生产过程的质量控制是保证产品质量的重要环节，稳定的生产过程会带来质量上的飞跃。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，变“救火式”品质管理为“预防式”管理，从而达到提高和控制质量的目的。
然而，你在应用时是否有下列困惑：
 花不少的时间和精力，实施了控制图，但感觉对质量改进没有什么作用。
 客户对工厂进行供应商审核，自己却不知道什么是SPC\CPK\PPK, 导致客户不满意，验厂得分很低，老板很生气。
面对众多的参数、特性，如何下手；面对大量的数据，如何选择？
ＳＰＣ控制图绘制出来后，如何应用ＳＰＣ的结果进行过程能力解析？
如何利用ＳＰＣ进一步分析过程变动的原因，采取准确的纠正措施？
有了管制图，Ca/Cp/Cpk/PPK等计算就是在推动ＳＰＣ，是否只是在应付审核？
本课程将深入浅出的全面介绍ＳＰＣ的应用知识，讲师有着多年丰富的实践经验，将采用通俗易懂的管理语言来“翻译”高深枯燥的统计语言，确保不同层次的学员都能理解。本课程非常着重实用性，课堂中将采用大量的实际案例和进行深入的实际应用讨论，确保学员能真正的学以致用！

采用理论与实践相结合的教学模式，全面介绍SPC的先进工具，帮助学员系统地理解和掌握SPC统计过程控制一般原理。
能掌握、计算并研究CPK\PPK过程能力指数，长期能力与短期能力。
系统地掌握计量值统计控制的原理、判异和分析，并能灵活应用在产品和过程。
系统地掌握计数值统计控制的原理、判异和分析，并能灵活应用于产品和过程。
 能使用EXCEL工具应用SPC
 通过典型案例分析与操作训练，快速提升学员的SPC分析和应用能力

各企业从事质量、生产和工程工作的中高层技术及管理人员。

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第一部分、SPC概述
1、SPC兴起的背景
2、SPC的概念、特点及发展。
3、过程控制模型
4、SPC的功能和作用

第二部份、控制图原理
1、控制图的原理---质量的统计观点
2、过程波动
3、普通原因和特殊原因
4、3 σ原理、正态分布和中心极限定理
5、何谓管制图 ?
6、控制图种类及选用
7、控制图的判异准则

第三部份、统计学基本概念
1、什么是统计学（Statistics)?
2、SPC研究的对象-----特殊特性
3、数据的类型：计量值和计数值。
4、误差及其类别
5、均值\中位数\众数。
6、方差\标准偏差\极差
7、统计基础小结和巩固演练。

第四部份：过程能力分析与计算
1、正态分布下---关注两种标准差
2、过程能力--Z
3、制程准确度—Ca
4、制程精密度—Cp
5、过程能力指数Cp、Cpk 、PP、Ppk
6、过程能力研究与问题的分类。
7、应用EXCEL计算过程能力练习

第五部份：计量值控制图运用

1、计量控制图的种类与选用原则。
2、计量值控制图介绍
 2.1）均值和极差控制图（Xba—R图）
 2.2）均值和标准差控制图（Xba-S图）
 2.3）单值和移动极差控制图（X-MR图）
 2.4）中位数和极差控制图
3、过程能力改善
4、用EXCEL制作计量值数据控制图。

第六部份：计数值控制图运用

1、计数控制图的种类与选用原则。
2、计数值控制图介绍
 2.1不合格率控制图（P图）,
 2.2不合格品控制图（NP图）
 2.3单位产品缺陷点图（U图）
 2.4缺陷点数图（C图）
3、计数控制图应用研讨
4、过程能力改善
5、用EXCEL制作计数值数据控制图。

第七部分：SPC在MSA测量系统分析中的应用
1、MSA术语和基本概念
1.1为什么进行测量系统分析
1.2测量系统对产品的影响
 1.3 测量系统对过程的影响
2、什么是测量系统
3、测量过程、测量误差、变差
4、测量误差来源---4M1E
5、测量系统MSA的统计特性
5.1、测量系统的准确度和精密度
5.2、偏倚
5.3、线性
5.4、稳定性
6、计量型重复性和再现性GR&R分析
6.1、概述
6.2、重复性
6.3、再现性
6.4、Gage R&R 判断原则
6.5、案例分析
7、计数型测量大样法分析
7.1、计数型测量的α和β风险
7.2、什么是Kappa技术?
7.3、计数型数据测量系统分析---大样法
7.4、案例分析

第八部分：QC七大手法与SPC
 1、 QC七大工具概述
 2、 常见的QC重要工具及使用
--数据分层法
--查检集数据（点检）
--柏拉图抓重点（制程不良）
--鱼骨图追原因（品质异常分析）
--直方显分布（实验分析）
--散布看相关（实验分析）
--层别作解析（品质月报）
--管制找异常（制程应用）

第九部分、总结与回顾
讨论和解答讲解,
讨论,
案例分析