课程背景：
人们相信，客观世界存在着规律性，而客观规律性的数量方面可以由统计加以描述。
1924年到1931年，在美国Bell电报电话公司工作的统计学教授休哈（W. A. Shewhart）博士将数理统计原理应用于制造过程，提出了利用统计数据分析判断过程状态从而控制产出品特性波动的方法—控制图（Control chart）。随后，休哈特的著名的学生戴明（W. E. Deming）博士受日本科技联盟（JUSE）的委托，在日本战后经济重建中教授和指导应用控制图，进一步发展并形成了完整的统计过程控制（Statistical Process Control – SPC）方法。有效的实施、应用SPC可以及时发现过程中的问题，采取适当的改善措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。
通过课程的学习，让学员了解SPC的原理，从与SPC相关的统计学基础入手，以浅显、有趣的游戏和简单、实际的案例，引导学员逐渐掌握SPC的原理、数据处理和图形工具，测量系统分析方法并熟悉相关的应用软件。 让SPC不仅仅是绘图，而成为动态的管理手段，确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。
培训目的:
1. 彻底了解SPC在生产过程品质监控和分析中所扮演的关键角色,使得企业中、基层骨干具备基本的统计品管思维和意识.
2. 培育具有统计思想的SPC现场管理精英, 期望借由SPC手法的导入, 能大幅度降低不良品质成本，使之成为一个企业产品品质的控制和改善师。
3. 统计知识的实际应用以及, 授课过程结合相关统计软件的讲解和应用,使学员系统掌握SPC理论知识及应用方法，以达到培训效果最大化.
培训内容：
第一部分: SPC基础性概念
l什么是统计过程控
l质量的定义及质量管理的发展史：质量管理方法的变革历程，SPC 的应用现状
l漏斗试验的启示
lSPC的概念与发展历史
l导入SPC的好处：SPC如何能使顾客完全满意
l什么是SPC：SPC&SQC 之间的区别
lSPC的核心工具
lSPC成功运作：用小组解决问题的方法
l企业案例介绍
第二部分：基本统计工具极其应用
l数据定义及数据分类
l什么是变异什么引起变异
l数据可以为我们做什么
l数据定量的重要意义
l确定次品源 的工具与方法：
数据收集及数据展示:
数据搜集方法： 检查表应用
如何编制及运用检查表
七种类型检查表介绍
数据展示
数 据 展 示重要性
统计图表介绍及绘制方法及应用条件
曲线图（Line)
条形图(Bar)
散布图(Scatter)
圆形图/饼图(Circle)
图形图(Pictorial)
l基本统计知识及应用
变异的度量
何谓平均值与全距
何谓中位数与标准差.
中心极限理论
流程的统计学解释
流程的统计学解释
样本与群体的关系
何谓子组与质量特性
过程分布关键流程的确定
关键过程控制参数的确定
稳定工艺过程
过程能力的测定和分析
三种类型情况
Cp的评估标准
有偏移时的过程能力指数CpK
单边规格的过程能力指数Cp
什么是过程绩效指数Pp
双边规格的过程绩效指数Pp
单边规格的过程绩效指数Pp
有偏移时的过程绩效指数PpK
第三部分：测量系统分析：
lMSA的目的、适用范围和术语
l测量系统的统计特性
分辨率 准确度 精密度 重复性 再现性 稳定性 偏倚 线性测量系统变差的定义、图示表达方式
分辨率 准确度 精密度 重复性 再现性 稳定性 偏倚 线性测量系统变差的定义、图示表达方式
l重复性、再现性的分析方法、判定准则
l离散数据测量系统分析方法：
l连续数据测量系统分析方法：
l案例研究
第四部分：变异源分析
l产品/工艺过程质量的统计描述
l各种管理和商业问题的统计描述
l多元分析
什么是变异形式
设计一个采样计划应该从何处着手
为多元分析搜集数据涉及什么
如何绘制多元分析图
l假设检验初步：连续数据的平均值的比较等
第五部分：控制图
l控制图的概述
控制图的结构和概念解释
控制图设计原理说明
控 制 图 的 益 处
控制图类型和用途
如何创建SPC系统：确定控制标准，关键流程的确定，关键过程控制参数的确定
控制图的统计原理
控制图的设计
计数值控制图的设计
控 制 图 制 作 步 骤
如何收集数据
采样及数据收集
设定和维持控制界限
不合格品率控制图 (P控制图)
缺陷数控制图 (C控制图)
不合格品数控制图 (Pn控制图)、
单位缺陷控制图 (U控制图)
计量值控制图的设计
在MINITAB等软件中使用
l控制图的观察分析：
过程的普通原因与特殊原因
典型的受控状态
典型的失控状态
应注意的几个问题
l品管七大手法综合介绍
课程学时：5 天
培训对象：
生产制造型企业中高级管理者、质量和业务管理人员，服务型企业中高级管理者、 项目部门人员、工程部门人员、工程经理，生产（或营运）经理，质量工程师，质量经理、生产物料计划主管，相关部门管理人员
标准参加人数： 25 人
