统计技术概述
内容重点
- 质量管理发展阶段
- 統計过程控制的起源與發展
- 现代质量管理学的统计观点
- 概率与随机现象
- 计量型数据和计数型数据
SPC统计过程控制原理和应用培训
围绕质量管理的实际工作场景，《SPC统计过程控制原理和应用培训》以统计技术概述等课程模块作为选型线索，帮助管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工程师，核对内训目标、课时安排和交付要求
授课讲师：
李科 · 工厂管理与AI数字化应用实战专家
课程大纲
SPC统计基础
内容重点
- SPC基本概念
- 过程控制原理
- SPC的工具——控制图
- SPC的目标
- SPC的应用及收
质量变异分析
内容重点
- 变异与波动
- 质量波动的因素分类--- 5M1E
- 统计控制状态
- 波动、过程控制和过程能力
- 应用正交试验设计分析变异因子关联性
控制图原理
内容重点
- 控制图样式
- 两类错误
- 休哈特3σ原则
- 分析用控制图和监控用控制图
- 常规控制图的分类
控制图数据采集
内容重点
- 如何确定控制项目--关键质量特性
- 控制图数据规模
- 采集控制图数据的步骤
- 休哈特的合理子组原则
- 数据的分层问题
各类控制图介绍
内容重点
- Xbar-s 图 （均值-标准差）
- 中位数- R图 （中位数-极差）
- X－MR 图 （单值-移动极差）
- P 图 （不合格品率）
- np图 （不合格品数）
过程能力研究
内容重点
- 过程能力研究的目的
- 过程能力研究的步骤
- 过程能力的概念
- 过程能力指数CP和CPK
- 过程绩效指数PP和PPK
过程能力研究的扩展——MSA测量系统分析
内容重点
- 测量系统变差的类型：重复性、再现性、偏倚、稳定性和线性的重点介绍
- 测量系统的分辨率
- 重复性、再现性、偏倚、稳定性和线性示例
- 确定稳定性
- 确定偏倚
适合对象
管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工程师
课程定位与主要问题
《SPC统计过程控制原理和应用培训》更强调现场观察、原因分析、改善清单和复盘机制与小组练习、过程记录和后续任务的连接
课程适配与选型边界
这部分用于判断《SPC统计过程控制原理和应用培训》是否适合当前质量管理培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配
管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工程师
围绕质量管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作
《SPC统计过程控制原理和应用培训》的训练重点包括统计技术概述、质量变异分析等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认
建议将《SPC统计过程控制原理和应用培训》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及李科的授课方向进行区分
这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。
核心收益
- 了解SPC原理和应用，能够策划和推导企业SPC项目的应用
- 学会利用正态分布和控制图来更好地理解过程改进过程的方法
- 标准执行有抓手：建立和运用常规控制图的实战技巧
查看更多收益 收起更多收益
- 复盘跟进有依据：过程能力研究，计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法
- 理解测量过程研究原理，计算测量系统重复、再现和偏倚性以及系统可信度的方法
- 改善动作更具体：DOE正交试验设计的原理和构建方法
课程背景与交付信息
在全世界范围内质量管理经过了质量检验阶段、质量管理阶段和全面质量管理阶段，其管理思想也逐渐被世人所接受而成为当今世界企业管理的主要方法；企业在质量是检验出来的还是质量是制造出来的的争论中逐渐发现，无论如何防范于未然才是质量管理的终极目的，而从源头的控制才是质量预防的关键所在
统计过程控制(简称SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程（也包括测量评价过程）进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的
本课程以SPC统计技术原理为核心，展开对制造过程质量能力和测量系统一致性能力的测评分析的讲解，并贯穿休哈特控制图的应用技巧实作练习，在质量变异分析中，课程应用DOE正交试验设计的方法进行原因剖析；通过逻辑连贯的课程展开，使学员更深刻理解统计过程控制的原理和应用方法
课程时间
1天，6小时
授课方式
理论讲授,数据分析,图片分享,工具介绍,工具演练,分组讨论,结果发布,讲师点评,课后作业,内容考试与标准答案,持续改善计划
课程内容重点
01统计技术概述
02质量变异分析
03控制图原理
04控制图数据采集
05各类控制图介绍
讲师介绍
李科
工厂管理与AI数字化应用实战专家
李科，工厂管理与AI数字化应用实战专家，20年生产制造咨询经验。首创AI数字化员工体系，推动工厂AI深度应用超1000次，助力500+企业实现精益降本与智能制造转型，累计授课1000+场
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《SPC统计过程控制原理和应用培训》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《SPC统计过程控制原理和应用培训》适合哪些企业或学员？
管理者代表、顾客代表、产品技术经理、质量经理、项目经理、设计工程师、制造工程师。
这门课主要解决什么问题？
围绕质量管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对质量管理的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《SPC统计过程控制原理和应用培训》当前呈现的核心模块包括统计技术概述、质量变异分析等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断
课程配套材料和练习产出如何确认？
页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准
