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上海威才企业管理咨询有限公司
在竞争激烈的市场环境下,众多企业在 SPC(统计过程控制)的理解与应用上存在不足,具体表现为:对 SPC 基本概念、原理及方法掌握不系统,难以有效运用控制图监控生产过程;无法准确区分过程变异的特殊原因与普通原因,导致异常波动发现不及时;在建立适合企业自身的 SPC 监控体系时缺乏方法和经验,使得质量问题预防效果不佳,产品质量不稳定,成本控制困难。本课程旨在解决这些问题,帮助学员掌握 SPC 核心技能,提升企业生产过程的质量控制水平。
1. 知识目标:全面系统地掌握 SPC 的基本概念、发展历程、原理及在质量管理体系中的重要地位和作用,理解过程变异的来源及控制图的统计学原理。
2. 技能目标:熟练运用均值极差图、单值移动极差图、均值标准差图、P 图、NP 图、C 图、U 图等控制图对生产过程进行监控和分析,准确判断过程是否稳定,识别异常因素并采取有效改进措施。
3. 应用目标:能够结合企业实际生产特点,建立有效的 SPC 监控体系,将 SPC 方法应用于实际工作中,提高产品质量,降低生产成本。
4. 协作目标:通过小组讨论、案例分析等互动环节,增强团队协作能力和沟通能力,促进企业内部不同部门在质量控制工作中的协作与交流。
导入
1. 行业现状剖析:通过视频展示制造业质量事故案例,引发对 SPC 重要性的思考。
2. 学习目标共识:明确课程核心价值,建立 “理论 + 实战” 的学习预期。
3. 互动破冰:学员自我介绍,分享所在企业质量控制痛点,分组形成学习小组(每组 5-6 人)。
第一模块 SPC 基础知识与均值极差图
1. 理论讲解
SPC 定义、发展历程及核心作用。
过程变异分类:特殊原因 vs 普通原因,结合生产现场图片举例说明。
2. 工具实操
均值极差图绘制步骤:现场发放案例数据,讲师同步演示 Excel 绘制过程(数据录入→公式计算→图表生成)。
关键公式:中心线 CL、上下控制限 UCL/LCL 的计算(基于 A2、D4、D3 系数表)。
3. 案例讨论
分组分析某轴承加工企业的 X-R 图案例,判断过程是否稳定,识别异常点原因。
小组代表汇报,讲师点评并总结判异准则应用要点。
第二模块 单值移动极差图与均值标准差图
1. 对比讲解
单值移动极差图(X-MR 图):适用场景(小批量生产、贵重产品)、移动极差(MR)计算(连续 2 个数据的差值)。
均值标准差图(X-S 图):适用场景(n>10)、标准差计算与极差的优劣对比。
2. 软件实操
学员使用自带电脑,在 Excel 中练习 X-MR 图和 X-S 图的绘制,讲师巡回指导公式应用问题。
重点解决:移动极差序列的生成、标准差函数(STDEV.S)的正确使用。
3. 分组竞赛
提供两组不同类型数据(离散型 vs 连续型),小组竞赛选择合适控制图并绘制,评分标准:工具选择正确性、绘图精度、判异结论合理性。
第三模块 计数值控制图实战
1. 原理精讲
P 图(不合格品率):样本量不固定时的控制限计算(基于二项分布近似正态法)。
NP 图(不合格品数):固定样本量的简化计算,案例:某手机组装线每小时抽检 100 台的不合格数监控。
C 图与 U 图:缺陷数 vs 单位缺陷数,泊松分布应用条件(λ≥5 时近似正态分布)。
2. 案例工坊
发放某食品企业包装质量数据(包含不同样本量的不合格品率、缺陷数),学员分组选择控制图类型并计算控制限。
重点练习:P 图中不同样本量下控制限的动态变化,U 图中单位缺陷数的计算(缺陷数 / 样本量)。
3. 疑难解答
小组提出绘制过程中遇到的问题,如 “当样本量差异超过 20% 时如何处理”,讲师结合公式推导进行解答。
总结计数值控制图的常见误区:误用 P 图于固定样本量场景、忽略 C 图的样本量一致性要求。
第四模块 课程总结与应用规划
1. 体系构建
SPC 实施三阶段:试点阶段(选关键工序)→推广阶段(跨部门协同)→固化阶段(纳入质量体系)。
数据采集要点:确保数据真实性(避免 “洁净室数据”)、及时性(实时监控 vs 事后分析)。
2. 方案设计
学员结合企业实际,分组设计 “所在部门 SPC 应用方案”,内容包括:关键质量特性、控制图选择、数据采集计划、异常响应流程。
每组派代表汇报方案,讲师针对性点评,提供行业最佳实践参考。
3. 结业考核
现场发放案例数据,独立完成指定控制图的绘制与判异分析,作为技能掌握度评估依据。
发放《SPC 工具包》(含模板、公式表、行业案例集),建立学员微信群,提供 3 个月课后答疑服务。
第五模块 总结
1. 知识复盘:通过思维导图回顾课程核心内容,强调 “选择正确工具 + 准确数据 + 有效执行” 的 SPC 成功三要素。
2. 行动号召:鼓励学员将所学应用于实际工作,建议企业建立 “SPC 改善小组”,定期分享实施成果。

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