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SPC培训的必要性,统计数据分析能告诉你什么


   SPC培训老师说:不要等产品做出来再去看它好不好,而是要在制造的过程中就要把它造好。学习SPC也有一段时间了,很幸运的是在学习期间还得到了公司和赛学顾问老师李老师的亲自指导,在这1天SPC培训的基础上,让我的质量管理工具学习方向性更明确,也更易于我的学习。下面总结一下我近段时间的学习情况如下:

  统计过程控制是一种用于控制各种过程的方法。SPC统计过程控制,利用统计的方法来监控制程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异,是对过程进行控制和持续改进的工具。通过对统计数据的分析、维护、改进,按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异,及时发现问题,在问题发生前提前预知的目的。

  SPC需要大量的统计数据,数据可分为计量型数据和计数型数据。数据的真实性关系到SPC活动是否有意义。数据收集和分析工具包括检查表,柱状图,柏拉图。

  过程控制的前提是分清过程变差是系统原因还是特殊原因所造成。控制图的作用就是分清过程变差的原因归属。控制图识别特殊性原因的机理:以稳定受控过程为参照设定控制限,以控制限为参照识别异常点,异常点即可能是特殊原因所造成。控制图有很多种类,包括计量型的均值和极差图、单值和移动极差图、均值和标准差图、中位数图或中位数和极差图,记数型的P图、nP图、U图、C图。均值和极差图是所有控制图的基础。SPC中最重要的就是合理使用控制图。建立一个有效的控制图应包括:确定控制方案,收集数据,计算统计特征值,计算控制限,描绘控制图。

  但是控制图只能起到反馈过程运行状况的作用,通过分析控制图,真正动手解决问题才是关键。要想使统计过程控制取得提高产品质量和降低损失的作用,有赖于管理者和操作者对过程实施改进和控制活动。

  公司组织SPC培训为我们将来工作中使用SPC做了前期的铺垫。通过对统计数据的分析、维护、改进,按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异,及时发现问题,在问题发生前提前预知的目的。SPC需要大量的统计数据,数据可分为计量型数据“可以连续取值,也称连续型数据。如:零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等;和计数型数据:不可以连续取值,也称离散型数据(计数型)。

  最后,通过对SPC的学习,让我逐渐进入到质量管理知识的系统学习中,虽然目前学到的还只是一些基础的理论,距离实际操作,独立完成质量工作还有相当长的一段距离。但在今后,将在此基础上不断地学习,不断积累和丰富理论和实践知识,并希望能尽快运用到工作中,以达到学以致用,理论与实践相结合的效果。

  以上是我的SPC培训感想。

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