центр статистических технологий
Мы приглашаем Вас на наш новый сайт: Analytera.ru
Образование в области промышленной и бизнес аналитики Еще больше полезной информации из мира практического анализа данных.

 

И в мире нет таких вершин, что взять нельзя.
Среди нехоженых путей один - пусть твой.
Среди невзятых рубежей один - за мной
.
В.Высоцкий

 
 
 
Главная
Программа подготовки аналитиков «Эксперт»
Система Аналитических Компетенций
SixSigma
Обучение, внедрение
Консалтинг
Тренинги и семинары
 

РАСПИСАНИЕ тренингов и семинаров

Корпоративное обучение

Записаться на тренинг

Проекты
Консультационное сопровождение проектов
Блог Егорова А.М.
Библиотека вебинаров
Методы анализа
Статьи
Репутация
Отзывы
Вакансии
Контакты
   
Обучение
+7(812)667-88-98 +(812)667-88-97


Дистанционная версия тренинга доступна
ЗДЕСЬ

Тренинг

ИНСТРУМЕНТЫ КАЧЕСТВА.
Статистические методы: SPC, MSA, FMEA, Process Analysis
(с использованием Excel)

4 дня / 32 академических часа

29 мая - 1 июня 2018 г. (СПб)
14-17 августа 2018 г. (СПб)
30 октября - 2 ноября 2018 г. (СПб)
4-7 декабря 2018 г. (СПб)

ЗАПИСАТЬСЯ НА ТРЕНИНГ

Расписание

После окончания обучения Вы сможете:

  • Корректно подготавливать данные для анализа
  • Рассчитывать и интерпретировать статистические показатели и графики
  • Делать заключение о качестве процессе на основе статистической информации
  • Проводить сравнительный анализ нескольких технологических или технических решений
  • Оценивать эффект изменений, проводить анализ «до-после»
  • Проводить анализ возможностей улучшений в условиях большого числа факторов
  • Обоснованно расставлять приоритеты в улучшениях
  • Делать заключение о пригодности измерительной системы

После обучения Вы получите:

  • Набор бесплатных надстроек и шаблонов Excel, необходимых для проведения статистических расчетов
  • Комплект методических материалов по изученным вопросам
  • Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку

Требования к обучаемым:

  • Высшее образование
  • Опыт работы в Excel на уровне пользователя

Программа тренинга

ДЕНЬ 1. Основные статистические понятия, показатели и графики. Измерение качества процессов
  • Стадии улучшения качества, на которых требуется знание статистических инструментов
  • Типизация практических производственных задач, решаемых с помощью прикладной статистики
  • ГОСТы, регулирующие использование статистических инструментов качества
  • Виды исходных данных, типы шкал
  • Основные статистические показатели и графики:
    • среднее и медиана
    • стандартное отклонение
    • дисперсия
    • стандартная ошибка
    • размах
    • квартили
    • гистограмма
    • ящичная диаграмма
    • линейный график
  • Использование показателей и графиков при решении конкретных задач
  • Правило «трех сигм»
  • Виды стандартных отклонений
  • Нормальное распределение и его использование на практике
  • Другие виды распределений
  • Прогнозирование уровня качества и издержек, связанных с ним
  • Показатели пригодности процесса (Pp, Ppk, Cpm)
  • Измерители качества процесса: DPMO, сквозной уровень соответствия, РРМ. Интерпретация показателей, способы расчета
  • Пример в Excel. Обрабатываем результаты измерений характеристик продукции. Рассчитываем и интерпретируем ключевые статистические показатели. Строим графики.
  • Пример в Excel. По результатам измерений контролируемой характеристики определяем текущее качетсво процесса и выбираем направления улучшений.
  • Пример в Excel. На основе результатов измерений контролируемого параметра продукции прогнозируем ожидаемое число несоответствий по этому параметру при текущем уровне качества.
  • Пример в Excel. По результатам измерений контролируемой характеристики проверяем, наблюдается ли у процесса смещение среднего.
  • Пример. Для каждой многостадийного процесса выбираем адекватные измерители качества исходя из имеющейся информации. Оцениваем общее качество процесса. Выставляем цели для каждой стадии.
  • Пример в Excel. Определяем, каким должен быть разброс процесса, чтобы его качество было не ниже «европейского» уровня.
ДЕНЬ 2. Контроль стабильности процессов
  • Понятие стабильности. Природа нестабильности
  • Обычные и особые причины изменчивости процесса
  • Идея, основные принципы, преимущества и виды контрольных карт Шухарта
  • Контрольные карты для количественного признака (X- R, I-MS):
    • подготовка исходных данных
    • алгоритмы построения
    • интерпретация
  • 8 признаков нестабильности процесса (критерии серий)
  • Показатели воспроизводимости процесса (Cp, Cpk)
  • Контрольные карты для альтернативного признака (С, U, Np, P):
    • выбор вида карты
    • алгоритмы построения
    • интерпретация
  • Примеры в Excel. На основе реальных данных (результатов измерений контролируемых характеристик или отметок о годности / негодности образцов) строим различные виды контрольных карт. Учимся их анализировать и делать выводы о стабильности процесса.
ДЕНЬ 3. Методы выявления, ранжирования и анализа причин появления несоответствий
  • Различные подходы к классификации причин несоответствий
  • Логический анализ причин появления несоответствий:
    • Диаграмма Исикавы. Правила построения и использования
    • 5 Whys
    • 4Q
  • Диаграмма Парето – метод расстановки приоритетов в улучшениях:
    • варианты исходных данных
    • способ построения и принятия решений
  • Анализ видов и последствий отказов (FMEA):
    • основные принципы FMEA
    • подходы к ранжированию причин несоответствий
    • виды FMEA: DFMEA и PFMEA
  • Графический анализ влияния факторов:
    • столбиковые и круговые диаграммы
    • ящичные диаграммы
    • диаграмма рассеяния
  • Статистический анализ влияния факторов (проверка гипотез, однофакторный анализ):
    • T-критерий Стьюдента для независимых выборок
    • U-критерий Манна-Уитни
    • Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
    • Н-критерий Краскела-Уоллеса
    • критерий Хи-квадрат Пирсона
    • корреляция Пирсона и Спирмена
  • Регрессионный анализ – метод анализа одновременного влияния факторов на качество процесса:
    • требования к исходным данным
    • подготовка данных для анализа
    • алгоритм регрессионного анализа
    • анализ результатов и разработка рекомендаций
  • Пример в Excel. Строим диаграмму Парето и расставляем приоритеты в улучшениях.
  • Пример в Excel. Анализируем влияние производственных параметров на качество.
  • Примеры в Excel. На конкретных данных о процессе исследуем природу колебаний контролируемых характеристик. Оцениваем, с какой силой различные факторы (химический состав, температурные режимы, давление и т.п.) влияют на контролируемый параметр (механические свойства, дефекты и т.п.). Ищем причины ухудшения качества продукции.
ДЕНЬ 4. Анализ измерительных систем (MSA)
  • Две основных цели проведения MSA
  • Типы измерительных систем
  • Основные понятия MSA:
    • смещение
    • линейность смещения
    • повторяемость (сходимость)
    • воспроизводимость
    • стабильность измерительных процессов
  • Показатели пригодности измерительной системы: %GRR, ndc
  • Обзор методов MSA для количественных измерений
  • Анализ пригодности измерительной системы методом размахов:
    • подготовка данных для анализа
    • алгоритм расчета
    • правило принятия решения о пригодности измерительной системы
  • Обзор методов MSA для ранжирующих измерительных систем
  • Атрибутивный R&R анализ:
    • подготовка данных для анализа
    • алгоритм расчета
    • правило принятия решения о пригодности измерительной системы
  • Пример в Excel. Проводим оценку наличия смещения измерительной системы. Делаем заключение.
  • Пример в Excel. Проводим оценку наличия линейности смещения измерительной системы. Делаем выводы.
  • Пример в Excel. Проводим расчет %GRR методом размахов.
  • Пример в Excel. Оцениваем пригодность ранжирующей измерительной системы.

По заявке организаций возможно проведение выездных корпоративных тренингов.

Количество участников Стоимость обучения одного участника
(в рублях)
В Санкт-Петербурге В Москве
Один человек (от компании) 39500
Два и более человек (от компании) 37000
Один человек (физическое лицо) 38000
Все скидки действуют только при предоплате

 
 
   
  Центр Статистических Технологий