课程宗旨与目的:
五大工具是指「质量方面审查供应商的五种工具方法」,近年来被一般误解为「质量改善方面的五大工具」。当然,五大工具必然能改善质量。但是由于五大工具是品质改善强化与优化的「核心方法技巧群」,所以必须落实学习。
本课程可将五大工具的观念/技术/范例/制作/步骤/问题/应用等七大方面讲授的十分清楚明白,学员并被要求对每一工具可以在现场或课中/课后做分组式演练操作。习修演练后,学员不仅能更深化的吸收知识,并且能返回岗位上将所习修的技术100%完全应用出来落实真正的「质量改善工作」,一方面可使「客户满意」,另一方面则可做好内部质量的「计划面」与「执行面」强化提升,最终做到品质管控(QC)与品质保证。当企业建立了良好的「质量系统」时,它自然能发挥长远的正向效果,使企业永续经营,持续获利。
课程收益:
通过本课程的培训着重向企业管理人员介绍TQM的基本理论与推行实践,最终实现全员参与质量管理,进而全面提高企业的产品质量和工作质量。它是企业贯彻ISO9001质量管理体系的基础和必不可少的最有效的管理方法。特别适合已经或正在贯彻实施ISO9001体系的企业参加。
课程大纲
一、初步认识五大工具
1.第一类:APQP(先期产品质量计划)与PPAP(生产产品审批程序)
2.第二类:FMEA(失效模式效应分析)与SPC(统计制程管制)以及MSA(量测系统分析,又称GRR量测再现性与再生性)。
二、五大工具的功能
1.客户审批的第一要求——「生产产品前」的「质量计划」(AP+QP)(AP=Advance Product)
2.品质(质量)计划并不是一本计划书或计划报告,而是一个过程,其中有5-6计划步骤(因此APQP的P是Planning而不是Plan)
3.客户要看到APQP的最终「管制计划报告」,它即是C.P(=Control Plan管制计划书),有了CP才可能对质量做「管控」
4.质量有问题时则一定要做「设计上」与「制程上」的检讨改善表(即D-FMEA与P-FMEA)
5.并在FMEA中要做客观的RPN(风险指标)的量化量测,证明真正做好了改善
6.改善完成的产品,再进入SPC(统计)制程中的取样,并计算出CA/CP/CPK值(与PPK值)等指标来证明已达到客户要求的标准
7.在SPC取样运算中的数据Data一定要透过MSA,来测试其数据收集时的人为因素与误差仪器设备因素并未超过标准
8.最后,再由PPQP的审批程序来确认生产的产品可以通过
三、APQP(先期产品质量计划)
1.APQP在QS9000中的基本条件及功能
2.产品质量计划表的必要性及内容重点
3.产品质量计划表的优点
4.PDCA质量计划模式的三阶段与DMAIC的结合
5.APQP中管制计划CP的具体做法
6.美国三大汽车厂克莱斯勒/福特/通用汽车的共同档型式
7.APQP的五阶段
8.APQP计划小组的职责
9.APQP中的制品/流程设计开发流程图
10.APQP中应有的分析辅助技巧
四、PPAP(生产产品审批程序)
1.产品零件生产重视的六大六度
2.生产推展前的产品自我检示查核过程
3.产品零件规格订定的三种方式
4.产品可能预期性失效故障的检讨模式
5.产品零件检核要项的确认
6.审查流程步骤的建立与弹性化操作方式
7.审批中发生矛盾时的处理手法
8.标准式PPAP流程图
9.活用PPAP的另类技术
10.范例介绍
五、FMEA(失效模式效应分析)
1.FMEA的图表及各项中的功能
2.FMEA与FTA故障树分析的相互关系
3.做FMEA时应有的团队组成
4.FMEA执行时的基本分析技术与FMEA量化时的公式
5.严重性(S)/发生率(O)/侦测性(D)的评量技巧
6.D-FMEA与P-FMEA的不同及流程表的步骤、案例分析
7.找出失效模式的加权比重百分比技巧
8.FTA的功能及机率计算方式
9.落实FMEA的起步及方法七步骤
10.范例演练-强化实做及FTA范例分析
六、SPC(统计制程管制)
1.SPC和SQC的不同 — 案例分析
2.以-R管制图做SPC的简易说明及查表技巧-演练
3.认识品管三标准与三个指标CA/CP/CPK值的定义与计算方式——案例分析
4.认识「正态分布」的基本观念与「正态分布表」的查表技术--案例说明
5.由前4个管制图认识「大写表与小写表」
6.由不良率P管制图认识SPC原理
7.导入SPC第三公式σ=/d2=//c4
8.SPC中数据删除的技巧与R管制图
9.改善手法的4M+E模式
10.如何建立SPC体系
七、MSA(量测系统分析)
1.为什么要做MSA
2.数据误差的二种情况=人为+设备/计算TV=AV+EV
3.建立简易GRR的查表系数
4.人为变异AV的设计方式与计算修正值
5.MSA启动表的设计与使用
6.计算过程中应有的数据删除技术
7.GRR的二种改善方向
8.以GRR范例表导入数据收集的
9.学习变异数分析ANOVA的基本原理
10.MSA与SPC与品质提升的关连性
八、大量上市公司实用案例学习分析