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    188宝金博页面版: 【精品】SPC与统计技术

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    内容提示： 1 SPC 与统计技术应用实务 周卓基 (V9. 1) 【内容提要】 统计过程控制(Staticstical Process Control, SPC) 是制造业的重要活动, 它的含义是: “使用控制图等统计技术(statistical techniques) 来分析过程或其输出, 以便采取必要的措施获得且维持统计控制状态, 并提高过程能力” (见 QS-9000 的术语 73) 。 QCC(Quality Control Circle) 等质量改进团队活动也广泛应用统计技术。 本文结合多年实践经验, 对已经广泛应用的方法工具介绍其目的、 做法并指出注意事项, 对其他则按课时容量尽量为读者提供实用资料留供参考。 根据公司主管部门...

    文档格式：DOC | 页数：39 | 浏览次数：60 | 上传日期：2015-12-31 23:43:34 | 文档星级：
    1 SPC 与统计技术应用实务 周卓基 (V9. 1) 【内容提要】 统计过程控制(Staticstical Process Control, SPC) 是制造业的重要活动, 它的含义是: “使用控制图等统计技术(statistical techniques) 来分析过程或其输出, 以便采取必要的措施获得且维持统计控制状态, 并提高过程能力” (见 QS-9000 的术语 73) 。 QCC(Quality Control Circle) 等质量改进团队活动也广泛应用统计技术。 本文结合多年实践经验, 对已经广泛应用的方法工具介绍其目的、 做法并指出注意事项, 对其他则按课时容量尽量为读者提供实用资料留供参考。 根据公司主管部门提出的要求, 本次培训主要内容为: 1. 从控制图和统计抽样检验谈起 2. SPC 的由来和发展 3. 管理体系中统计技术应用的要求 4～14 为方法工具介绍, 包括: 4. SPC 常用统计方法工具概述 5. 直观显示图表应用的有关问题; 6. 数据变异的衡量和分析·直方图与过程能力指数; 7. 控制图; 8. 过程能力分析; 9. 区间估计; 10. 显著性检验和统计抽样检验; 11. 回归分析; 12. 方差分析; 13. 非数字资料方法工具应用的若干问题; 14. 试验设计(DOE) 简介 15. 国内一些企业应用 SPC 的一些情况 16. 统计技术在企业的应用和建议 全文 37 页, 3. 74M。 本着“以顾客为关注焦点” 的宗旨, 本讲义比较详尽, 以减少听课人耳听手记的负担,超出课时容量的留作参考资料和下一步深入培训用。 本课程注重: ①技术性: 突出效率, 内容和方式贯彻“学以致用” 原则, 省略“角色演练、 游戏感悟、 互动游戏”之类的活动; ②严谨性: 概念定义力求明确并尽量引用 ISO 等标准, 相关的交代注明出处, 避免以讹传讹; 尽量设计表格归纳对比; 强调基本操作明确要领, 避免盲目使用统计软件; ③实用性: 教法采用案例分析, 旨 在实用,避免繁复的数学推导。软件使用中注意尽量运用 Excel 强大的统计作图功能, 部分模块可供学员拷贝; ④新颖性:尽量博采众长, 如兼顾“6σ 管理” 及其应用的 Minitab; ⑤延伸性: 课堂教学与后续指导服务相结合, 课余及班后指导学员处理自身实际数据或成果论文资料。 讲课人简介: 周卓基, 高级工程师, 在特大型石化企业从事管理和统计技术应用实践廿多年, 1980 年起发表QCC 活动成果, 1981 年发表 TQM 方面的论文, 1991 年题为《用“概率能力指数” 评价工序能力》 的论文作为大陆 15 篇论文之一出席当年《海峡两岸质量研讨会》 , 并被中国质量协会推荐参加 1992 年欧洲质量年会。1997 年在所述组织指导 QCC 活动成果出席国际 QCC 大会发表。 系中国质量管理协会统计方法研究委员会委员兼工序控制学组副组长、 QCC 活动诊断师、《化工质量》 杂志常年顾问、 原湖南省企业管理现代化成果评审委员会委员、 省质量管理协会和系统工程学会理事, 现任职业咨询师, 曾指导多家企业通过中外认证机构的管理体系认证, 并从事 ISO 9000、 ISO14000、 ISO/TS 16949、 QCC(QIT) 、 TQM、 统计技术应用等多种培训业务, 包括为企业“内训” 和应邀为广东省质量协会、 珠海市质量协会、 BSI 等认证机构以及广州、 上海多家管理顾问公司等机构举办的公开班讲课和为企业“内训” , 还应聘兼任多家优势企业的常年管理顾问。 1 从控制图和统计抽样检验谈起 1. 1 等同采用国际标准 ISO 8258: 1991 的 GB/T 4091-2001《常规控制图》 的 12. 1 有一个例子: 某茶叶分装过程要求单包重量(g) 平均 A0=100. 6, 类似过程的标准差为 s0=1. 4, 采用子组大小 n=5 的平均值-极差控制图进行生产控制, 25 组数据统计结果平均值=100. 056,平均极差=4. 156(折算样本标准偏差 s=1. 79),

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