Статистическое управление процессами (SPC). Основы
Целевая аудитория тренинга «Статистическое управление процессами»
- Потенциальные руководители и ключевые участники проектов по методологии «Lean 6 Sigma» (LSS) из числа ИТР, менеджеров среднего и высшего звена
- Руководители производственных и технических подразделений, а также участники программы кадрового резерва
- Специалисты по повышению операционной эффективности
- Специалисты в области управления качеством
Цели обучения по теме «Статистическое управление процессами (SPC)»
- Получение знаний и навыков в области статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC)
- Формирование общего языка и культуры непрерывных улучшений бизнес-процессов
Цели обучения
Статистическое управление процессами (SPC) является ядром, на котором построена методология «6 сигм».
Применение SPC помогает ответить на два основных вопроса:
- Находится ли процесс в рамках заданных технических параметров
- Находится ли процесс в рамках статистически управляемого состояния сейчас и каковы тенденции изменения его поведения в будущем
Цели применения (SPC)
- Достижение статистически управляемого состояния процесса
- Поддержание статистически управляемое состояние процесса
- Улучшение возможности процесса, соответствовать требованиям потребителей
- Снижение вероятности производства некачественной продукции
- Сокращение количества сырья, материалов и других ресурсов, потребляемых в процессе
Описание семинара — тренинга
Тренинг «Статистическое управление процессами (SPC)» предназначен для специалистов, которым необходимо глубоко разбираться в вопросах статистического управления процессами. Может использоваться как дополнительный курс для повышения уровня компетенций «Зеленых поясов».
Известно, что процесс может находится в одном из 4-х состояний.
- Процесс статистически неуправляем и не отвечает требованиям потребителей
- Процесс статистически неуправляем, но отвечает требованиям потребителей
- Процесс статистически управляем, но не отвечает требованиям потребителей
- Процесс статистически управляем и полностью отвечает требованиям потребителей
Основной идеей обучения «Статистическое управление процессами» является передача требуемых знаний и методики, позволяющих достигать требуемого статистически управляемого состояния процесса, полностью отвечающему всем требованиям потребителей.
Курс содержит достаточно большой объем информации. Участники должны быть готовы к интенсивной работе по развитию себя и своих коллег в течение 2-х дней.
В рамках курса изучаются следующие темы: основы статистики, типы данных, типы распределений, сбор и визуализация данных, численные и графические свертки, анализ систем измерений (MSA) (обзорно), объем выборки, специальные и общие причины вариации процесса, контрольные карты для непрерывных и дискретных типов данных, различные методы и инструменты анализа причин вариации, тестирование гипотез, анализ возможностей процесса.
Курс содержит: мини-лекции, большое количество упражнений в программах MiniTab-16 (17) и MS Excel. Желательно, чтобы во время тренинга эти программы была доступны каждому участнику обучения. Начальных знаний по работе с программой MiniTab от участников не требуется. Эффективность курса повышается, если участники имеют базовые знания по основам статистики.
Для повышения эффективности обучения приводятся примеры применения инструментов, выполняются упражнения и практикумы, проводятся групповые дискуссии.
Требования к участникам обучения
- Высокие уровень мотивации к обучению
- Развитое аналитическое, процессное и системное мышление
- Наличие знаний, навыков и опыта:
- знания основ статистики (желательно)
- навыки работы на PC (MS Windows, Excel)
Формат обучения – практический, включая
- мини-лекции
- групповые обсуждения
- практические упражнения в MS Excel и MiniTab
Сертификат
По окончании курса всем участникам обучения, которые были задействованы в процессе тренинга не менее 75%, выдается фирменный сертификат группы «Lean Consult».
Программа семинара — тренинга
1-й ДЕНЬ
Часть 1
2-й ДЕНЬ
Часть 1
Введение. Регламент. Цели и программа тренинга. Знакомство.
Введение в SPC
Y=f(x). Определение переменных.
Основы статистики.
Цифровые и графические свертки.
Нормальное распределение.
Введение в Minitab
Назначение, интерфейс и основные инструменты программы. Примеры.
Анализ системы измерений (MSA). Обзор
Практикум с использованием MiniTab:
Построение основных численных и графических сверток данных.
Проверка нормальности рапределения.
Анализ причин вариабельности процесса
Графические и логические инструменты анализа
Выдвижение гипотез причин.
Стратификация данных.
Инструменты анализа: Гистограмма, Диаграмма Парето, Круговая диаграмма, Стратифицированный частотный график, Диаграмма рассеяния, Точечная диаграмма, Коробочная диаграмма, 5 почему, Диаграмма Исикавы, FMEA.
Примеры применения инструментов анализа
Практикум с использованием MiniTab: Применение инструментов для анализа причин вариабельности процесса.
Часть 2
Часть 2
Определение текущего состояния процесса
Общие (обычные) причины вариации процесса.
Специальные (особые) причины вариации процесса.
Обнаружение и различение типов причин вариации.
Стратегии реакций на общие и специальные причины вариации.
Ключевой инструмент SPC - Контрольные карты (Шухарта).
Контрольные карты для непрерывных и дискретных данных.
Параметры процесса и требования потребителя.
Четыре состояния процесса.
Определение размера требуемой выборки данных.
Анализ возможности процесса (Cp, Cpk, Pp, Ppk, Сигма процесса)
Практикум с использованием MiniTab:
Определение требуемого размера выборки.
Обнаружение специальных причин вариации.
Определение возможности процесса.
Основы тестирования гипотез
Ключевые тесты: t - тест, ANOVA, тест для равных дисперсий, тест Крушкаля-Валлиса, тест медианы Муда, тест Хи-квадрат, тест по 2-м пропорциям.
Примеры применения тестов
Практикум с использованием MiniTab: Тестирование гипотез для непрерывных и дискретных данных
Контроль состояния процесса
Мониторинг процесса с помощью контрольных карт
Применение количественных контрольных карт для непрерывных данных
Применение качественных контрольных карт для дискретных данных
Подведение итогов семинара - тренинга