통계적 공정관리
통계적 공정관리
교육 기간 : 2일(14시간, 1일 7시간)
교육 대상
다양한 비즈니스 산업 분야의 공정 관련 업무 담당자(공정/품질/연구소/재료 등)
교육 목표
지속적인 공정관리를 위한 디자인과 관련된 기본적인 개념과 방식들을 익힙니다. 연속형/계수형 변수 평가, 군내/군간 그룹, 표본크기 설정, SPC차트의 종류와 올바른 선택, OCAP기능 등의 실전 예제를 통해 전반적인 공정관리 기법을 익히고 활용할 수 있도록 합니다.
과정 소개
다양한 비즈니스에 활용되는 공정관리시스템을 개발, 유지, 그리고 개선을 하기 위해 연관된 기본적인 개념과 활동에 대한 실무적인 지식을 제공합니다.
선수 지식
기초 통계
교육 내용
| SPC 개요 (Introduction to SPC) | - SPC의 역사사적관점 점(Historical Perspective of Statistical Process Control) - 분산 (Variation) - 데이터 형태 (Data Format) - 기본 품질 도구 (Basic Quality Tools) |
계량형 관리도 | - 컨트롤차트 빌더 (Control Chart Builder) - X-MR차트 (X-MR Charts) - X ̅-R차트와 X ̅-S차트 (XBar-R and XBar-S Charts) - 추가 테스트 (Additional Tests) - 단계 (Phase) |
SPC시스템 엔지니어링 | - 반응변수 (Response Variables) - 단계1/단계2 컨트롤 (Phase-I/Phase-II Control) - OCAP이해 (Out-of-Control Action Plan) - SPC시스템 모니터링 (SPC System Monitoring) |
| 공정 능력 (Process Capability) | - 공정 능력 (Process Capability) - 공정 스크리닝 플랫폼 (Process Screening Platform) - 원인 (Cautions) |
| 계수형 관리도 (Attribute Charts) | - 개요 (Introduction) - 이항 관리도 (Binomial Charts) - 포아송 관리도 (Poisson Charts) |
비표준관리도 | - Multi Sources of Variation - Rare event Charts - Control Charts Using Probability Limits |
| Dependent Data | - Autocorrelation - EWMA Charts - Multivariate Data |
| 사례 연구(Case Study) | - 실제 비즈니스 사례 연구 |
