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质量数据分析
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培训对象:

质量部门经理、QA、QC、QE工程师、 生产部门经理、一线主管、车间主管
课程收益:
如何收集生产过程中产生的大量数据,采用各种统计技术,整理出有用的信息,用来观察过程、了解过程,及时采取积极措施来控制过程,从而把各种可能产生不合格的因素都消灭在过程中间而不是留到过程的结尾。解决长期困惑企业的产品质量难以控制的难题。
课程大纲:
第一章 数据和数据分析
1. 数据的种类
1.1 计量值数据
1.2 计数值数据
1.2.1计点值
1.2.2计值
1.2.3计分值和计等(级)值
2. 数据的收集
2.1数据收集的目的
2.2数据收集的原则
3. 数据名词解释
3.1总体 Lot
3.2样本 Sample
3.3个体 Unit
3.4随机抽样 Random sampling
4. 数据分析
4.1什么是数据分析
4.2数据分析关系式
4.2.1判断型关系式
4.2.2控制型关系式
4.3数据分析的目的
第二章 产品质量波动和生产过程变差
1. 什么是产品质量波动
2. 什么是生产过程变差
3. 质量波动和过程变差的必然性
4. 造成质量波动和过程变差的原因
5. 质量波动和过程变差的种类
5.1正常波动和变差的普通原因
5.2异常波动和变差的特殊原因
6.波动和变差的发生原因、影响程度、可探测度和易排除性分析
第三章 质量和质量管理
1. 什么是质量和质量管理
2. 什么是需求、要求和期望
3. 什么是质量控制
4. 什么是质量保证
5. 质量控制和质量保证的关系
第四章 过程和过程控制
1.什么是生产过程
2. 生产过程的不可预测性
3. 过程分析
4. 生产过程的监视
5. 过程控制的基本概念
6. 过程控制和过程能力
7. 过程指数Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cm、Cmk之间的联系和区别
第五章 质量管理的导向模式
1. 结果导向
1.1为结果而管理” MFR Managing for results
1.2基于结果的管理 RBM Results-based management
2. 过程导向
2.1客户过程导向 COP
2.2管理过程导向
2.3支持过程导向
3. 结果导向和过程导向的关系
第六章 以结果为导向的数据分析和统计技术
1.层析法
1.1作用:把错综复杂的影响因素分析清楚明确突出地反映客观实际。
1.2用途:把数椐加以分类,把性质相同、条件相同的数据归在一起划分为层。
2. 检查表
2.1检查表的意义
2.2检查表的种类
3. 柏拉图
3.1用途:寻找影响质量的主要问题确定质量改进关键项目。
3.2作用:收集不合格品的数据,进行排列分析,确定解决问题的主攻目标并采取有效措施,防止或减少不合格品的发生。
3.3柏拉图的作法
3.4柏拉图分析的应用
4. 特性要因图
4.1意义
4.2用途
4.3作用
4.4作图法
第七章 以过程为导向的数据分析和统计技术
1. 直方图
1.1作用
1.2用途
1.3直方图的定性分析
1.4直方图的定量分析
2. 控制图
2.1用途
2.2作用
2.3控制图的定性分析---趋势异常判断
2.4控制图的定量分析---过程能力/过程性能评估
3. 计量型数据控制图
3.1 -R图 (均值与极差 控制图)
3.2 -S图(均值与标准差控制图)
4. 计量型数据控制图
4.1 np图 (不合格率控制图)
4.2 p图 (不合格个数控制图)
4.3 c图 (缺点数控制图)
4.4 u图 (每单位缺点数控制图)
5. 潜在的失效模式及后果分析 FMEA
在产品设计或生产过程实现之前发现产品的缺陷,确定能够消除或减少潜在失效发生机会的措施,降低风险。
5.1 FMEA的类型
5.2 FMEA的顺序
5.3 风险三要素:S—O—D
5.4 风险顺序数RPN
5.5 通过改善过程降低和规避风险
6. 箭线图—关键路线法CPM(Critical Path Method )
6.1 什么是CPM
6.2 CPM的工作原理
6.3 确定网络参数EST和EFT
6.4 确定过程的关键路径
6.5 计算网络参数LST和LFT
第八章 结果/过程综合导向的数据分析和统计技术
1. 散布图
1.1作用
1.2用途
1.3散布图的定性分析---相关性评估
1.4散布图的定量分析---回归分析
2. 福特8D方法
2.1 8D的实质
2.2什么情况下采用8D方法
2.3 8D的八个步骤
2.4 6西格玛和8D手法的对比

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