Időtartam
2 nap
Figyelem, előjelentkezési akció! Most 10% kedvezmény minden 2024-ben induló képzésre. Az akció 2023.12.31-ig érvényes.
Menü
A képzés célja, hogy a résztvevők elsajátítsák az ismert statisztikai folyamatszabályozási módszereket, ahhoz, hogy ki tudják választani a gyártófolyamataik szabályozásának legalkalmasabb módszereit, a hibák kiküszöbölése és a folyamatok folyamatos fejlesztése érdekében.
Statisztikai folyamatszabályozás madártávlatból
– mi a statisztikai folyamatszabályozás lényege
– mi indokolja a statisztikai folyamatszabályozás alkalmazását
– miért jó, hol a gazdaságossági és minőségi alkalmazási területe
– mennyiben több a /gyártást irányító/ statisztikai folyamatszabályozás a matematikai statisztikánál (milyen fizikai ismeretek kellenek a folyamatról a sikeres SPC alkalmazásához)
Alapvető matematikai statisztikai alapok
– várható érték, variancia
– átlag, szórás, medián, terjedelem
Az SPC alkalmazásának feltételei és gyakorlati megfontolása
– a mintavétel és jelentősége
Méréses ellenőrző kártyák
– átlag – terjedelem, medián – terjedelem kártya, átlag – szórás, egyedi érték – mozgó terjedelem kártyák
– ellenőrzési határok számítása és értelmezése
– a teljesítőképesség fogalma és a teljesítőképesség indexek számítás
Elterjedt félreértések tisztázása
– mit jelent és mit nem jelent a beavatkozási határ
– mikor kell, mikor szabad és mikor nem szabad beavatkozni
– hogyan kell értelmezni a különböző képességi mutatókat, illetve mennyire szabad hinni nekik
– milyen mértékben függ egy-egy képességi mutató értéke a véletlentől, hogyan lehet ezt csökkenteni
– mit NEM jelent egy-egy mutató értéke, és hogyan kell értelmezni a mutatók együttesét
– mi a teendő nem normális eloszlás, illetve egyoldalú vagy nem szimmetrikus tűrések esetén
Minősítéses ellenőrzőkártyák fajtái és alkalmazásuk (igény esetén elhagyható)
– ellenőrzési határ számítása minősítéses kártyákra
– a teljesítőképesség értelmezése minősítéses ellenőrző kártyák esetén
Példa adatok, illetve valós céges adatok feldolgozása:
– Konkrét – a résztvevők által hozott adatokból – gyártási folyamatok adatainak elemzése, értékelése, értelmezése, milyen következtetéseket lehet még levonni az adatok elemzéséből
– hogyan lehet az elemzések alapján megfelelően beállítani a folyamatokat, mikor van lehetőség a folyama javítására, mikor nincs.
Gyakorlatorientált, intenzív képzési tevékenység, előadások, esettanulmányok és azok feldolgozása, csoportmunka, csoportonkénti prezentáció, írásos tananyag valamint egyéni felkészülés.
A képzés vizsgával zárul, amelyről a résztvevők 70%-os eredmény felett cégünk által regisztrált kétnyelvű tanúsítványt kapnak, 70%-os eredmény alatt részvételi igazolást állítunk ki részükre. Az eredménytelenül vizsgázóknak díjmentes lehetőséget biztosítunk a sikertelen vizsga pótlására.
Középfokú végzettség javasolt
Elsősorban autóipari beszállító vállalatoknál dolgozó, a gyártási folyamatokat meghatározó és továbbfejlesztő mérnököknek, valamint minőségügyi és termelés területén dolgozó szakembereknek és vezetőknek. Egyre szélesebb körben terjed a módszer használata, mivel a nem autóipari területeken is komoly költség megtakarítási és minőségfejlesztési lehetőségeket nyit meg a használó számára. Ajánlott a módszertan megismerése a belső és független konzulenseknek, folyamatfejlesztéssel foglalkozó szakembereknek, valamint leendő auditoroknak is.
Mi tetszett legjobban a képzésen?
A feltüntetett árak NETTÓ árak, az ÁFA-t nem tartalmazzák. A hatósági-, az engedélyezett szakmai képzések és a támogatott engedélyezett tréningek ÁFA mentesek.
Válasszon egy képzést és adja meg a jelentkeztetni kívánt személyek számát!
Egyszerre csak egy képzésre lehet jelentkezést leadni.
Képzéseinket kihelyezett formában is megszervezzük, akár teljes mértékben vállalatra szabva. Amennyiben kihelyezett képzést szeretne, kérjen ajánlatot!
Kérjük, először
nála érdeklődjön!
Amennyiben az elsődleges kapcsolattartót nem éri el.
Kérjük, először
nála érdeklődjön!
Amennyiben az elsődleges kapcsolattartót nem éri el.
Értesüljön elsőként legfontosabb híreinkről!
Kövessen itt is: