Inżynier Jakości

Czas trwania: 10 dni / 70 godzin

Szkolenie prowadzone może być w wariantach:

• 3 zjazdy (moduły) po 3 dni (21 godzin) + 1 zjazd 1 dzień (7 godzin)
• 2 zjazdy (moduły) po 3 dni (21 godzin) + 2 zjazdy po 2 dni (14 godzin)

Podstawowe cele szkolenia:

• Zdobycie umiejętności Inżyniera Jakości w zakresie łączenia wiedzy inżynierskiej, technologicznej i analitycznej.
• Poznanie w teorii i praktyce filarów zarządzania jakością produktu.
• Przekazanie wiedzy dotyczącej sposobów i metod rozwiązywania problemów w oparciu o proste i średniozaawansowane narzędzia i techniki jakościowe.

Forma szkolenia

• Prowadzone jest w formie wykładów, ćwiczeń i warsztatów.
• Udział części teoretycznej (wykładowej) wynosi około 30 procent.
• Obliczenia, analizy i interpretacje dokonywane są na podstawie danych z procesu Klienta, przez co już podczas szkolenia wykonane zostaną zadania analizujące i optymalizujące jego proces.

Program szkolenia

Moduł I – 3 dni (21 godzin)

• Opis i podstawowe cele stanowiska Inżynier Jakości.
• Umiejętności twarde, miękkie i interpersonalne Inżyniera Jakości.
• Wymagania Firm w procesie rekrutacji.
• Obowiązki Inżyniera Jakości.
• Reguły zarządzania jakością:
  • TQM – Total Quality Management.
  • Model PDCA.
  • Podejście procesowe.
  • Ciągle doskonalenie.
  • Podejmowanie decyzji w oparciu o twarde dane.
  • 14 zasad Deminga zarządzania jakością.
• Metody zarządzania jakością.
• Rodzaje kontroli jakości.
• Wymagania jakościowe produktów.
• Koszty jakości – koszty niezgodności wewnętrznych i zewnętrznych.
• Dokumenty systemu zarządzania jakością:
  • Księga jakości.
  • Procedury.
  • Instrukcje.
• Plan i instrukcja kontroli.
• Wykorzystanie wskaźników w zarządzaniu jakością:
  • DPMO (Defects Per Milion Opportunities) – liczba defektów na milion możliwości ich powstania.
  • PPM (Parts Per Million) – liczba wad na milion wyprodukowanych.
  • Scrap Rate – wskaźnik braków.
  • Rework rate – wskaźnik napraw (przeróbek).
  • Handling customer complaints – obsługa reklamacji klientów.
  • Handling complaints to suppliers – obsługa reklamacji do dostawców.
  • Audits rates – wyniki audytów.
• Zarządzanie reklamacjami.
• Narzędzia zarządzania jakością:
  • Klasyczne (starsze) narzędzia jakości (7 QC Tools):
    • Arkusz kontrolny (zbierania i stratyfikacji danych).
    • Histogram – wykres rozkładu empirycznego.
    • Karta kontrolna do analizy stabilności procesu.
    • Wykres Pareto – Lorenza służący klasyfikacji problemów.
    • Burza mózgów i diagram przyczynowo – skutkowy (diagram Ishikawy).
    • Diagram zależności (diagram korelacji) – (Scatterplot).
    • Diagram przepływu procesu (schemat blokowy, mapa procesu).
  • Nowe narzędzia jakości, diagram:
    • Pokrewieństwa (podobieństw).
    • Relacji (zależności).
    • Drzewa.
    • Strzałkowy.
    • Procesu podejmowania decyzji.
    • Macierzowy.
    • Macierzowa analiza danych.
• Budowanie i interpretacja wykresów:
  • Liniowy – (Time Series Plot).
  • Wartości indywidualnej – (Individual Value Plot).
  • Skrzynkowy – (Boxplot).
  • Przedziałowy – (Interval Plot).
  • Punktowy – (Dotplot).
  • Kolumnowy – (Bar Chart).
  • Kołowy – (Pie Chart).
  • Dwupunktowy (Scaterplot).
  • Rozkładu teoretycznego – (Probability Distribution Plot).

Moduł II – 3 dni (21 godzin)

MSA (ang. Measurement System Analysis) – analiza systemów pomiarowych:

• Podstawowe cele i definicje MSA (Measurement System Analysis):
• Proces pomiarowy, system pomiarowy, pomiar.
• EV (ang. Equipment Variation) – zmienność od przyrządu pomiarowego.
• AV (ang. Appraiser Variation) – zmienność od pomiarowca.
• PV (ang. Proces Variation) – zmienność procesu (od części do części).
• TV (ang. Total Variation) – zmienność całkowita.
• Rozdzielczość narzędzia pomiarowego.
• Błąd systematyczny BIAS.
• Precyzja – badanie systematycznej odchyłki pomiarowej i rozrzutu przyrządu pomiarowego z wykorzystaniem wskaźników zdolności Cg i Cgk. Kryteria oceny zgodności systemu pomiarowego ze względu na proces i na produkt.
• Rozróżnialność (ndc) – liczba rozróżnialnych kategorii.
• Badanie powtarzalności i odtwarzalności pomiarowej (R&R Gage Study) metodą wartości średniej i rozstępu ARM (Average Range Method).

SPC (ang. Statistical Process Control) – statystyczne sterowanie procesem:

• Definicja procesu.
• Zmienna losowa a zmienna specjalna.
• Proces stabilny i proces poza kontrolą statystyczną.
• Miary położenia: średnia arytmetyczna i mediana.
• Miary rozrzutu: odchylenie standardowe i rozstęp.
• Miara asymetrii – skośność.
• Miara spłaszczenia – kurtoza.
• Badanie normalności rozkładu metodą graficzną i analityczną.
• Identyfikacja wartości odstających (Outliers) rozkładu.
• Badanie stabilności procesu za pomocą kart kontrolne Shewharta:
  • Xi – MR: wartości indywidualnej i ruchomego rozstępu.
  • Xbar – R: wartości średniej arytmetycznej i rozstępu.
  • p: frakcji jednostek niezgodnych.
• Analiza zdolności i wydajności procesu:
  • Ocena zdolności maszyny, wskaźniki Cm, Cmk.
  • Analiza zdolności i wydajności procesu dla danych zgodnych z rozkładem normalnym, obliczenie i interpretacja wskaźników Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cpm – organicznie jedno i dwustronne.
  • Obliczenie prawdopodobieństwa (procenta braków) czyli wyrobów, które nie spełniają wymagań klienta.

AQL – statystyczne procedury odbiorczej kontroli wyrywkowej:

• Kontrola odbiorcza, pojęcie próbki i populacji.
• Kiedy stosować kontrolę wg oceny liczbowej a kiedy wg oceny alternatywnej.
• Zasady doboru próbki do badania.
• Poziomy kontroli i znaki literowe badań.
• Plan badania – zasady, wyniki, interpretacja.
• Poziomy kontroli.
• Rodzaje kontroli – kryteria zastosowania.
• Rodzaje planów badań kontroli odbiorczej.
• Wybór rodzaju kontroli ze względu na możliwość wykonania pomiaru.
• Sposoby pobierania próbki.
• Planowanie badań przy ocenie liczbowej zgodnie z normą PN-ISO-3951.
• Znaki literowe – zastosowanie (specjalne i ogólne poziomy kontroli).
• Ocena dostawy z wykorzystaniem metod:
  • R (rozstępu).
  • s (nieznane odchylenie standardowe).
  • Sigma (znane i stałe odchylenie standardowe).
• Kryteria przejścia pomiędzy kontrolami: ulgową, normalną i obostrzoną.

FMEA  (ang. Failure Mode and Effects Analysis) – analiza przyczyn i skutków wad:

• FMEA – wprowadzenie.
• Cele i ograniczenia FMEA.
• FMEA dla wyrobów i procesów.
• Role i odpowiedzialności zespołu.
• DFMEA – przeprowadzenie FMEA konstrukcji.
• PFMEA – przeprowadzenie FMEA procesu.
• Dobór wskaźnika ryzyka: Znaczenie (S), Występowanie (O), Wykrywanie (D).
• Omówienie priorytetów działania (AP).

PPAP (ang. Production Part Approval Process) – proces zatwierdzania części do produkcji:

• PPAP – cel, zastosowanie, podejście.
• Przedłożenie PPAP.
• Wymagania dla procesu PPAP.
• Ocena przez klienta i wymagania wobec przedłożenia.
• Przedłożenie do klienta – poziomy dowodów.
• Status przedłożenia części.
• Specyficzne wymagania klienta.

APQP (ang. Advanced Product Quality Planning) – zaawansowane planowanie jakości wyrobów:

• APQP – cel, zastosowanie.
• Matryca odpowiedzialności planowania jakości wyrobu.
• Zasady planowania jakości wyrobu.
• Etapy APQP.
• Projekt i rozwój wyrobu.
• Projekt i rozwój procesu.
• Zatwierdzenie wyrobu i procesu.
• Sprzężenie zwrotne, ocena i działania korygujące.

Moduł III – 3 dni (21 godzin)

Podstawy rozwiązywania problemów:

• Co to jest problem?
• Sposoby patrzenia na problemy.
• Czy wszystkie problemy są jednakowo ważne?
• Najbardziej popularne metodyki rozwiązywania problemów:
  • QRQC (Quick Response Quality Control) – szybka reakcja na problemy jakościowe.
  • Raport G8D (Global 8 Disciplines).
  • DMAIC Lean Six Sigma.
• Dobór efektywnego zespołu rozwiązywania problemów.
• Funkcje w zespole rozwiązywania problemów – wielodyscyplinarność zespołu, rola lidera, rola koordynatora zespołu.
• Techniki i metody w wykorzystywane w procesach rozwiązywania problemów:
  • Opisanie problemu:
    • Genba, Genbutsu, Genjitsu.
    • Metoda 5W2H.
    • Jest / nie jest.
    • Diagram Żółwia.
  • Proste narzędzia RCA (Root Cause Analysis) – identyfikacja przyczyny źródłowej problemów prostych:
    • Burza mózgów.
    • Metoda 6 kapeluszy Edwarda de Bono.
    • Diagram przyczynowo – skutkowy Ishikawy (warsztat).
    • Technika 5 razy dlaczego (5WHY).
  • Wdrażanie i ocena działań korygujących i zapobiegawczych:
  • Matryca priorytetów – ustalenie kolejności wdrażania rozwiązań, na podstawie ich wpływu na problem.
  • Plan działań – lista odpowiedzialności.
  • Poka-Yoke / Error Proofing.

Zaawansowane techniki rozwiązywania problemów – narzędzia statystycznej analizy danych:

• Arkusz kontrolny i stratyfikacja danych.
• Wykresy Multi-Vari.
• Testowanie hipotez statystycznych.
• Eksperymenty jednoczynnikowe z wykorzystaniem testów:
  • Dla wariancji:
    • Fishera-Snedecora.
    • Bartletta.
    • Levenea.
    • Bonetta.
  • Dla wartości średniej arytmetycznej:
    • Wartości oczekiwanej (One Sample t-test).
    • Dwóch prób niezależnych – dla jednorodnych i niejednorodnych wariancji.
    • Par obserwacji.
    • Jednoczynnikowa analiza wariancji (One-Way ANOVA).
    • Testy porównań wielokrotnych – analizowanie różnic wartości średnich dla porównania poziomów analizowanego czynnika X.
  • Dla mediany:
    • Jedno próbkowy test Wilcoxona (1-Sample Wilcoxon).
    • Manna-Whitneya.
    • Kruskala-Wallisa.
• Analiza zależności pomiędzy zmiennymi:
  • Miary korelacji Pearsona i Spearmana.
  • Regresja liniowa, kwadratowa.
  • Miary modelu:
    • Współczynnik determinacji.
    • Błąd standardowy składnika resztowego modelu.
    • Istotność statystyczna modelu, współczynnika kierunkowego, rzędnej początkowej.
    • Analiza reszt modelu: normalność, losowość, brak systematycznych wzorów.

Projektowanie eksperymentów – DoE (Design of Experiments):

• Rola projektowania eksperymentów w osiąganiu celów jakościowych przedsiębiorstwa.
• Wpływ planowania eksperymentów na eliminację strat i optymalizację zysków.
• Zarządzanie projektem poprzez określenie celów badania, definiowanie etapów projektu, stawianie hipotez statystycznych.
• Pojęcia podstawowe związane z planowaniem eksperymentów (zgodnie z wytycznymi normy PN-EN 3534-3 „Planowanie doświadczeń”.)
• Estymacja punktowa i przedziałowa.
• Czynnikowe kompletne dla wielkości z nastawami dyskretnymi.
• Czynnikowe frakcyjne dla wielkości z nastawami dyskretnymi.
• Eliminacyjne Placketta-Burmana.
• Generalne, pełne plany czynnikowe – doświadczenia, w których czynniki ustawiane są na więcej niż dwóch poziomach.

Moduł IV – 1 dzień (7 godzin)

Rysunek Techniczny:

• Tabliczka rysunkowa w rysunku technicznym.
• Formaty arkuszy, linie rysunkowe, podziałki rysunkowe i notki rysunkowe.
• Rzutowanie.
• Rodzaje i zastosowanie przekrojów, widoków i kładów.
• Ogólne zasady i rodzaje  wymiarowania.
• Rysowanie i wymiarowanie gwintów – wiadomości podstawowe.
• Opis stanów krawędzi wg PN-EN ISO 13715.
• Rysunkowy zapis stanu powierzchni przedmiotu.
• Tolerowanie wymiarów liniowych.
• Pasowania.
• Zapis pasowania na rysunku.

Profil uczestników

• Szkolenie skierowane są do osób, które wykonują lub chcą wykonywać pracę na stanowiskach: Inżynier / Technolog / Technik Jakości, ogólnie Ekspert do spraw zarządzania jakością w przedsiębiorstwie produkcyjnym bądź usługowym.
• Specjalistów jakości odpowiedzialnych za kontakty z dostawcami i klientami (SQE, SQA).
• Pełnomocników ds. systemów zarządzania jakością.

Zdobyta wiedza / korzyści dla uczestnika

Uczestnik nauczy się:

• Wykorzystania metod i technik nadzorowania procesów jakościowych.
• Dokonywania oceny jakości procesu na podstawie danych liczbowych.
• Posługiwania narzędziami analizy danych wspomagającymi zarządzanie przez jakość.
• Podejmowania decyzji w oparciu o „twarde” dane.
• Usprawniania komunikacji pomiędzy poszczególnymi działami obsługującymi proces produkcyjny.
• Skutecznych technik rozwiązywania problemów procesów produkcyjnych i usługowych.

Co mówią nasi zadowoleni Klienci: REKOMENDACJE

W przypadku pytań zapraszamy do KONTAKTU