五大工具培训三篇篇一：五大工具培训方案一、课程背景ISO/TS16949是由IATF(国际汽车行业工作组)成员共同开发的一个全球汽车标准。

由一系列汽车生产商(通用汽车、福特、戴姆勒-克莱斯勒、宝马、标致雪铁龙、大众、雷诺、菲亚特)及其各自用来向全球汽车客户提供高质量产品的贸易协会组成。

汽配零配件企业正在进行ISO/TS16949体系的认证准备或者已经通过了TS16949的认证，培养一支在体系建设及后续的持续改进过程中能积极主动工作的TS16949内审员团队，关乎企业TS16949体系的成败。

如何培养该团队，培训师的专业水平、教练式的培训、意识引导是至关重要的。

二、课程目标理解并掌握五大工具的使用；学会五大工具的审核，并持续改进；三、课程时间3天四、课程特色◆采用教练式授课方法，不只是现场培训，包括前期的调研和后期的辅导：1、培训前企业基本情况调查：到现场发了解企业的生产特点、关注点、对课程的需求，有针对性备课；2、课前知识测试：授课当天，和参加人员沟通，使讲师更了解学员情况，从而把握课程深度，提升课程的针对性；3、课程现场讲授特点：讲解标准，侧重于提供满足标准要求的方法；学员组成小组，通过小组练习，掌握分析客户要求、定义过程和文件化质量管理体系的方法；在了解标准要求的基础上，对照标准，评估本公司现有质量管理体系的符合性；培训过程中形成了满足标准要求的实施计划；4、课堂知识测试：了解学员掌握程度，检验学习效果；5、课后改善实践：倡导学员将知识应用到工作岗位中，后期培训效果跟踪和辅导；五、课程对象质量经理、主管、车间主任、新产品开发、一线管理人员、ISO/TS16949专员六、课程大纲（一） APQP&CP产品质量先期策划及控制计划如何管理产品和过程开发以满足顾客要求，达到顾客满意。

APQP&CP通过采用顾客要求识别、风险分析、同步工程、防错等质量技术，及时完成关键任务，按时通过顾客生产件批准并持续地满足顾客的规范要求的质量技术。

1、运用APQP的益处：2、APQP理论基础3、APQP阶段划分及阶段管理4、计划和确定项目阶段4、产品开发和验证5、过程开发和验证6、产品和过程确认7、批量生产8、控制计划方法论9、案例分析（二）FMEA失效模式及后果分析要在竞争中立于不败之地，组织必须持续改进和提高。

FMEA是一种实现流程改善的质量技术。

组织可以利用FMEA在产品设计或过程设计的早期找出并消除隐患，不仅可以降低开发成本，增加公司的利润，还可以提高内／外部顾客的满意度。

1、正确运用FMEA有以下益处：1、FMEA发展简介2、FMEA益处3、FMEA分类及差异4、FMEA开发时机5、SFMEA、DFMEA及PFMEA5.1系统/产品/过程分析5.2功能分析5.3风险评估5.4量化风险5.5优化措施5.6更新6、案例分析7、风险管理原则（三）SPC统计过程控制人们在解释他们所观察到的现象时所犯的一个错误是，他们认为任何一个事件（缺陷、错误、事故）的原因都可以追溯到某个人或与哪个特殊事件有关，这种错误十分普遍。

而事实却是大多数在服务和生产上出现的问题实际上都是系统本身造成的。

这就是过程变差产生的两种原因：普通原因和特殊原因。

通过有效的诊断，可以快速地发现和消除这些可确定的特殊原因，而普通原因则必须对过程进行根本的改变才能够消除。

控制图正是用来区分系统原因和特殊原因的工具，通过对原因的区分便于管理者采取适当的措施。

而过程能力/工序表现的研究能够帮助管理者评估过程在一定规范标准条件下的表现水平。

课程大纲：1、质量检验发展简介2、统计技术基本概念3、过程变差及其产生原因4、过程控制与过程能力5、统计过程控制建立流程5.1、抽样设计和子组划分5.2、控制图解释6、计量型控制图6.1Xbar-R图6.2Xbar-S图6.3XmR图7、计数型控制图7.1p图7.2np图7.3c图7.4u图8、过程能力8.1过程能力指数分类8.2Cp、Pp8.3Cpk、Ppk9、案例分析（四）MSA测量系统分析当测量人员不能始终如一地测量某种零件时，合格零件会被拒收或者不合格零件会被接收，同时不满足要求的测量系统可能会使一个符合要求的过程能力变得看来不符合要求。

这会使管理者试图解决过程中的变差，从而增加不必要的开支并导致利润降低。

测量系统分析通过统计研究评估测量变差对测量结果的影响程度，从而确定测量系统是否能够满足产品检测以及过程监控的需要。

课程大纲：1、测量变差对产品及过程监控的影响2、MSA基本术语3、测量系统的策划4、MSA评估流程5、试验程序开发5.1MSA评定的阶段5.2MSA分析计划制定5.3MSA取样方法5.4误差类型及接受准则6、MSA统计评估6.1偏倚6.2稳定性6.3线形6.4GRR或R&R（重复性和再现性）6.5计数型测量系统研究（Kappa研究）6.6不可重复的测量系统分析研究7、案例分析（五）PPAP生产件批准程序只有在正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求，在实际生产过程中，具有持续满足顾客要求的生产能力和过程能力是获得顾客批量供货的前提。

PPAP 是APQP的输出，也是顾客对组织的认可过程。

1、PPAP基本概念2、PPAP提交分类3、PPAP提交等级4、PPAP提交内容详解5、零件提交状态6、记录保存7、案例分析七、企业内训价格3000元/人天，合计9000元，企业参加人数不限，培训考试合格，发TS16949内审员证书。

篇二：五大核心工具培训一、SPC（统计过程控制）百分比很低、仍不满足需要水平时，导入PPM。

并非针对整个过程都研究SPC，而只是针对特殊特性。

这里的“过程”是指很小很小的过程（工位或者单一工件），其指标就是Cpk（而对大的“过程”，则用PPM即可）Cpk≥1.67≥Ppk：可接受； Cpk≤1.33：不可接受； PPM：120“过程的呼声”：现场信息反馈（数量不够、缺陷存在等）。

变差的来源：就是“5M”（人、机、料、法、环）。

变差存在是不可避免的，是客观存在的，不可怕。

可怕的是超过工艺技术要求（如公差等）。

我们都知道，针对某产品而言：“质量越好，代价越高”（即在完全满足要求下生产即可）。

全检并不能保证百分之百合格,一般在100PPM。

若一段时间内均在动态分布范围内，则可减少检验量或检验人员；若某天突然分布在其外或较之前面有突变，则必须全检，增强过程检验。

标准差（δ）：决定了正态分布的宽度、高度，也就决定了其面积。

丰田的PFMEA很简单：总5分，而本田则复杂的多。

通用与五大工具书上的要求和做法基本一致，而其他公司区别较大。

其他公司都引用SPC的知识及要求，而SPC相对独立。

会产生变差的原因：普通原因和特殊原因。

普通原因：5M的持续影响（如连接盘的轻微偏芯、从齿扭曲变形、主齿外形渐大等）。

特殊原因：偶然的、非正常原因引起（在很短时间内发生，如忘记加油等）但特殊原因也并不仅发生一次（尽管他并不会永远、持续存在）。

⊿我们要把特因消灭掉，仅关注普因！方法：1、不经常变动岗位；2、持续人员稳定而不流动；3、不随意变换客户及产品……T（公差）：≥1.67可接受；可控范围为1.33～1.67；≤1.33不可接受。

δ6X—R图：取25组以上数据进行更客观（常用5个左右数据一组）。

通过X—R图： 1.能反应特殊原因及其出现的时间；2.做反应其分布分布宽度（6δ）；3.能反应过程能力指数（T）。

δ6常用控制图类型：1.计量型数据。

2.计数型数据。

分组中的样本（如5件产品）未受特因影响或全受特因影响。

R值越小越好（R=0是最好的结果）。

找出坏的原因是必须的！找出好的原因也很必要，后续加以利用（持续改进嘛）。

R值超上限，质量在恶化！X值超上限，生产在恶化！越往中间集中是件好事情；越往两边走，越不理想或必须马上整改在取值测算Cpk时，应在一台设备上某一特定点，如冲床加工工件A（如图），取样时则必须在1号位取连续样，而不可将1、2、3、4、5各取一件分组评判。

Cp：不考虑偏心而得的指标；Cpk:考虑偏心等因素的指标（特因全去掉而得的指标）；Ppk：当不清楚造成不好的原因，将可能是普因和特因所造成的结果值全放一起进行计算的指数（而不像计算Cpk时，去掉特因而以常规情况下的数据得到的计算值）。

优先算Cpk；若用Ppk；则意味着过程有不稳定的因素存在，即有风险性，压根就没考虑过程稳定不稳定。

而Cpk值一经得出，正常情况下是固定的，而Ppk则不然。

计算Cpk，Ppk的原因：正常与否的状况不能在平常生产下客观的反应出来；当Cpk很高时，检测成本可大大降低。

有了控制图，就可找出特因（超出控制线的、规定不正常的分布点），结合生产时间点、过程记录依据分析原因来找出结症所在，确保正常生产和质量稳定，并为什持续改进提供依据。

若：找出了特因又没有办法解决，则算Ppk。

若客户认可则也可进入正常生产。

使用控制图的原因：生产实际中不能简单的通过合格率、报废率来反映整体生产趋势及产品质量变化的整体情况。

则通过控制图来发现和找出原因所在。

还有，抽检、全检均有不能完全反应所有产品的真实状况（抽检不到不合格品，全检的漏检等）的情况。

在生产合格（如合格率高，甚至达100%）时，仍可通过Cpk来判定未来产品合格情况。

在对生产过程能力进行研究时，是假定5M恒定下进行。

1、选择特殊特性；2、选择最佳检验方法；3、时间点够短且连续取样；4、组样足够多，初次取样用30组以上（与第3条相反，是把时间拉得足够长，数组具有可代表性，且反应出特因）；5、5M在分析数组中有否变化绘制控制图的目的：不是绘制出来并算出Cpk交操作工或挂机床上就算完成任务，而是通过其找出特因（或有利因素），并加以纠正、消除，在后续生产中加以利用。

抑制不了的特因，只能100%检验。

计算Cpk的目的：1、获得生产上的信心和顾客信心；2、对检验及辅助人员定员定岗（判定是否需要全检）；3、为高层对“是否新增设备”进行决策时提供依据；4、利用之，并不断改善。

在X-R图上出现异常点，必须找出原因，并消除后（用余下的数组）计算Cpk；在X-R图上无异常点，直接利用这些数据算Cpk；在X-R图上有异常点，结合生产时间及各记录进行分析仍然找不到特殊原因，则以之进行Kpk计算（所有组数全用）。

Ppk =普因+特因；Cpk =普因——特因需找出原因去除后。

Cp与Cpk差值越大越不好（通过调整中心来达到一致）。

Cpk＜ 1.33：A、全检；B、整改、改进、改善来提高Cpk。

审核时，不要求Cpk必须做，只会重点专注过程控制（如合格率、废品率等数据）。

从Cpk =T来看，若Cpk值不足，通过放宽公差即可。

6为方便观察控制图，可在控制图上做如下工作：1、注明生产中的异常；2、将图上异常点说明在控制图旁边。