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本课程名称： 统计过程控制与测量系统分析
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培训受众:
课程收益:
获得“预防优于检测”的概念，避免浪费；
介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南；
掌握
获得“预防优于检测”的概念避免浪费；
通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差，并对不合格的量具进行分析、改进，提 高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性；
减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。
培训颁发证书:
课程大纲
二、简单介绍新旧七大质量管理工具，以及如何选择使用这些工具
1.检查表――收集、整理资料；
2.排列图――确定主导因素；
3.散布图――展示变量之间的线性关系；
4.因果图――寻找引发结果的原因；
5.分层法――从不同角度层面发现问题；
6.直方图――展示过程的分布情况；
7.控制图――识别波动的来源；
8.关联图――理清复杂因素间的关系；
9.系统图――系统地寻求实现目标的手段；
10.亲和图――从杂乱的语言数据中汲取信息；
11.矩阵图――多角度考察存在的问题,变量关系；
12.PDPC法――预测设计中可能出现的障碍和结果；
13.箭条图――合理制定进度计划；
14.矩阵数据解析法―多变量转化少变量数据分析
三、统计过程控制概念及背景知识
1.SPC的由来、发展和基本要求
2.什么是特殊特性，质量特性、产品特性和过程特性。
3.识别关键控制点
4.随机波动与异常波动
5.常规控制图的类型和实例
四、测量系统基础知识
1.测量系统的定义
2.MSA的背景和获益
3.为什么要考虑测量系统变异
4.数据变异的来源误差因素的影响
五、测量系统分析
1.什么是偏移？
2.什么是稳定性
3.什么是线性
4.什么是重复性
5.什么是再现性
六、测试系统的分析与练习
七、偏倚
1.进行研究
2.结果分析―图示法
3.结果分析―数值法
4.举例-偏倚
5.偏倚研究的分析
八、稳定性
1.进行研究
2.结果分析―图示法
3.结果分析―数值法
4.举例―稳定性
九、进行研究
1.结果分析-图示法
2.线性--举例
3.线性接受准则
十、重复性和再现性（R&R）
1.取样的代表性
2.示例：GRR分析
3.均值-极差法
4.进行研究
5.结果分析-图示法
6.%R&R接受准则
7.结果分析
十一、计数型测量系统研究
1.小样法分析
2.大样法分析
培训师介绍
曹先生以其丰富的现场管理经验，领导完成多项生产、质量技术改造工程；针对大批量生产的特点，以 PDCA、FMEA、MBF等质量循环为载体在生产线上推行可视质量管理，并达到良好效果；策划和推行以过程为导向的质量有效控制与现场持续改善活动，解决公司产品的关键质量问题，大大提高了产品的合格率。
曹先生在生产管理、质量管理培训领域有丰富的授课经验，讲授公开课暨企业内训逾百次。讲课主要特点是能针对不同的企业特点、学员层次、结合企业的实际情况采用不同的授课方式和内容。
曹先生最擅长的培训科目有： 6Sigma、8D、TQM、MSA、DOE、SPC、FMEA、KAIZEN、品质管理、抽样检验、精益生产管理等方面的培训和咨询。
曹先生曾经服务过的企业有：大众汽车、德尔福汽车空调、德尔福德科电子、天合汽车零部件、萨克斯汽车零部件、ABB、劳伦茨胶带、联合汽车电子、西门子、耀华皮尔金顿汽车玻璃、罗伯特 博士、华德火花塞、SKF汽车轴承、韩泰轮胎、巴斯夫、飞利浦、Polyone聚合体、欧姆龙、德国米诺测量仪表、梅兰日兰、宝适汽车部件、宝捷丽钢精密机电模具、欧文斯科宁、麦格纳唐纳利、华纳圣龙、江铃李尔内饰系统、高克联管件、申雅密封件、伊顿发动机、金龙联合汽车、道达尔等公司。
本课程名称： 统计过程控制与测量系统分析
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