หลักสูตรฝึกอบรม

Statistical Process Control (SPC) and Process Capability Study (PCS) Course (Cpk, Ppk) (2 วัน)

ระดับระดับ 2 · นำไปใช้ในงาน

ระยะเวลา2 วัน

รูปแบบIn-house

ภาษาThai

ใบประกาศฯมีให้ผู้ผ่านการอบรม

วิทยากรประจำหลักสูตร

จีรศักดิ์ ม่วงชิน (Jeerasak Muangchin)

ผู้ตรวจประเมิน / วิทยากร – ระบบยานยนต์ คุณภาพ สิ่งแวดล้อม อาชีวอนามัยและความปลอดภัย และความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ · ผู้ตรวจประเมินขึ้นทะเบียน IATF · Certified in Cybersecurity (CC) · DPO Certified Level 1 & 2 (ICDL)

ปริญญาตรี เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (มสธ.) · ปริญญาโท MBA (มหาวิทยาลัยรามคำแหง หลักสูตรนานาชาติ) · ปริญญาตรี วิศวกรรมไฟฟ้ากำลัง (มจธ.)
Lead Auditor และวิทยากรกับหน่วยรับรองระดับสากลตั้งแต่ปี 2006 · เคยเป็นวิทยากรหลักที่ได้รับอนุมัติสำหรับหลักสูตร IRCA ISO 9001 Lead Auditor
ประสบการณ์ 4 ปีในตำแหน่ง Division Manager โรงงานอุปกรณ์ไฟฟ้าและฉีดพลาสติก ทำงานกับทีม APQP, MSA, SPC และ QMS
ตรวจประเมินและสอน IATF 16949, ISO 9001, ISO 14001, ISO 45001, ISO 22301, ISO 39001, ISO/IEC 17025, ISO/IEC 27001 และ 27701, ISO 13485, ISCC, RSPO, คาร์บอนฟุตพริ้นท์ (CFO/CFP), Core Tools (APQP, PPAP, FMEA, MSA, SPC), VDA 6.3 และ TISAX

ภาษาที่สอน: ไทยและอังกฤษ

วิทยากรของแต่ละรอบยืนยันเมื่อสมัคร

Statistical Process Control (SPC) and Process Capability Study (PCS) Course (Cpk, Ppk)

หลักสูตรการควบคุมกระบวนการทางสถิติ และความสามารถของกระบวนการ (Cpk, Ppk)

หลักการและเหตุผล

บริษัทผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์มีการประยุกต์ใช้ระบบมาตรฐานคุณภาพสำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ IATF16949:2016 ซึ่งมีการอ้างอิงถึงเครื่องมือหลัก (Core tools) ด้วย 1 ในเครื่องมือหลักดังกล่าวคือ SPC

การควบคุมกระบวนการทางสถิติ (Statistical Process Control: SPC) คือกิจกรรมที่ใช้แผนภูมิควบคุม (Control Charts) ในการติดตามผลลัพธ์ที่ออกมาจากกระบวนการเพื่อเฝ้าติดตามกระบวนการว่ายังคงปกติ และชี้บ่งความผิดปกติที่เกิดขึ้นในกระบวนการเมื่อพบสัญญาณความผิดปกติ รวมถึงใช้ในการยืนยันระดับความสามารถกระบวนการว่ายังคงสอดคล้องตามข้อกำหนดลูกค้า

การศึกษาความสามารถของกระบวนการ (Process Capability Study: PCS) เป็นการศึกษาเพื่อประเมินว่ากระบวนการที่เป็นอยู่มีศักยภาพเพียงพอที่จะผลิตสินค้าให้ได้ตามเกณฑ์ข้อกำหนดของลูกค้ามากน้อยเพียงใด โดยสะท้อนออกมาเป็นดัชนีชี้วัดที่สำคัญ เช่น Cp, Cpk และ Pp, Ppk

วัตถุประสงค์หลักสูตร

เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจหลักสถิติพื้นฐานและความตระหนักในการนำการควบคุมกระบวนการทางสถิติมาใช้ในการควบคุมคุณภาพ
เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถเลือกใช้ชนิดของแผนภูมิควบคุมได้อย่างเหมาะสมกับกระบวนการ
เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถวิเคราะห์แผนภูมิควบคุมได้อย่างถูกต้อง
เพื่อให้สามารถนำแผนควบคุมไปใช้ในการตรวจจับความผิดปกติ และทำการแก้ไขอย่างทันท่วงที
เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างและการนำไปใช้งานของดัชนีความสามารถกระบวนการ (Cp, Cpk, Pp, Ppk)
เพื่อให้สามารถนำผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ไปใช้ในการปรับปรุงกระบวนการและลดของเสียในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รายละเอียดหลักสูตร

วันและเวลา	หัวข้อการอบรม
วันที่ 1 9.00 - 16.00	บทนำสำหรับ SPC ความหมายและวัตถุประสงค์ของ SPC ประโยชน์ของ SPC ต่อระบบคุณภาพและการผลิต แนวคิดสำคัญ: ความแปรปรวน, สาเหตุทั่วไป (Common Cause) และสาเหตุเฉพาะ (Special Cause) ความสัมพันธ์ระหว่าง SPC กับ IATF16949:2016 และ Core tools อื่น ๆ ข้อกำหนด IATF16949 กับ SPC วิวัฒนาการการควบคุมคุณภาพ สู่การควบคุมกระบวนการทางสถิติ หลักการพื้นฐานทางสถิติ ประชากรและตัวอย่าง (Population and Sample) ประเภทของข้อมูล: ข้อมูลเชิงปริมาณ (Variable Data) และข้อมูลเชิงคุณภาพ (Attribute Data) ค่าเฉลี่ย ค่ากลาง ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การแจกแจงแบบปกติ และทฤษฎีขีดจำกัดกลาง (Central Limit Theorem: CLT) ระบบการวัดและการเก็บข้อมูล ความเชื่อมโยงระหว่าง MSA กับ SPC การประเมิน Gage R and R การวางแผนเก็บข้อมูล: การจัดกลุ่มย่อย ขนาดตัวอย่าง ความถี่ แผนภูมิควบคุมสำหรับข้อมูลเชิงปริมาณ (Variable Data) ประเภทแผนภูมิควบคุม: Xbar-R, Xbar-S ประเภทแผนภูมิควบคุม: Median-R chart, X-MR chart การคำนวณ Control Limits และการวิเคราะห์ Control Chart Workshop: Xbar-R Chart จากข้อมูลจริง/จำลอง Workshop: X-MR Chart จากข้อมูลจริง/จำลอง
16.00 - 16.30	สรุปประเด็น และการถามตอบ
วันที่ 2 9.00 - 16.00	แผนภูมิควบคุมสำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพ (Attribute Data) ประเภทแผนภูมิควบคุม: p-chart, np-chart ประเภทแผนภูมิควบคุม: c-chart, u-chart การเลือกใช้แผนภูมิที่เหมาะกับข้อมูลการตรวจสอบ การคำนวณ Control Limits และการวิเคราะห์แผนภูมิ Workshop: Attribute control chart การวิเคราะห์ความสามารถของกระบวนการ (Process Capability) ดัชนี Cp, Cpk, Pp, Ppk คืออะไร แตกต่างกันอย่างไร การใช้ดัชนีระยะสั้น/ระยะยาว Workshop: Capability Study การเชื่อมโยง SPC กับการปรับปรุงคุณภาพ ใช้ SPC เพื่อลดความแปรปรวนในกระบวนการ การดำเนินการแก้ไขเมื่อพบสัญญาณผิดปกติ การเชื่อมโยง SPC กับ FMEA และกิจกรรมปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แนวทางการนำไปใช้ในองค์กร การประยุกต์ใช้ SPC ในการผลิตจริง เครื่องมือสนับสนุน: Excel, Minitab, Q-DAS ข้อผิดพลาดที่พบได้ในการใช้งาน และแนวทางการจัดการ
16.00 - 16.30	สรุปประเด็น และการถามตอบ

ผู้ที่ควรเข้าอบรม

QMR
ผู้ช่วย QMR
คณะทำงานด้านการจัดการระบบบริหาร
ทีมตรวจติดตามคุณภาพภายใน
วิศวกร
ฝ่ายผลิต
ควบคุมคุณภาพ
ประกันคุณภาพ
CFT
SQE
นักศึกษา หรือผู้ที่สนใจทั่วไป

ระยะเวลาการอบรม

2 วัน (9.00 - 16.00 น.)

Statistical Process Control (SPC) and Process Capability Study (PCS) Course (Cpk, Ppk)

Principle and Rationale

Automotive parts manufacturers apply the IATF 16949:2016 quality management standard for the automotive industry, which refers to the Core Tools. One of these Core Tools is SPC.

Statistical Process Control (SPC) is the activity of using control charts to track the output of a process, in order to monitor whether the process remains stable, to identify abnormalities in the process when out-of-control signals appear, and to confirm that the process capability level still conforms to customer requirements.

A Process Capability Study (PCS) is a study to evaluate to what extent the existing process has the potential to produce products that meet the customer's specification, reflected in key indices such as Cp, Cpk and Pp, Ppk.

Course Objectives

To understand basic statistical principles and the importance of applying statistical process control in quality control
To be able to select the type of control chart appropriate to the process
To be able to analyse control charts correctly
To be able to use the control plan to detect abnormalities and take timely corrective action
To understand the differences between the process capability indices (Cp, Cpk, Pp, Ppk) and how each is used
To be able to use the results of the analysis to improve processes and reduce waste in the organization effectively

Course Content

Day and Time	Training Topics
Day 1 9.00 - 16.00	Introduction to SPC Meaning and purpose of SPC Benefits of SPC for the quality system and production Key concepts: variation, common causes and special causes Relationship between SPC, IATF 16949:2016 and the other Core Tools IATF 16949 requirements relating to SPC Evolution of quality control towards statistical process control Basic statistical principles Population and sample Types of data: variable data and attribute data Mean, median and standard deviation The normal distribution and the Central Limit Theorem (CLT) Measurement systems and data collection The link between MSA and SPC Gage R and R evaluation Planning data collection: subgrouping, sample size and frequency Control charts for variable data Control chart types: Xbar-R, Xbar-S Control chart types: Median-R chart, X-MR chart Calculating control limits and analysing the control chart Workshop: Xbar-R chart using real or simulated data Workshop: X-MR chart using real or simulated data
16.00 - 16.30	Summary and Questions
Day 2 9.00 - 16.00	Control charts for attribute data Control chart types: p-chart, np-chart Control chart types: c-chart, u-chart Selecting the chart that suits the inspection data Calculating control limits and analysing the chart Workshop: attribute control charts Process capability analysis What the Cp, Cpk, Pp and Ppk indices are and how they differ Using short-term and long-term indices Workshop: capability study Linking SPC with quality improvement Using SPC to reduce process variation Corrective action when out-of-control signals are found Linking SPC with FMEA and continual improvement activities Applying SPC in the organization Applying SPC in actual production Supporting tools: Excel, Minitab, Q-DAS Errors that can occur in practice and how to handle them
16.00 - 16.30	Summary and Questions

Who Should Attend

QMR (Quality Management Representative)
Deputy QMR
Management system working team members
Internal quality audit team members
Engineers
Production staff
Quality control staff
Quality assurance staff
Cross Functional Team (CFT) members
Supplier Quality Engineers (SQE)
Students and anyone interested

Duration

2 days (9.00 - 16.00)