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 培訓目標
掌握統計過程控制SPC的方法和使用過程 ；
獲得預防優于檢測的概念 ，避免浪費 ；
了解過程變差及其評價方法，開展過程能力的評估；
建立均值、極差圖和均值、標準差圖，并能對控制圖作解釋；
了解過程改進循環和過程控制過程的各階段運用控制圖的流程；
掌握新版中各類特殊控制圖的應用環境及應用方法；
掌握新版中提出的過程能力分析方法；
掌握運用軟件（Excel、Minitab）進行SPC運用。
 課程背景
統計過程控制SPC是Shewhart博士首先應用正態分布特性于生產過程中的管理，目前已成為生產過程中控制穩定產出的主要工具之一，在生產型企業中應用的非常廣泛。 有效的實施、應用SPC可以及時發現過程中的問題，采取適當的改善措施，在發生問題之前，消除問題或降低問題帶來的損失。 統計過程控制課程的目的，學習將生產線的檢驗結果帶入統計分析的手法，及時發現并排除造成過程不穩定的因子，并運用計算機化以減少計算時間，此手法為建立6σ品質系統的基礎活動。 
在設計到生產制造過程中，如何導入 SPC 統計過程控制手法；為何在導入 SPC 手法前必須分析QFD、MSA、QC 工程表…等。透過過程能力分析，了解產品潛藏的變異，而采取管理預防措施以提升過程能力。
*汽車工業行動集團AIAG于2005年6月正式發布了《統計過程控制SPC》參考手冊第二版。
很多企業以前統計技術常用于零件而不是過程，或者就是“玩數字游戲”，應用統計技術來控制輸出（例如零件）應僅僅是第一步，只有當產生輸出的過程（如控制參數）成為我們努力的重點，這些方法才能在改進質量、提高生產率、降低成本上充分發揮作用。
《基于MINITAB軟件操作SPC統計過程控制》課程將統計分析與工程問題實際結合起來，并結合MINITAB軟件，詳細分解MINITAB軟件操作步驟的同時，對輸出的結果進行詳細明確的統計解釋，再配合專門的數據包，以小組討論與發表、研討、案例分析、講師與學員互動相輔而成、少講理論多講實踐經驗，結合產品實際情況現場研討，讓學員體驗統計控制過程，關注現場現實事例。
課程大綱
第一講 基本統計概念
1、總體和樣本
2、數據分析方法、直方圖
3、正態分布及性質
4、常用統計量：均值、中位數、極差、標準差、移動極差
5、二項分布及性質、應用
6、泊松分布及性質、應用
案例分析：正態分布、二項分布、泊松分布的應用？
第二講 持續改進和統計過程控制
1、預防和探測
2、過程控制系統
3、變差的普通原因和特殊原因
4、局部措施和對系統采取措施
5、過程控制和過程能力
6、過程改進循環和過程控制
7、控制圖：過程控制和改進的工具
8、控制圖的有效使用和益處
第三講 控制圖運用步驟
1、控制圖運用步驟
2、定義過程
3、確定作圖的特性
4、選擇控制圖
5、測量系統分析
6、決定抽樣方式
第四講 計量型控制圖
1、平均值極差控制圖
2、平均值標準差控制圖
3、中位數極差控制圖
4、單值移動極差控制圖
案例分析：Xbar-R、Xbar-S、X-RM圖練習、判定過程是否穩定？
第五講 新增的復雜SPC控制圖
1、預控圖
2、標準化控制圖
3、計數型標準化控制圖
4、檢測小位移的控制圖
5、CUSUM控制圖
6、EWMA控制圖
4、單值移動極差控制圖
第五講 新增的復雜SPC控制圖
1、預控圖
2、標準化控制圖
3、計數型標準化控制圖
4、檢測小位移的控制圖
5、CUSUM控制圖
6、EWMA控制圖
4、單值移動極差控制
第六講 認識計量型數據的過程能力和過程性能
1、過程術語的定義
2、條件描述
3、建議使用的過程測量
4、過程能力CPK實例
5、雙向、單向公差的能力分析
6、過程性能指數PPK，設備能力指數CMK比較
案例分析：過程能力指數CP、CPK計算及過程能力分析？過程性能指數PP、CPK計算及性能指數分析？
第七講 計數型控制圖
不良率控制圖  
不良數控制圖
缺陷數控制圖
單位缺陷數控制圖
案例分析：NP、P、C、U圖練習、判定過程是否穩定？并分析過程能力？
第八講 案例分析和討論
第九講 考試（45分鐘）