培訓課程

【Q01】PCB工程師品管能力養成班(SPC、MSA、DOE系列課程,可獨立報名)

2020/01/03 【Q】品管類
主辦單位
台灣電路板協會
協辦單位
台灣電路板產業學院(PCB學院)
參加對象
製程工程師、品質工程師、設計工程師,任何想提升製程品質管理與改善者。
參加人數
授課講師
李智信 老師
講師介紹
李智信 老師
【現任】哈卡瑪顧問股份有限公司 總經理兼首席顧問師、ISO 13053 (6 Sigma認證) 輔導顧問、CQT品質技術師、CQE品質工程師 講師 【專長講題】6 Sigma改善手法、基礎統計、假設檢定、抽樣計劃、SPC、ANOVA、相關迴歸分析、MSA、實驗設計DOE、田口品質工程、FMEA & Control Plan、TOC限制理論」等。
活動日期
2020/11/18~2020/12/11
08/20(四)、11/18(三)、12/11(五)
報名截止日期
2020/12/10
活動時間
09:00-16:00
活動地點
台灣電路板協會 (桃園市大園區高鐵北路二段147號)
費用說明
每堂課程會員每位2,500元(報名三堂優惠價6,900元),非會員每位3,500元(報名三堂優惠價9,900元)
★兩人以上揪團同行,立即享受九折!歡迎好康道相報~★
★歡迎使用會員抵用券,可全額抵扣!★
★凡報名Q01-PCB工程師品管能力養成班系列全部課程,即可享有超值優惠!★
付款方式
1.【信用卡】待收到繳費通知,登入網站後,進入線上信用卡付款系統,請依步驟完成刷卡作業。使用綠界科技結帳系統,採取市場最高等級SSL 256bit加密機制,保障您的個人資料安全。
2.【匯款轉帳】待收到繳費通知(信內將會有完整匯款帳號資訊),完成匯款後請來信告知帳號後5碼及匯款金額,以利對帳。
3.【抵用券】歡迎使用會員抵用券,可全額抵扣,請與貴司會務窗口索取授權碼。
詳細內容
       新產品在【製程設計】完成後,有兩項重要的事情需確認有達成,才能放心轉量產:一是製程的【能力分析】、二是製程的【穩定性分析】。本課程利用多個經典課堂練習,引導學員從做中學,充分理解如何利用數據,聰明管理製程的能力與穩定性。  
       透過SPC掌握製程管制,分析生產之品質變異原因並採取適當對策,建立SPC制度,決定管制項目、實施製程標準化、繪制解析管制圖,利用製程能力指數(Cp、Cpk)之評價方式,檢討管制界限與規格界限之適合性!

【11/18-用數據聰明管理製程(SPC)課程大綱】
一、基礎統計&製程管理系統簡介
(1) 數據的屬性
(2) 平均值、標準差
(3) 常態分配的機率分佈
(4) 製程管理系統簡介
二、製程的能力分析
(1) 製程能力分析的2項輸入資訊與3種輸出型態
(2) 準度能力(Ca)與精度能力(Cp)
(3) 距USL能力(Cpu)與距LSL能力(Cpl)
(4) Cpk與Ppk的差異
三、製程的穩定性分析
(1) 隨機波動與異常波動
(2) 管制圖的統計原理:中央極限定理
(3) 管制圖常見的錯誤觀念
(4) 管制圖判定製程異常的八大法則

       工程師的重要工作職責為進行各項的【數據分析】,但數據來源若品質不好,則分析結果極有可能導向錯誤的結論,最終導致下錯對策。本課程利用多個經典課堂練習,引導學員從做中學,充分理解如何進行數據品質的驗證,以利在數據分析中獲得正確結論,對於問題能對症下藥。
       透過此課程,學員能理解測量系統的意義與統計特性,認識測量系統對程序控制的影響,並認識偏性、線性、穩定性、重複性、再現性分析的實踐經驗,以及正確判定、錯誤判定的製程管制說明。

【8/20-數據品質之驗證方法(MSA)課程大綱】
一、與MSA相關之統計概念
(1) 計量值與計數值
(2) 準度與精度
(3) 假設檢定簡介
二、量測系統分析簡介
(1) 產品變異(PV)、量測變異(GRR)、觀測值變異(TV)
(2) 常態分配加法、減法定理
(3) MSA之分類
(4) 量測準度、量測精度、量測解析度
三、計量型MSA與實務操作
(1) 量測準度分析:偏性、線性、穩定性
(2) 量測精度分析:重複性、再現性
(3) GRR%、P/T% 與 NDC    
(4) 量測能力指標:Cg & Cgk
四、計數型MSA與實務操作
(1) 正確判定的指標:一致性、Kappa
(2) 錯誤判定的指標:失誤率、誤警率

       
俗話說:「又要馬兒好,又要馬兒不吃草」,製程改善常常需作很多實驗來找出參數的最佳組合(馬兒好),但受限於時間與經費等因素(不吃草),所以找到的往往只是相對較佳解,而非最佳解。在時間與經費有限的前提下,傳統解決問題最常用的便是Trial & Error(試誤法)或單因子調整法的實驗方式,雖然實驗次數少,但只能從有做過的實驗配置中,找出一個相對較好的結果,至於是否為最佳解?就好像買樂透,需要靠點運氣!
       因時間跟經費有限,認為差不多就好了。但真的只能如此嗎?在本課程裡,就要介紹一個「又要馬兒好,又要馬兒少吃草」的科學方法,一種透過同時規劃多因子的不同組合,以達有效縮減實驗次數,並同時獲得高解析度結論的統計方法。課程中會配合簡易圖形解析與案例實作研討,以提昇受訓學員對實驗設計(DOE)的了解。

【12/11-製程參數最佳化研究(DOE)課程大綱】
一、實驗設計規劃
(1) 大Y、小y、Xs
(2) 實驗反應變數 (Y ; y) 之選擇
(3) 單因子調整法、田口、因子設計之差異
(4) 效應&交互作用
二、全因子設計DOE
(1) 分辨【顯著因子】與【非顯著因子】
(2) 找出【預測方程式】
(3) 【最佳解】與【最適解】之尋求
三、部份因子設計DOE
(1) 因子之交絡&實驗之解析度
(2) 分辨【顯著因子】與【非顯著因子】
(3) 找出【預測方程式】
(4) 【最佳解】與【最適解】之尋求
注意事項
開課前3天(含當日)自行取消者,恕不退費
如無法出席者,歡迎請同仁代為上課。
協會聯絡人
曾乙玲 小姐
Tel03-3815659#506
Fax03-3815150
Emailtraining@tpca.org.tw
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