Главная / Расписание открытых тренингов / Инструменты качества: SPC, Process Analysis, факторный анализ качества
Открытый тренинг
Инструменты качества: SPC, Process Analysis, факторный анализ качества
О курсе: Специализированный
"Классика" управления качеством. Практические аспекты работы с производственной информацией. Необходимый и достаточный набор инструментов и алгоритмов в одном тренинге. Формирование устойчивых навыков практического применения методик и инструментов на производстве.

Возможность использования своих данных в процессе обучения.

Программа тренинга

ДЕНЬ 1. Основные статистические понятия, показатели и графики. Измерение качества процессов

ДЕНЬ 2. Контроль стабильности процессов

ДЕНЬ 3. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий. Однофакторный анализ

ДЕНЬ 4. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий. Многофакторный анализ
1. Если от вашей компании планируется 3 и более человека, даты проведения могут быть скорректированы в соответствии с вашими потребностями, либо назначены дополнительные даты.
2. Формат проведения в указанные даты может быть быть изменен в соответствии с потребностями участников (очный - на онлайн и наоборот).
Продолжительность:
Off-line: 4 дня (32 академических часа)
On-line: 4 дня (32 академических часа)
Требования к слушателям:
Высшее образование
Опыт работы в Excel на уровне пользователя
Необходимое ПО - Excel
Вы получите:
Набор бесплатных надстроек и шаблонов Excel, необходимых для проведения статистических расчетов
Комплект методических материалов по изученным вопросам
Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку
Стоимость участия
От компании
один человек (от компании)
54 000 руб.
два и более человека (от компании)
52 000 руб.
Физическое лицо
52 000 руб.
* Все скидки действуют только при предоплате.
** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения.
Программа
ДЕНЬ 1. Основные статистические понятия, показатели и графики. Измерение качества процессов

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
 
  • Стадии улучшения качества, на которых требуется знание статистических инструментов
  • Виды исходных данных, типы шкал
  • Основные статистические показатели и графики, необходимые для анализа качества процесса:
    • среднее и медиана
    • размах, стандартное отклонение и дисперсия. Виды стандартных отклонений
    • стандартная ошибка, доверительный интервал
    • квартили
    • гистограмма
    • ящичная диаграмма
    • линейный график
  • Использование показателей и графиков при описании процессов
  • Нормальное распределение и его использование на практике. Правило «трех сигм»
  • Другие виды распределений
  • Измерители качества процесса: DPMO, сквозной уровень соответствия, РРМ. Интерпретация показателей, способы расчета
  • Прогнозирование уровня качества и издержек, связанных с ним
  • Показатели пригодности процесса (Рр, Ppk, Cpm). Интерпретация показателей, способы расчета
  • Пример в Excel. Обрабатываем результаты измерений характеристик продукции. Рассчитываем и интерпретируем ключевые статистические показатели. Строим графики.

    Пример в Excel. По результатам измерений контролируемой характеристики определяем текущее качество процесса и выбираем направления улучшений.

    Пример в Excel. На основе результатов измерений контролируемого параметра продукции прогнозируем ожидаемое число несоответствий по этому параметру при текущем уровне качества.

    Пример. Для каждой стадии многостадийного процесса выбираем адекватные измерители качества исходя из имеющейся информации. Оцениваем общее качество процесса. Выставляем цели для каждой стадии.

    Пример в Excel. Определяем, каким должен быть разброс процесса, чтобы его качество было не ниже «европейского» уровня.


ДЕНЬ 2. Контроль стабильности процессов

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
 
  • Понятие стабильности. Природа нестабильности
  • Обычные и особые причины изменчивости процесса
  • Идея, основные принципы, преимущества и виды контрольных карт Шухарта
  • Контрольные карты для количественного признака (Xbar-R, Xbar-S, I-MR):
    • подготовка исходных данных
    • алгоритмы построения
    • интерпретация
  • 8 признаков нестабильности процесса (критерии серий)
  • Показатели воспроизводимости процесса (Cp, Cpk)
  • Контрольные карты для альтернативного признака (С, U, Np, P):
    • выбор вида карты
    • алгоритмы построения
    • интерпретация
  • Примеры в Excel. На основе реальных данных (результатов измерений контролируемых характеристик или отметок о годности / негодности образцов) строим различные виды контрольных карт. Учимся их анализировать и делать выводы о стабильности процесса.


ДЕНЬ 3. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий. Однофакторный анализ

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
 
  • Различные подходы к классификации причин несоответствий
  • Графический анализ влияния факторов:
    • столбиковые и круговые диаграммы
    • ящичные диаграммы
    • диаграмма рассеяния
  • Статистический анализ влияния факторов – сравнение независимых групп по количественным и альтернативным характеристикам:
    • T-критерий Стьюдента для независимых выборок, U-критерий Манна-Уитни
    • Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), Н-критерий Краскела-Уоллеса
    • Критерий Хи-квадрат Пирсона
    • Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена
    • Критерии для сравнения разбросов в группах
  • Статистический анализ влияния факторов – сравнение зависимых групп ДО-ПОСЛЕ по количественным и альтернативным характеристикам:
    • T-критерий Стьюдента для зависимых выборок, парный критерий Вилкоксона
    • Однофакторный дисперсионный анализ с повторениями (ANOVA), критерий Фридмана
    • Критерий Мак-Немара
  • Примеры в Excel. Анализируем влияние производственных параметров на качество.

    Примеры в Excel. На конкретных данных о процессе исследуем природу колебаний контролируемых характеристик. Оцениваем, с какой силой различные факторы (химический состав, температурные режимы, давление и т.п.) влияют на контролируемый параметр (механические свойства, дефекты и т.п.). Ищем причины ухудшения качества продукции.

    Примеры в Excel. На конкретных данных о процессе оцениваем результаты улучшений.


ДЕНЬ 4. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий. Многофакторный анализ

ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
 
  • Регрессионный анализ – метод анализа одновременного влияния факторов на качество:
    • требования к исходным данным
    • подготовка данных для анализа
    • алгоритм регрессионного анализа
    • анализ результатов и разработка рекомендаций
    • использование результатов анализа для прогнозирования качества
  • Диаграмма Парето – метод расстановки приоритетов в улучшениях:
    • варианты исходных данных
    • способ построения и принятия решений
  • Пример в Excel. Определяем зависимость характеристики качества от нескольких факторов процесса. Строим уравнение зависимости, используем уравнение для прогнозирования качества.

    Пример в Excel. Строим диаграмму Парето и расставляем приоритеты в улучшениях.


После окончания обучения вы сможете
Корректно подготавливать данные для анализа
Делать заключение о качестве процессе на основе статистической информации
Оценивать эффект изменений, проводить анализ «до-после»
Обоснованно расставлять приоритеты в улучшениях
Рассчитывать и интерпретировать статистические показатели и графики
Проводить сравнительный анализ нескольких технологических или технических решений
Проводить анализ возможностей улучшений в условиях большого числа факторов
Заявка на участие
С помощью этой формы вы сможете подать заявку на участие в тренинге
Ваше ФИО*
Как с вами связаться?
Дата тренинга*
Комментарий
Задайте вопрос
Напишите нам и мы подробно ответим на все Ваши вопросы!
Ваше ФИО*
Куда ответить*
Ваш вопрос