"SPCQC七大手法应用与历史探究——制造品质控制的关键"
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SPCQC七大手法.pptx;SPCQC七大手法.pptx;SPC 统计制程管制Statistical Process Control品质是制造出来的 ,不是检验出来的---- 戴明 -----课 程 大 纲一 . SPC 的历史和基础二 . 『品质』的基本架构三 . 生产过程之品管作业可分为四 . 统计制程管制的定义五 . 制程能力调查的方式和 QC 手法使用率六 . 何谓查检表及应用 --- 查现象七 . 趋势图 / 推移图及应用八 . 什么是柏拉图及应用 --- 示重点九 . 层别法 --- 做分类十 . 直方图 --- 看分布十一 . 散布图 --- 看相关十二 . 柱状图十三 . 问题分析之手法应用 --- 鱼骨图 --- 析因果十四 . 管制图的由来及应用 --- 管异常一 .SPC 的历史1910 年由费雪爵士 (Sir Ronald Fisher) 所发展出来的统计理论 .1924 年由休华特博士 ( Dr.W.A.Shewhart) 研究产品品质次数分配时发明了管制图 .1940 年 SPC 正式引进制造业 .SPC 是英文 Statistical Process Control 统计过程控制的缩写 SPCQC七大手法.pptx;SPCQC七大手法.pptx;SPC 统计制程管制Statistical Process Control是一种重要的品质管理工具,它强调制程稳定性、持续改进和减少变异性。戴明在品质管理领域的贡献不可忽视,他曾说过:“品质是制造出来的,不是检验出来的”,这句话深刻地揭示了品质管理的本质。本课程大纲涵盖了SPC的历史、基础知识以及各种QC手法的应用,旨在帮助学习者掌握SPC的核心概念和实际操作技巧。 SPC的历史可以追溯到1910年,由费雪爵士所发展的统计理论为SPC的起源铺平了道路。1924年,休华特博士在研究产品品质分布时发明了管制图,为后来SPC的发展奠定了基础。1940年,SPC正式引入制造业,被广泛应用于产品质量管理领域。SPC的英文缩写为Statistical Process Control,强调通过统计方法来控制制程的质量。 在本课程中,学习者将深入了解品质管理的基本架构,包括生产过程中的品管作业和统计制程管制的定义。同时,学习者将学习如何调查制程的能力和使用QC手法来提高品质管理的效率。除此之外,课程还将介绍查检表、趋势图、柏拉图、层别法、直方图、散布图、柱状图等工具的应用,帮助学习者更好地分析和改进品质管理流程。 另外,课程还将介绍问题分析的手法,包括鱼骨图和管制图。通过这些手法,学习者可以从不同角度去理解和解决品质管理中的问题,找出问题的根本原因并采取相应的改进措施。最终,帮助制造企业提高产品质量和客户满意度,实现持续改进和发展。 在学习SPCQC七大手法的过程中,学习者将获得丰富的知识和实践经验,能够更加熟练地运用SPC工具来管理和改进品质。通过不断的学习和实践,学习者可以成为优秀的品质管理人才,为企业的发展和竞争力的提升做出重要贡献。因此,本课程对于提高品质管理水平、实现企业可持续发展具有重要意义和实际价值。
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