Praktyczne aspekty wdrożenia SPC

1.       Model procesu – Y – f (x) zmienność i jej parametryzacja 

2.       Analityczna statystyka  przemysłowa – podstawowe parametry i narzędzia

3.       SCP – koncepcja, stabilność procesu i jego zdolność – zależność wskaźnika Cp/Cpk i karty kontrolnej

4.       Rola MSA w SPC – wiarygodność systemu pomiarowego i jego konsekwencja dla SPC

5.       PDS – koncepcja Shewharta i jej rozwinięcie

6.       Karty kontrolne – rodzaje, budowa i działanie (karty wartości indywidualnych, X-R i karty typu P)  

7.       Tworzenie karty kontrolnej – podejście projektowe procesowe i ich konsekwencje

8.       Parametryzacja parametrów – proste metody analityczne badania zależności przyczynowo skutkowej

9.       Tworzenie procesu monitorowania procesu opartego na karcie kontrolnej – cykl PDCA  i jego standaryzacja

10.    Praca z SPC – reagowanie na sygnały i konsekwencje zbyt dużych szumów procesu

11.    Wykorzystanie danych z SPC w pracy z klientem lub dostawcą – obniżanie kosztów w łańcuchu przedsiębiorstwa

12.    Analityczne wykorzystanie SPC – skanowanie stabilności procesu, interpretacja i decyzja

13.    SPC dla parametrów wejściowych – karta kontrolna jako podstawa ZQC (Zero Quality Control)

14.    Szczupły przepływ – strata wiedzy jak efektywnie wykorzystać dane SPC w organizacji  

15.    Wdrażanie SPC – tworzenie i zarzadzanie systemem opartym na oprogramowaniu statystycznym

16.    Podsumowanie – SWOT dla SPC   

·       Zasad budowy i czytania karty kontrolnej   

·       Oceniać informacje z szumów i sygnałów karty kontrolnej  

·       Komunikować się w oparciu o metody i narzędzia procesowe  

·       Badać zmienność procesu i jej konsekwencje w modelu Y f(x)

·       Wykorzystania narzędzi matrycowych do podejmowania decyzji z wykorzystaniem SPC

·       Poszukiwania rozwiązań uodporniających proces na możliwą do wystąpienia zmienności

·       Analizować dane procesowe

·       Możliwość optymalizacji kosztów poprzez zarzadzanie oparte na SPC .

·       Istotne zmniejszenie wadliwości procesu.

·       Poprawa przepływów w procesach produkcyjnych i wspierających 

·       Optymalizacja czasu pracy zespołów produkcyjnych

·       Efektywnego korzystania z narzędzi zarządzania i optymalizacji procesami