管制界限計算錯誤

8.9不追查異常的根本原因(起因

8.10未找出適當的改正對策

8.11找出對策后,不確實執行

8.12管制用管制圖,未張貼于現場,卻張貼于辦公室或會議室

8.13應付交卷,偏重硬體秀,獲實效

8.14列入考績,逼使錯用,誤用,亂用

8.15急功近利,永久性對策多未試驗便確認有效

第四部份:6σ品質之含意及其做法

1.品質特性值是變動的;

2.管制圖是以平均值的上下3個σ來制訂的;

3.6σ品質水準之含意;

4.要有強烈的品質意識及完整的推行計畫;

5.落實品管手法;

6.根本之道在于教育訓練及培育人才;

7.精密產品之國際標桿

---6σ管理簡介

8.達成6σ品質的六步驟、工具與信息來源;

9.完全良品活動;

10.完全良品活動的十個重點;

11.完全良品之生產制度

12.6σ及ppm制程簡介

13.出廠品質保證

14.3σ與6σ的比較


企業生產管理內訓統計制程管制培訓課程

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