î 课程背景：
APQP/FMEA/MSA/SPC/PPAP，作为一种技术工具，不仅汽车行业使用，在其他制造业也鼓励使用，有效利用这些技术工具，可以提升企业的质量管理水平。
企业在建立\运行IATF16949：2016质量管理体系时，如何运用质量管理的上述技术工具往往存在困惑，如：
î 在什么时候、什么环节，需要SPC的应用，为什么？
î SPC和IATF16949：2016质量管理体系是什么关系？如何融合管理？
î SPC和APQP/FMEA/MSA/PPAP之间又是什么关系？如何综合应用和管理？
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î 课程时间： 1-2天。
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î 课堂形式：讲解为主，辅以案例和课堂练习。
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î 课程目标：
通过培训，使学员了解工具的使用要求和益处，更好地在工作中去应用，以提升
质量管理水平。
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î 课程对象：
技术研发人员、质量管理人员、检验人员、生产管理人员、质量计划编制和管理人员。
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î 课程大纲：
SPC：SPC全称是“Statistical Process Control”，即统计过程控制，是1924年美国休哈特博士发明控制图后产生的，通过各种工具来区分普通原因变差和特殊原因变差，以便对特殊原因变差采取措施。本课程侧重于实际应用和结果分析讲解，课程主要内容：
1.统计过程控制 SPC的基本概念
2.常用统计工具的介绍
2.1直方图的应用及步骤
2.2因果图的应用及步骤
3. 两种过程控制模型和控制策略
3.1缺陷检测过程模型
3.2具有反馈的过程控制模型
3.3两种控制模型的比较
3.4计量型随机变量的分布
4.两种变差原因及两种过程状态
4.1过程变差的起因
4.2普通原因与特殊原因之变异
4.3波动与波动源
4.4波动与波动源对输出分布的影响及控制
5.过程能力与能力指数
5.1什么是过程能力？
5.2过程能力的计算
5.3什么是过程能力指数（Cp，Cpk）
5.4各种情况的工序能力指数的计算
5.5工序能力指数的评定标准
5.6典型的能力指数CPK与PPM关系
5.7能力指数与性能指数的区别
5.8 过程的分类
5.9 6σ概念简要介绍
6.持续改进过程循环
7.控制图－过程控制的工具
7.1什么是控制图
7.2控制图的用途
7.3控制图的分类和选用
7.4选用控制图类型的流程
7.5分析用过程质量控制图和控制用过程质量控制图
8.控制图的制作及应用（以X－R图为例）
8.1控制图的使用策划
8.2应用步骤
8.3 X-R控制图应用举例
8.4控制图异常的判断准则
8.5控制图几种常见的图形及原因分析
8.6 错误的措施：过度调整
8.7 数据分组管理
8.8 X-R 案例课堂分析讨论
9. 其他控制图的应用简要
9.1平均数 - 标准差控制图
9.2个别值- 移动全距控制图
9.3中位数－极差控制图
9.4不良率控制图（P图）
9.5不良数控制图（Pn图）
9.6缺陷数控制图（C图）
9.7单位缺陷数控制图（U图）
10. 总结回顾
