统计过程控制基础

运用统计过程控制（SPC）稳定改善您的生产流程。

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课程概览

统计过程控制（SPC）赋能工艺工程师透过过程监控及偏差检测，于故障发生前进行调整并持续改善生产过程。 也便于对过程修正进行分析。 各过程皆存在自然变异，于稳定条件下，此种变异是随机的，但系统性因素亦会影响过程波动。 SPC 重点关注两大目标：稳定过程和改善过程变异性。

  • 目标群体：工艺工程师和科学家、期望优化现行过程评价之专业人士、有意复习统计学基础知识者，以及寻求实作练习加深实践理解之参与者。
  • 背景知识：具备数学逻辑思维，并对解析过程中随机误差（噪声）深感兴趣，将其视为客观存在自然价值。
  • 培训方式：课程涵盖专题讲座、特定情景模拟演练、实际应用案例讨论，以及实作练习。 模拟演练与实作练习均可通过笔记本电脑独立完成，为参与者提供灵活互动之学习体验。

课程目标

目标

  • 重视理解统计方法，而非仅为数学公式。
  • 深入探索各项统计技术基础知识。
  • 透过实际案例与模拟演练，解释关键程序。
  • 培养过程控制之信心与信任。
  • 应用统计过程控制（SPC）清晰实用策略。

课程内容

内容

    • 正态分布之核心作用
    • 分布检验（直方图、QQ图）
    • 其他类型分布（对数正态分布、Weibull 分布）
    • 覆盖概率
    • 评估过程期望值和标准差，以及相关置信区间
    • 六西格玛（Six Sigma）与 DMAIC 基本概念

    • 控制图基础与结构
    • 计算控制界限
    • 应对噪声措施
    • 平均运行长度 (ARL)
    • 控制规则（Nelsen、Western Electric）
    • 违反控制规则之应对措施
    • 嵌入 DMAIC 流程

    • 过程能力适用范围
    • 违反分布假设之影响

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