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 (Control Charts for measurement Data)	- 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 (SPC System Engineering)	- 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 (Nonstandard Control Charts)	- 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