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【课程设置】
第1章统计过程控制概述
質量的新思考——客户眼中的质量
SPC的起源與發展
SPC基本概念
SPC是获得持续高品质的方法
第2章SPC统计基础
数据分类：计量型数据和计数型数据
母体与样本
统计量：均值、方差、标准差
正态分布——品管的核心统计理论
中心极限定理
第3章品管的变异知识
现代质量管理学的统计观点
质量波动的根源---5M1E
品质的变异理论
红珠实验
特殊原因和共同原因
统计控制状态
稳定的优点
漏斗实验与SPC品管原则
变异、过程控制和过程能力
第4章控制图原理
SPC的工具——控制图
两类错误
休哈特“3σ原则”
控制图的两种基本用途
控制图（图、R图）信息解读
控制图8项判异准则
第4章控制图数据收集
为什么要收集数据？
数据收集的步骤
子组大小、采集频率及数据规模
数据的分层因素
修哈特“合理子组原则”
如何确定控制项目--关键质量特性
直方图数据与控制图数据究竟有何不同？
第5章常规控制图应用
1、计量型控制图
Xbar-R图（均值-极差）
Xbar-S图（均值-标准差）
X－MR图（单值-移动,极差）
2、计数型控制图
P图（不合格品率）
np图（不合格品数）
c图（缺陷数）
u图（单位缺陷数）
第7章过程能力研究
过程能力
过程能力分析的步骤
短期能力：过程能力指数
长期能力：过程性能指数
过程不合格品率的计算
第8章SPC改善策略
决定品质改善的关键——均值与变异（标准差）
过程分类矩阵与改善策略
局部对策和系统改进
寻找特殊原因的七种方法
不要混淆控制界限与規格界限
过程中心偏离目标的调整策略
控制界限的重新计算问题
过程控制——SPC不是唯一选择
第9章SPC项目策划与实施
推行SPC项目三步曲
SPC管理的角色与职责
SPC项目选择与界定
现场控制图操作规范
IE工程师如何辅导工人
巧用控制图确认改善效果
SPC项目总结与推广
第10章SPC应用扩展
SPC与六西格玛
短期小批量控制图
预控制图
WEMA控制图（指数加权移动平均）
SPC在人力资源及其他领域的应用
运用Minitab绘制控制图及能力分析
目标回顾/课堂讨论/答疑
