對象
公司高管、研發技術部、質量部、項目部
目的
全面掌握質量管理體系，公司產品開發與管控流程及標準
內容
課程宗旨與目的：
五大工具是指「質量方面審查供應商的五種工具方法」，近年來被一般誤解為「質量改善方面的五大工具」。當然，五大工具必然能改善質量。但是由于五大工具是品質改善強化與優化的「核心方法技巧群」，所以必須落實學習。
本課程可將五大工具的觀念/技術/范例/制作/步驟/問題/應用等七大方面講授的十分清楚明白，學員并被要求對每一工具可以在現場或課中/課后做分組式演練操作。習修演練后，學員不僅能更深化的吸收知識，并且能返回崗位上將所習修的技術100%完全應用出來落實真正的「質量改善工作」，一方面可使「客戶滿意」，另一方面則可做好內部質量的「計劃面」與「執行面」強化提升，最終做到品質管控（QC）與品質保證。當企業建立了良好的「質量系統」時，它自然能發揮長遠的正向效果，使企業永續經營，持續獲利。
課程收益：
通過本課程的培訓著重向企業管理人員介紹TQM的基本理論與推行實踐，最終實現全員參與質量管理，進而全面提高企業的產品質量和工作質量。它是企業貫徹ISO9001質量管理體系的基礎和必不可少的最有效的管理方法。特別適合已經或正在貫徹實施ISO9001體系的企業參加。
課程大綱
一、初步認識五大工具
1.第一類：APQP（先期產品質量計劃）與PPAP（生產產品審批程序）
2.第二類：FMEA（失效模式效應分析）與SPC（統計制程管制）以及MSA（量測系統分析，又稱GRR量測再現性與再生性）。
二、五大工具的功能
1.客戶審批的第一要求——「生產產品前」的「質量計劃」（AP QP）（AP=Advance Product）
2.品質（質量）計劃并不是一本計劃書或計劃報告，而是一個過程，其中有5-6計劃步驟（因此APQP的P是Planning而不是Plan）
3.客戶要看到APQP的最終「管制計劃報告」，它即是C.P(=Control Plan管制計劃書),有了CP才可能對質量做「管控」
4.質量有問題時則一定要做「設計上」與「制程上」的檢討改善表(即D-FMEA與P-FMEA)
5.并在FMEA中要做客觀的RPN(風險指標)的量化量測,證明真正做好了改善
6.改善完成的產品,再進入SPC(統計)制程中的取樣,并計算出CA/CP/CPK值(與PPK值)等指標來證明已達到客戶要求的標準
7.在SPC取樣運算中的數據Data一定要透過MSA,來測試其數據收集時的人為因素與誤差儀器設備因素并未超過標準
8.最后,再由PPQP的審批程序來確認生產的產品可以通過
三、APQP（先期產品質量計劃）
1.APQP在QS9000中的基本條件及功能
2.產品質量計劃表的必要性及內容重點
3.產品質量計劃表的優點
4.PDCA質量計劃模式的三階段與DMAIC的結合
5.APQP中管制計劃CP的具體做法
6.美國三大汽車廠克萊斯勒/福特/通用汽車的共同檔型式
7.APQP的五階段
8.APQP計劃小組的職責
9.APQP中的制品/流程設計開發流程圖
10.APQP中應有的分析輔助技巧
四、PPAP（生產產品審批程序）
1.產品零件生產重視的六大六度
2.生產推展前的產品自我檢示查核過程
3.產品零件規格訂定的三種方式
4.產品可能預期性失效故障的檢討模式
5.產品零件檢核要項的確認
6.審查流程步驟的建立與彈性化操作方式
7.審批中發生矛盾時的處理手法
8.標準式PPAP流程圖
9.活用PPAP的另類技術
10.范例介紹
五、FMEA（失效模式效應分析）
1.FMEA的圖表及各項中的功能
2.FMEA與FTA故障樹分析的相互關系
3.做FMEA時應有的團隊組成
4.FMEA執行時的基本分析技術與FMEA量化時的公式
5.嚴重性(S)/發生率(O)/偵測性(D)的評量技巧
6.D-FMEA與P-FMEA的不同及流程表的步驟、案例分析
7.找出失效模式的加權比重百分比技巧
8.FTA的功能及機率計算方式
9.落實FMEA的起步及方法七步驟
10.范例演練-強化實做及FTA范例分析
六、SPC（統計制程管制）
1.SPC和SQC的不同 — 案例分析
2.以-R管制圖做SPC的簡易說明及查表技巧-演練
3.認識品管三標準與三個指標CA/CP/CPK值的定義與計算方式——案例分析
4.認識「正態分布」的基本觀念與「正態分布表」的查表技術--案例說明
5.由前4個管制圖認識「大寫表與小寫表」
6.由不良率P管制圖認識SPC原理
7.導入SPC第三公式σ=/d2=//c4
8.SPC中數據刪除的技巧與R管制圖
9.改善手法的4M E模式
10.如何建立SPC體系
七、MSA（量測系統分析）
1.為什么要做MSA
2.數據誤差的二種情況=人為 設備/計算TV=AV EV
3.建立簡易GRR的查表系數
4.人為變異AV的設計方式與計算修正值
5.MSA啟動表的設計與使用
6.計算過程中應有的數據刪除技術
7.GRR的二種改善方向
8.以GRR范例表導入數據收集的
9.學習變異數分析ANOVA的基本原理
10.MSA與SPC與品質提升的關連性
八、大量上市公司實用案例學習分析
