『壹』 SPC、DOE、FMEA知识是指什么怎样应用
SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。 DOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。 FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法 FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。 故障模式、影响、分析模块 其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。 FMEA可完成以下功能： 失效模式、影响分析（FMEA） 危害性分析（CriticallyAnalysis） 功能FMEA(FunctionalFMEA) 破坏模式和影响分析（DMEA） FMEA具有以下特点： 丰富的故障模式数据库 完善的企业FMEA规范定制功能 自动由FMEA生成原始的FTA（故障树） 故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块 利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。 事件树分析(EventTreeAnalysis)模块
『贰』 学习SPC 的技巧 诀窍
若要在企业内成功导入SPC管理战略, 除了正确认识SPC的理论和应用方法外, 还应构建一整套SPC过程控制与改善系统, 我国企业引入SPC的历史不算长,但很多企业的导入SPC的成效不佳,原因是很多企业无法理解有效地导入SPC,很多人都片面地以为有了控制图就算是正确地导入了SPC,有了过程能力指数就算是有效地导入了SPC等等,结果SPC的导入并没有直接导致产品良率的提升和成本的下降,客户来的时候穷于SPC报表的应付和数据的润色,于是很多人开始怀疑SPC真正的效果,开始追求其它管理工具和方法了,这种本末倒置的做法是无法让企业真正参与国际化竞争的.
真正有效的SPC应用需要强有力的SPC领导, 而SPC应用实战课程, 旨在为我国企业培育具有统计战略思维的中高层管理干部, 通过SPC管理方法的引进, 逐步引进其他先进品质管理工具和手法, 领导企业向世界一流企业迈进. 本课程适合于那些SPC导入成效甚小但又渴望高效导入SPC手法的企业.
第一部分: 控制图的基本理论
1.SPC的起源与导入战略
2.导入SPC紧急性与必要性
3.规格管理的危险性
4.SPC的核心工具
第二部分: 过程的受失控状态
1.过程的普通原因与特殊原因
2.典型的受控状态
3.典型的失控状态
第三部分: 过程能力研究
1.过程能力研究的前提条件
2.过程能力指数的分类
3.过程能力指数的分级
4.过程能力指数与不合格品率之间的关系
第四部分: 如何活用直方图控制过程品质
1.直方图结构与衡量指标
2.如何活用直方图来控制过程
第五部分: 量测系统研究
1.量测系统研究概况
2.量测系统研究的基本统计指标
3.量测系统的重复性与再现性(R&R)
第六部分: SPC导入整体规划
1.过程能力初步诊断
2.关键参数的分类
3.关键参数的控制计划
4.关键参数的控制图使用规划
5.关键产品的SPC目标设定.
第七部分: SPC导入执行
1.初始SPC站点选定
2.SPC数据采集方式的确定
3.SPC软件的选择
4.SPC系统的初步运行
第八部分: SPC推行成果检讨
1.PC推行成效
2.过程受控率检讨
3.改善措施的有效性检讨
4.SPC改善专案的设定方法
第九部分: SPC标准化与专案执行
1.SPC专案改善技巧
2.SPC专案改善效果评估
3.SPC体系标准化程序
第十部分: SPC现场规划与导入计划设定
『叁』 品质管理中，SPC2培训课程讲些什么SPC1和SPC2有啥区别
SPC1：统计过程控制
SPC2:又称SPD，为统计过程诊断
『肆』 SPC培训是指哪方面的培训
看你是什么岗位的了，SPC应用岗位的不同，培训的内容也不尽相同，产线专的培训相对简单点属，就是如何操作SPC软件，如何识别一些简单的控制图，如果是品保或工程部门，培训的重点就是如何设置参数、设定并查看各种控制图、在发生预警时，如何去分析原因及如何改善等等
简单点，SPC的培训就是指 统计过程控制 的培训
『伍』 spc和cpk的有关知识
SPC,统计过程控制.即采用统计方法对生产过程控制.采用的工具包括控制图和CPK.控制图常用的是均值-极差图(X￣-R图）和单值极-差图（X-R图）。
CPK，工序（过程）能力指数。按照1.67，1.33，1.0，0.67分成5等。一般第4级（1.0-0.67）需要改善，第5级（＜0.67）必须改善。第1级（＞1.67）不合格率为6/百万，可以免检。当统计结果（指均值）与控制限的中心重合时，就是CP。K代表统计结果（指均值）与控制限中心的偏离指数，属于系统偏差。
『陆』 哪里有SPC的培训材料
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『柒』 如何做好SPC
首先，为什么要用SPC，SPC的作用是什么？重视企业内部外部顾客，以顾客满意作为主要目标，这些目标必须不断地在价值上得以改进，运用SPC，能使我们致力于更有效的改进，同时，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法．理解和掌握 SPC 理论是实施 SPC 的前提。不同行业的企业因生产过程的不同在 SPC 实施的方法和步骤上也会有一些差别.
收集数据主要是采用合理的抽样方法保证 SPC 所需的数据的完整性和准确性。包括抽样的时间间隔、样本的大小、随机抽样的安排、抽样的分布等.质量管理人员可根据 SPC 软件统计分析的结果，结合企业自身的实际，采取措施不断的改进质量.
Ppk,Cpk,Cmk 三者的区别及计算
Ppk、Cpk，还有Cmk三者的区别及计算
1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式
Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：
Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：
（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）
CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：
CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：
2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义
Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。即：
Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为： 或 的最小值。即：
其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ| ，则：
于是， ，
3、公式中标准差的不同含义
①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差 估计得出：
因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。
②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差
『捌』 spc是怎么回事啊一直没搞懂，想学一下，有没有价格优惠点的培训机构啊
SPC 统计过程控制。是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调以全过程的预防为主。也是 中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.
SPC统计过程控制 SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。
SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制，SPC可以： · 对过程作出可靠的评估； · 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力； · 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； · 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，减少返工和浪费 · 提高劳动生产率 · 提供核心竞争力 · 赢得广泛客户 · 更好地理解和实施质量体系
实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。 分析阶段的主要目的在于： 一、使过程处于统计稳态； 二、使过程能力足够。 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。 监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。 在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲，SPC的发展呈现如下特点： （1）.分析功能强大，辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化； （2）.体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制； （3）.与计算机网络技术紧密结合 现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。
一、spc的基础知识
1.关于控制、过程、统计 2.特性及其分类 3.统计学基础
二、spc的基本原理
4.过程的理解与过程控制 5.波动及波动的原因 6.局部措施和系统措施
三、统计过程的控制思想
1.正态分布简介 2.统计控制状态及两种错误 3.过程控制和过程能力 4.过程改进循环
四、控制图类型
1.控制图应用说明 2.控制图的定义和目的 3.控制图解决问题思路 4.控制图益处 5.控制图分类 6.控制图的选择
五、建立计算型控制图的步骤和计算方法
1.均值和极差图 2.均值和标准差图 3.中位数和极差图 4.单值和移动极差图
六、计数型控制图与过程能力指数
1.过程能力解释前提 2.过程能力的计算 3.过程能力指数 4.过程绩效指数
七、过程判异准则
SPC是全球范围内制造业所信赖和采用的质量控制技术。半个多世纪以来，SPC的广泛应用推动了制造业的发展与繁荣。 新世纪是质量的世纪，质量塑造未来，质量也是竞争的关键。在一些行业，应用SPC已经成为企业生存的基本需求。 传统观念把检验作为质量保证的手段，只能事后判断，而应用SPC，能够把握先机，预防不合格品的出现，降低成本，提高企业运行效率。 SPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制 SPC可以帮助企业： · 对过程作出可靠的评估； · 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力； · 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； · 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： · 降低成本； · 降低不良率，减少返工和浪费； · 提高劳动生产率； · 更好地理解和实施质量体系。