谢鸣：从源头提升研发质量

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 精益生产

课程编号 : 38160

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适用对象

研发工程师、质量工程师、工艺工程师、项目管理人员以及与产品设计和质量相关的其他人员。

课程介绍

【课程背景】

在制造业中，产品质量和可靠性是企业的核心竞争力。随着市场竞争的加剧和技术的快速迭代，确保产品在设计阶段就具备高可靠性和低风险至关重要。DFMEA（设计失效模式及影响分析）作为一种系统性的预防性分析工具，能够帮助设计团队识别潜在的设计缺陷、评估其风险，并采取有效的预防措施。通过实施DFMEA，企业可以减少产品开发周期、降低研发成本、提高客户满意度，并增强市场竞争力。然而，许多企业在实施DFMEA时面临诸多挑战，如对DFMEA的理解不够深入、分析方法不规范、团队协作不顺畅等。因此，为员工提供系统的DFMEA培训，帮助他们掌握DFMEA的核心理念、方法和工具，并将其应用于实际工作中，对于提升企业的研发管理水平和产品质量具有重要意义。

【课程收益】

1. 深入理解DFMEA理念：学员将全面了解DFMEA的定义、目的、重要性以及与其他质量工具的关系，认识到DFMEA在产品设计阶段预防问题的关键作用。

2. 掌握DFMEA分析方法：通过系统学习DFMEA的分析流程、步骤和方法，学员能够熟练运用FMEA表格进行失效模式、失效影响、失效原因的分析，并准确评估行动优先级AP。

3. 提升团队协作能力：DFMEA是一个跨部门的团队活动，通过培训，学员将学会如何与不同部门的人员有效沟通、协作，共同完成DFMEA分析工作，提高团队的整体工作效率。

4. 培养风险意识和问题解决能力：学员将学会从系统的角度思考问题，识别潜在风险，并运用预防措施和改进措施来降低风险，培养主动预防问题的思维方式和解决问题的能力。

5. 提高产品设计质量：通过实际案例分析和实操练习，学员能够将DFMEA应用于产品的设计过程中，提前发现设计缺陷，优化设计方案，提高产品的可靠性和质量，减少后期的售后问题和成本。

【课程特色】

1. 理论与实践相结合：课程不仅讲解DFMEA的理论知识，还通过大量的制造行业的实际案例分析，让学员深入了解如何将理论应用于实际工作中。同时，设置丰富的实操练习环节，让学员在实践中掌握DFMEA分析的技巧和方法。

2. 互动性强：采用小组讨论、案例研讨、角色扮演等多种教学方式，鼓励学员积极参与课堂互动，分享自己的经验和见解，促进学员之间的交流与学习。讲师将根据学员的反馈及时调整教学内容和方法，确保培训效果。

3. 系统性强：课程内容系统全面，涵盖了DFMEA的整个分析流程，从项目策划、团队组建到失效模式分析、风险评估、预防和改进措施制定，再到结果跟踪和文件管理，帮助学员构建完整的DFMEA知识体系。

4. 实用性强：培训内容注重实用性，学员在培训结束后能够直接将所学知识应用到实际工作中，快速提升企业的DFMEA实施水平和产品质量。同时，讲师将提供一些实用的模板和工具，方便学员在工作中使用。

【课程对象】

研发工程师、质量工程师、工艺工程师、项目管理人员以及与产品设计和质量相关的其他人员。

【课程时长】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

1. DFMEA的实施流程

o 项目策划

§ 确定项目范围和目标

§ 制定DFMEA计划

o 团队组建

§ 确定团队成员及职责

§ 跨部门协作的重要性

o 产品结构分析

§ 结构分解的方法

§ 结构与要求的关联

o 产品功能分析

§ 功能分解的方法

§ 功能与要求的关联

2. 失效模式分析

o 失效模式的定义与识别方法

§ 从功能出发识别失效模式

§ 失效模式的分类

o 失效影响分析

§ 失效影响的分类（局部影响、次级影响、最终影响）

§ 如何描述失效影响

o 失效原因分析

§ 失效原因与失效模式的关系

§ 常见的失效原因类型（设计缺陷、材料问题、工艺问题等）

o 案例分析：新能源电池设备的失效模式分析

§ 分组讨论，分析所选设备的失效模式、影响和原因

§ 分享讨论结果，讲师点评

3. 风险评估

o 计算方法

§ 严重度（S）、发生频度（O）、探测度（D）的定义与评分标准

§ AP的确定方法及含义

o 风险矩阵的应用

o 如何根据AP确定风险等级和优先级

o 案例分析：某500强企业DFMEA的风险评估

§ 分组讨论，对所分析的失效模式进行风险评估

§ 分享讨论结果，讲师点评

4. 预防措施与改进措施

o 预防措施的制定方法

§ 针对失效原因制定预防措施的原则

§ 预防措施的类型（设计改进、工艺优化、材料选择等）

o 改进措施的制定方法

§ 针对高风险失效模式制定改进措施的原则

§ 改进措施的实施计划

o 预防措施和改进措施的有效性验证

5. DFMEA文件管理

o DFMEA文件的格式与内容

§ FMEA表格的填写规范

§ 文档的版本管理

o DFMEA结果的跟踪与反馈

§ 如何将DFMEA结果应用于产品设计改进

§ DFMEA的持续改进机制

6. 程总结与答疑

o 回顾课程重点内容

o 学员提问与答疑

o 总结培训收获，制定个人行动计划

通过本次DFMEA培训，学员将全面掌握DFMEA的核心理念、分析方法和工具，并能够将其应用到新设备的设计过程中，有效提升产品的可靠性和质量，为企业的可持续发展奠定坚实的基础。

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• 谢鸣：从源头提升产品制造过程质量: 【课程背景】在企业生产程中，是亡羊补牢，出现问题再想办法补救呢，还是防患于未然，先预测风险并实施控制的方法呢？答案是显而易见的。有人会说，不出问题，我怎么知道存在什么问题呢？也有人说，我也想“先知先觉”，但我又不能未卜先知，我怎么知道产品投放市场后会出现什么问题呢？除此以外，或许您还有这些困惑： ü 风险到底是什么，我们该如何来防范它？ ü 客户投诉的问题五花八门，理不出头绪，我该怎么进行分析呢？ ü 有没有一种系统的工具可以帮助我们对可能出现的问题予以关注呢？ ü 老是出现类似的问题为什么一直得不到有效的解决？如果您还没有找到好的方法来解决这些问题，敬请关注本课程。潜在失效模式与影响分析（FMEA），最初用于美国阿波罗登月计划中，用于识别、分析潜在的风险，并提前部署预防措施。80年代被美国军方确认为军方规范(MIL-STD-1629A)，是一种系统化的工程设计辅助工具。FMEA是一种重要的、事先预防性的方法之一。后来又被汽车行业指定用于产品设计和过程工程中。其目的在于改善产品和制造的可靠性，期望在产品设计和过程设计阶段就识别出产品在制造、运输、使用和报废全生命周期可能的风险加以分析、预防或降低风险。FMEA是提高产品安全性、可靠性，降低损失成本，提高顾客满意度最佳预防管理工具。【课程收益】 1. 理解和掌握AIAG-VDA PFMEA的七大步骤及其应用; 2. 理解和掌握AIAG-VDA PFMEA应用中的管理工具; 3. 理解和掌握AIAG-VDA PFMEA应用中的SOD评分准则及措施优先级AP; 4. 理解PFMEA和其他输入输出文件之间的关联。【课程特色】本课程全面和完整地展示了PFMEA的管理理念和管理方法，直击各类企业以往在PFMEA施行中存在的问题和痛点，深刻解读AIAG VDA版PFMEA的特点和要求，为各类企业深入贯彻落实PFMEA保驾护航。【课程对象】与产品设计和开发和生产过程开发以及生产运行相关的管理和技术人员，包括：产品研发、产品试验、质量、生产、物流、工艺技术、采购、设备、人员培训、项目管理等。【课程时间】 1天（6小时/天）【课程大纲】第一部分：质量是设计出来的，预防出来的 1. 质量的三元定义---顾客满意、低成本和快速响应 2. 质量来源于设计，设计来源于预防 3. 想不到的风险----失效模式和影响分析(PFMEA)是最好的预防工具 4. 解决不了风险----防错法是最好的断根工具第二部分：失效模式和影响分析(FMEA)概述 1. FMEA的定义、起源、分类和时机 1.1 不怕一万，只万一 1.2 PFMEA起源于人类航天梦想 1.3 何时需要PFMEA 2. 失效模式和影响分析(FMEA)策划 2.1 高层管理支持 2.2 作好培训 2.3 选好项目 2.4 组建好团队 2.5 项目管理 2.6 同其它工具一起应用 2.7 准备好相关资源 3. FMEA团队工作 3.1 谁应该加进团队 3.2 团队形成过程 3.3 团队工作方法案例分析：某500强企业FMEA团队解析 4. 确定项目范围 4.1 高级流程图SIPOC 4.2 功能模式方块图 4.3 系统方块图 4.4 关系矩阵图 4.5 示意图 4.6 材料清单和构成讨论：在哪里研究你的项目？ 5. 顾客的定义和要求 5.1 谁是你的顾客 5.2 全面识别顾客的要求 1）QFD正面识别顾客要求 2）PFMEA反面识别顾客要求 5.3 顾客要求重要性分类 1）评价产品竞争性，寻找卖点 2）平衡客户需求层次分析 5.4客户需求的转换 1）关键顾客需求→产品特性 2）关键产品特性→部件特性 3）关键部件特性→过程特性 4）过程特性→生产特性 5.5 你的顾客满意吗？案例解析：顾客需求错配造成的重大损失。第三部分：过程失效模式和影响分析PFMEA 1. PFMEA前期输入工作 1.1 设计失效模式分析DFMEA 1.2 图纸和设计记录 1.3 过程清单 1.4 C-E矩阵图 1.5 内外顾客投诉 1.6 质量和可靠性历史 2. 过程流程图和过程能力分析 2.1 生产流程图展开 2.2 流程IPO图分析 2.3 流程人、机、料、法、环和测量分析 2.4 过程的短期能力指数CPK和长期能力指数PPK 案例解析：某知名企业过程流程图案例课上练习：画出你的产品制造过程图 3. 制造过程常见潜在故障模式分析 3.1 操作者常见的潜在故障模式 3.2 设备常见的潜在故障模式 3.3 测试常见的潜在故障模式 3.4 工作方法常见的潜在故障模式 3.5 物料常见的潜在故障模式 3.6 以往生产和检验记录故障模式 3.7 可靠性结果案例解析：某500强企业故障模式库的搭建与使用课上练习：识别出你的产品生产过程常见的潜在故障模式 4. 潜在故障模式后果及严重性分析 4.1 对最终用户的影响 4.2 对操作者的影响 4.3 对设备的影响 4.4 对后一工序的影响和内部顾客影响 4.5 严重性等级 1）参考的PFMEA严重度评分等级 2）评分注意事项 4.6 故障模式分类案例解析：某知名企业严重度评分标准课上练习：你的项目严重度评分标准 5. PFMEA潜在的故障原因分析和发生概率 5.1 指定的故障所有可能的原因 5.2 准确描述故障潜在的原因 5.3 潜在原因频度 1）参考的PFMEA频度评价准则 2）评分注意事项案例解析：某知名企业频度评分标准课上练习：你的项目PFMEA频度评分标准 6. 现行预防和控制 6.1 预防性措施 1）消除故障原因 2）消除故障模式 3）降低发生概率 6.2 检测性手段 1）设计评审、验证和试验 2）自动检测 3）防错法 4）目视管理 6.3 探测度和评分标准 1）参考的PFMEA探测度评分标准 2）评分注意事项案例解析：某知名企业探测度评分标准课上练习：你的项目PFMEA探测度评分标准 7. 风险系数和措施 7.1 风险应对的优先次序 1）严重度—频度—探测度 2）紧盯最高级别的严重度 7.2 降低严重度的措施 7.3 降低频度的措施 7.4 降低探测度的措施 7.5 PFMEA措施的实施和结果评估 8. PFMEA文件的更新和完善案例解析：某500强企业PFMEA实施及更新案例第四部分：回顾与小结 1. PFMEA的七步法 2. PFMEA的实施要点和注意事项

• 谢鸣：产品先期质量策划（APQP）: 【课程背景】您的公司是否有如下困扰： w 设计阶段研讨不充分，产品带病进入量产？ w 产品制造过程不稳定，找不到根本原因？ w 关键控制点全凭经验，缺乏系统性思维？ w 没有数据收集，错失改善机会？ w 没有从整体上策划产品的生命周期，想到哪里做哪里？ w 产品质量表现起伏不定，无法让客户持续满意？这一系列问题的最好解决方法就是“产品先期质量策划APQP”。汽车行业明确把这APQP核心工具作为汽车行业标准，要求整个汽车供应链使用APQP核心工具保证产品质量，以持续的提升整个供应链的管理水平和竞争力。众多世界500强企业应用这些工具把产品的不良率降到趋近于零缺陷，一举超越了同行业的竞争对手，成为行业的领导者。可以说把APQP工具用好，企业就形成了一套有效的机制，确保产品从设计到量产的顺利过渡，从而达到企业风险预防和产品质量提升的双重效果。【课程收益】 1. 掌握APQP核心工具的逻辑关系和整合应用规划。 2. 掌握新产品开发设计前的各项必要信息，避免设计偏差。 3. 提升新产品各项变更的早期鉴定与识别，避免开发设计后的晚期变更。 4. 降低在产品质量策划方面的复杂性。 5. 能正确运用控制计划来管控产品。【课程时间】 2天（6小时/天）【课程对象】产品研发、质量、工艺、设备、生产、采购等相关部门人员。【课程大纲】第一部分：APQP概述 1. 第三版APQP更新的原因 2. APQP基础介绍与目的说明 3. APQP责任 4. 组织团队要求 5. 定义范围 6. 团队对团队 7. 培训 8. 采购 9. 高风险供应商评估 10. 顾客和组织的参与 11. 同步工程 12. 控制计划 13. 问题解决 14. 产品质量时间计划 15. 与时序图相关的计划第二部分：策划和定义项目 1. 阶段输入 w 顾客的声音 w 商业计划-营销策略 w 产品-过程基准数据 w 产品-过程设想 w 产品可靠性研究 w 顾客输入 w 初始质量 w 消费者报告案例：某世界500强车企新能源车全球召回事件 2. 阶段输出 w 设计目标 w 可靠性和质量目标 w 初始物料清单 w 初始过程流程图 w 初始产品及过程特殊特性清单 w 产品保证计划 w 产能规划 w 领导支持 w 变更管理实施 w APQP项目指标 w 风险评估缓解计划分组练习：正确识别客户声音第三部分：产品设计和开发 1. 阶段输入：等于上一部分输出 2. 阶段输出 w 设计失效模式及后果分析（DFMEA） w 可靠性和装配性和服务性设计 w 设计验证 w 设计评审 w 原型样件制造 - 控制计划 w 工程图样（包括数学模型） w 工程规范 w 材料规范 w 图样和规范的更改 w 新设备、工装和设施要求 w 产品和过程特殊特性 w 量具和测试设备要求 w 团队可行性承诺和领导支持案例：风险分析缺失导致公司破产分组练习：DFMEA七步法第四部分：过程设计和开发 1. 阶段输入：等于上一部分输出 2. 阶段输出 w 包装标准和规范 w 产品-过程质量体系评审 w 过程流程图 w 车间平面布局图 w 特性矩阵图 w 过程失效模式和后果分析（PFMEA） w 试生产控制计划 w 过程说明书 w 测量系统分析计划 w 初始过程能力研究计划 w 领导支持案例：某新势力产品装配线解析分组练习：PFMEA七步法第五部分：产品和过程确认 1. 阶段输入：等于上一部分输出 2. 阶段输出 w 有效生产运行 w 测量系统评价 w 初始过程能力研究 w 生产件批准 w 生产确认试验 w 包装评价 w 生产控制计划 w 质量策划签发和领导支持案例：这个“生产件批准”有问题吗？分组练习：过程能力研究第六部分：反馈、评定和纠正措施 1. 阶段输入：等于上一部分输出 2. 阶段输出 w 减少变差 w 提升客户满意度 w 改善顾客服务和交付 w 有效利用经验教训和最佳实践案例：持续提升客户满意度的最佳实践分享分组练习：减少变差工具的应用第七部分：APQP分析技术 1. 装配生产的变差分析 2. 因果图 3. 控制计划特殊特性 4. 实验设计DOE 5. 可制造性和装配设计 6. 可维护性设计 7. 防错管理 8. OEE

• 谢鸣：SPC 统计过程控制: 【课程背景】在竞争激烈的市场环境下，众多企业在 SPC（统计过程控制）的理解与应用上存在不足，具体表现为：对 SPC 基本概念、原理及方法掌握不系统，难以有效运用控制图监控生产过程；无法准确区分过程变异的特殊原因与普通原因，导致异常波动发现不及时；在建立适合企业自身的 SPC 监控体系时缺乏方法和经验，使得质量问题预防效果不佳，产品质量不稳定，成本控制困难。本课程旨在解决这些问题，帮助学员掌握 SPC 核心技能，提升企业生产过程的质量控制水平。【课程目标】 1. 知识目标：全面系统地掌握 SPC 的基本概念、发展历程、原理及在质量管理体系中的重要地位和作用，理解过程变异的来源及控制图的统计学原理。 2. 技能目标：熟练运用均值极差图、单值移动极差图、均值标准差图、P 图、NP 图、C 图、U 图等控制图对生产过程进行监控和分析，准确判断过程是否稳定，识别异常因素并采取有效改进措施。 3. 应用目标：能够结合企业实际生产特点，建立有效的 SPC 监控体系，将 SPC 方法应用于实际工作中，提高产品质量，降低生产成本。 4. 协作目标：通过小组讨论、案例分析等互动环节，增强团队协作能力和沟通能力，促进企业内部不同部门在质量控制工作中的协作与交流。【课程收益】维度具体收益知识体系建立完整的 SPC 理论框架，理解统计过程控制与质量管理体系的融合逻辑，掌握 7 大核心控制图的适用场景与统计学原理。实战技能熟练操作均值极差图等 7 类控制图的绘制、判异与异常分析，能运用 Excel/Minitab 等工具进行数据处理，独立完成企业关键过程的 SPC 监控方案设计。工具方法获得《控制图绘制模板》《判异准则速查表》《SPC 实施 checklist》等 10 + 实用工具，掌握数据分层、过程能力分析等 6 项核心技术。应用转化能够在企业内建立可落地的 SPC 监控体系，针对生产过程异常制定有效改进措施，预计降低质量成本 15%-20%，缩短异常处理周期 30% 以上。团队协作通过小组案例研讨、方案互评等环节，提升跨部门沟通效率，培养 “数据驱动决策” 的质量文化，促进生产、质量、工艺等部门的协同作战。【课程时长】 1 天（6 小时 / 天）【课程对象】质量管理相关人员（质量经理、工程师、检验员）、生产管理人员（车间主任、班组长）、工艺工程师及其他对质量管理感兴趣人员。【课程方式】理论讲解、案例分析、小组讨论、软件实操、分组竞赛、方案设计。【课程大纲】导入 1. 行业现状剖析：通过视频展示制造业质量事故案例，引发对 SPC 重要性的思考。 2. 学习目标共识：明确课程核心价值，建立 “理论 + 实战” 的学习预期。 3. 互动破冰：学员自我介绍，分享所在企业质量控制痛点，分组形成学习小组（每组 5-6 人）。第一模块 SPC 基础知识与均值极差图 1. 理论讲解 o SPC 定义、发展历程及核心作用。 o 过程变异分类：特殊原因 vs 普通原因，结合生产现场图片举例说明。 2. 工具实操 o 均值极差图绘制步骤：现场发放案例数据，讲师同步演示 Excel 绘制过程（数据录入→公式计算→图表生成）。 o 关键公式：中心线 CL、上下控制限 UCL/LCL 的计算（基于 A2、D4、D3 系数表）。 3. 案例讨论 o 分组分析某轴承加工企业的 X-R 图案例，判断过程是否稳定，识别异常点原因。 o 小组代表汇报，讲师点评并总结判异准则应用要点。第二模块单值移动极差图与均值标准差图 1. 对比讲解 o 单值移动极差图（X-MR 图）：适用场景（小批量生产、贵重产品）、移动极差（MR）计算（连续 2 个数据的差值）。 o 均值标准差图（X-S 图）：适用场景（n>10）、标准差计算与极差的优劣对比。 2. 软件实操 o 学员使用自带电脑，在 Excel 中练习 X-MR 图和 X-S 图的绘制，讲师巡回指导公式应用问题。 o 重点解决：移动极差序列的生成、标准差函数（STDEV.S）的正确使用。 3. 分组竞赛 o 提供两组不同类型数据（离散型 vs 连续型），小组竞赛选择合适控制图并绘制，评分标准：工具选择正确性、绘图精度、判异结论合理性。第三模块计数值控制图实战 1. 原理精讲 o P 图（不合格品率）：样本量不固定时的控制限计算（基于二项分布近似正态法）。 o NP 图（不合格品数）：固定样本量的简化计算，案例：某手机组装线每小时抽检 100 台的不合格数监控。 o C 图与 U 图：缺陷数 vs 单位缺陷数，泊松分布应用条件（λ≥5 时近似正态分布）。 2. 案例工坊 o 发放某食品企业包装质量数据（包含不同样本量的不合格品率、缺陷数），学员分组选择控制图类型并计算控制限。 o 重点练习：P 图中不同样本量下控制限的动态变化，U 图中单位缺陷数的计算（缺陷数 / 样本量）。 3. 疑难解答 o 小组提出绘制过程中遇到的问题，如 “当样本量差异超过 20% 时如何处理”，讲师结合公式推导进行解答。 o 总结计数值控制图的常见误区：误用 P 图于固定样本量场景、忽略 C 图的样本量一致性要求。第四模块课程总结与应用规划 1. 体系构建 o SPC 实施三阶段：试点阶段（选关键工序）→推广阶段（跨部门协同）→固化阶段（纳入质量体系）。 o 数据采集要点：确保数据真实性（避免 “洁净室数据”）、及时性（实时监控 vs 事后分析）。 2. 方案设计 o 学员结合企业实际，分组设计 “所在部门 SPC 应用方案”，内容包括：关键质量特性、控制图选择、数据采集计划、异常响应流程。 o 每组派代表汇报方案，讲师针对性点评，提供行业最佳实践参考。 3. 结业考核 o 现场发放案例数据，独立完成指定控制图的绘制与判异分析，作为技能掌握度评估依据。 o 发放《SPC 工具包》（含模板、公式表、行业案例集），建立学员微信群，提供 3 个月课后答疑服务。第四模块总结 1. 知识复盘：通过思维导图回顾课程核心内容，强调 “选择正确工具 + 准确数据 + 有效执行” 的 SPC 成功三要素。 2. 行动号召：鼓励学员将所学应用于实际工作，建议企业建立 “SPC 改善小组”，定期分享实施成果。 3. 合影留念：学员与讲师合影，记录学习历程，颁发结业证书。

谢鸣：从源头提升研发质量

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