2018/6/3 下午13:00 在新竹市火車站後站附近的在樓上共享空間舉辦了第二次SPC講習
第一次是在新竹市關新路的全家便利商店2樓
由於是免費空間 所以整個上課吸收的狀況不是很理想
沒有投影機也沒有白板 所以就預計換到比較優良的場地上課
第二次的課程共有8名學員參與 另1位前輩到場加油打氣後先離開
幾位先到場的人就坐著聊工作及如何分享知識的事 學員也陸陸續續到達
課程的第一段講述品質的操作型定義
這是因為我們若要比較、執行某件事物 就必須先對它賦予定義
品質的定義簡單扼要 就是品質與變異呈反比 變異越小則品質越好
再來我們講解SPC的五大核心統計架構 分別是
- 常態分配
- 抽樣分配
- 中央極限定理
- 假設檢定
- 共同原因/特殊原因
上述就是第一段課程的內容綱要
中間休息15分鐘 利用這段時間回答一些學員的問題
我得坦白說 某些人提出的問題確實顯示業界亟需要強化SPC相關的學習!!
第二段課程開始講述SPC的Control Chart的建構原理
分別有X-bar R chart和X-bar S chart和np chart, P chart
- 如何從樣本平均值估計母體平均值 算出中心線
- 樣本標準差如何估計母體標準差(非不偏的狀況如何校正)
- 樣本平均值加減3倍樣本標準差建構管制上下限(公式推導)
- 紅珠實驗與p chart, np chart之間的關聯
- 開啟Excel VBA用骰子遊戲示範SPC的樣貌
知道如何建構SPC之後 我們接著講SPC理論上需要的流程 Phase 1及Phase 2
然後講解Control Chart裡面所謂的non-random patterns
在這之前特別先解釋何謂隨機 學員對隨機的觀念其實很不明確
藉由一些機率的推導 我們了解non-random patterns其實就是某些機率很低的狀況
由於這些狀況出現的機率極低 所以我們推測相信此數據已經不是常態分配
課程的最後說明製程能力指標/製程績效指標 Cpk Ppk Cp Pp的差異
以及這些指標實際應用上容易誤解的地方
至此我們的課程就告一段落了 課後花了不少時間解答學員們的問題
四個小時下來 嗓子啞了 腰背腳也酸痛不堪 口乾舌燥
回到家中躺了一陣子才恢復 上台授課確實不簡單
但學員的反應讓我真切地體會到實務上真的需要強化各位對SPC的理解與應用
才有機會在各產業界顛覆現有的低水準品質現象 也才有機會以低成本實現高品質的產品
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