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学员背景要求：
▪有新产品开发、制造过程开发或项目管理的实践经验或需求，略懂汽车行业核心工具的使用要求。
培训目标：
▪理解五大工具的目的、原理、过程和方法；
▪掌握五大工具的知识和技能，能有效开展项目策划和管理，具备担任新产品开发项目组长的能力；
▪具备应用五大工具对现有产品和过程实施过程评估的能力，以实现产品和过程的标准化和持续改进。
为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。
蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、中级、中高级的学员（含企业采购标的），通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能；蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。
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五大工具手册APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA一、APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意；◆促进对所需更改的早期识别；◆避免晚期更改；◆以最低的成本及时提供优质产品二、PPAP:生产件批准程序(Production part approval process)ppap生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及首件，只有当ppap 文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。
ppap是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
三、SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。
SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
2．SPC实施意义可以使企业：◆降低成本◆降低不良率，减少返工和浪费◆提高劳动生产率◆提供核心竞争力◆赢得广泛客户3．实施SPC两个阶段分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。
SPC实用培训资料一、SPC 简介SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助统计方法来监控和控制生产过程的工具。
它通过收集和分析过程中的数据，帮助我们识别过程中的变异，并采取相应的措施来减少变异，从而提高产品或服务的质量，降低成本，增强企业的竞争力。
SPC 并非是一种全新的概念，其发展已有相当长的历史。
在现代制造业中，SPC 得到了广泛的应用，无论是大规模的生产企业，还是小型的加工车间，都能从中受益。
二、SPC 的基本原理SPC 的核心原理基于这样一个观点：任何生产过程中都存在变异。
这些变异可以分为两种类型：普通原因变异和特殊原因变异。
普通原因变异是由过程固有的因素引起的，如机器的正常磨损、原材料的微小差异等。
这种变异是不可避免的，但是可以通过改进过程来减少。
特殊原因变异则是由非固有因素引起的，如机器故障、操作失误、原材料的重大缺陷等。
这种变异是可以被识别和消除的。
SPC 就是通过对过程数据的监测和分析，来区分这两种变异。
当数据显示存在特殊原因变异时，我们就需要采取措施来解决问题，使过程恢复到正常状态。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（X R 控制图）均值极差控制图是最常用的控制图之一。
它由均值控制图（X 控制图）和极差控制图（R 控制图）组成。
X 控制图用于监控过程的均值变化，R 控制图用于监控过程的离散程度。
2、均值标准差控制图（X S 控制图）与均值极差控制图类似，但用标准差替代极差来衡量过程的离散程度。
在样本量较大（n ＞ 10）时，均值标准差控制图更为精确。
3、中位数极差控制图（Xmed R 控制图）当测量数据不是正态分布时，中位数极差控制图可能更适用。
4、单值移动极差控制图（X MR 控制图）适用于对单个测量值进行监控，如对化工过程中的某些参数的监控。
四、SPC 数据收集数据收集是 SPC 实施的基础。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、样本的代表性所收集的数据应能够代表整个生产过程，避免只选取特定时间段或特定批次的数据。
