إدارة الجودة الصناعية وضبط العمليات الإحصائي SPC في بيئة التصنيع

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

5 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

ملخص الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

تاريخ البدء

مرن / متاح دائماً

الشهادة

شهادة معتمدة

أيام

5 أيام

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

تفاصيل الدورة

نظرة عامة

تُعد دورة "إدارة الجودة الصناعية وضبط العمليات الإحصائي SPC في بيئة التصنيع" برنامجًا تدريبيًا متقدمًا يهدف إلى تمكين المشاركين من تطبيق أدوات إدارة الجودة الحديثة، وتقنيات ضبط العمليات الإحصائي (Statistical Process Control – SPC)، لتحسين جودة المنتجات، وتقليل العيوب، وزيادة رضا العملاء، وخفض تكاليف الفشل. في ظل المنافسة العالمية والارتقاء بمستوى الجودة في الصناعة السعودية (التي تستهدف وصول الصادرات الصناعية غير النفطية إلى 557 مليار ريال بحلول 2030 وفقًا لرؤية 2030)، أصبح تطبيق SPC أداة حتمية لتحقيق استقرار العمليات، وتقليل التباين، وتحقيق صفر عيوب.

تنتقل الدورة بالمشارك من مفاهيم الجودة الأساسية (تعريف الجودة، تكاليف الجودة (COQ – Cost of Quality)، دورة ديمنغ (PDCA))، إلى الأدوات الإحصائية الأساسية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التوزيع الطبيعي)، وأدوات الجودة السبعة (مخطط باريتو، مخطط السبب والنتيجة، ورقة الفحص، المدرج التكراري، مخطط التشتت، مخطط التحكم، مخطط التدفق)، ومخططات التحكم الإحصائي (Control Charts) للمتغيرات (X̄ – R، X̄ – S، I-MR) وللصفات (p، np، c، u)، وتحليل قدرة العملية (Process Capability Analysis) وحساب مؤشرات Cp، Cpk، Pp، Ppk، وتحليل نظام القياس (Measurement System Analysis – MSA) (Gage R&R)، وطرق أخذ العينات (Sampling Plans) (MIL-STD-105E، ANSI/ASQ Z1.4).

تم تصميم البرنامج ليكون تطبيقيًا بنسبة 80%، من خلال دراسة حالات حقيقية من مصانع سعودية (بتروكيماويات، غذائية، دوائية، سيارات)، وتمارين على إنشاء مخططات التحكم باستخدام Excel، وتحليل قدرة العملية، وحساب مؤشرات الجودة، ومحاكاة أخذ العينات.

الأهداف

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

فهم مفاهيم الجودة الشاملة (TQM) وتكاليف الجودة (COQ) – تعريف الجودة من وجهة نظر العميل (مطابقة المواصفات، ملاءمة الاستخدام (Fitness for Use)، خالية من العيوب)، وتصنيف تكاليف الجودة إلى (تكاليف الوقاية (Prevention)، التقييم (Appraisal)، الفشل الداخلي (Internal Failure)، الفشل الخارجي (External Failure)).
تطبيق أدوات الجودة السبعة (7 QC Tools) – استخدام (مخطط باريتو (Pareto) لتحديد المشاكل الأكثر تكرارًا، مخطط السبب والنتيجة (Ishikawa) لتحليل الأسباب الجذرية، ورقة الفحص (Check Sheet) لجمع البيانات، المدرج التكراري (Histogram) لتحليل التوزيع، مخطط التشتت (Scatter Diagram) لدراسة العلاقة بين متغيرين، مخطط التدفق (Flowchart) لتوثيق العمليات، ومخطط التحكم (Control Chart) لمراقبة الاستقرار).
إنشاء وتحليل مخططات التحكم الإحصائي (Control Charts) للمتغيرات (Variables) – حساب المتوسط (X̄) والمدى (R) والانحراف المعياري (S) للعينات، ورسم مخططات X̄-R، X̄-S، I-MR، وتحديد حدود السيطرة (UCL، LCL، CL)، وتفسير الأنماط غير العشوائية (8 قواعد نيلسون (Nelson Rules)) لاتخاذ إجراءات تصحيحية.
إنشاء وتحليل مخططات التحكم للصفات (Attributes) – استخدام مخططات (p) لنسبة العيوب، (np) لعدد العيوب (بحجم عينة ثابت)، (c) لعدد العيوب لكل وحدة، (u) لعدد العيوب لكل وحدة (بحجم عينة متغير)، وحساب حدود السيطرة.
تحليل قدرة العملية (Process Capability Analysis) – حساب مؤشرات القدرة المحتملة (Cp) والفعلية (Cpk) للمتغيرات، ومقارنتها مع المواصفات الهندسية (USL، LSL)، وتحديد ما إذا كانت العملية قادرة على تلبية المواصفات (Cp ≥ 1.33، Cpk ≥ 1.33 لعملية قادرة؛ 1.0 – 1.33 مقبولة بشروط؛ < 1.0 غير قادرة). حساب مؤشرات الأداء (Pp، Ppk) للأداء الطويل المدى.
إجراء تحليل نظام القياس (Gage R&R) لتقييم دقة أدوات القياس – حساب التباين الناتج عن جهاز القياس (Repeatability) وتباين المشغل (Reproducibility)، ومقارنته بالتباين الكلي. قبول نظام القياس إذا كان %GRR < 10% (ممتاز)، 10-30% (مقبول بشروط)، >30% (غير مقبول – يحتاج إلى تحسين).

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

مهندسو وفنيو الجودة (Quality Engineers/Technicians)، وضبط الجودة (QC)، وضمان الجودة (QA).
مهندسو التصنيع والإنتاج والعمليات.
مشرفو ومديرو الإنتاج والمصانع.
مهندسو تحسين العمليات (Process Improvement Engineers)، ومهندسو Six Sigma.
مسؤولو مختبرات القياس والاختبار.
خريجو الهندسة الصناعية والميكانيكية والكيميائية والإحصاء.

الكفاءات

الكفاءات الأساسية

بناء مخطط باريتو (Pareto Chart) لتحديد أولويات مشاكل الجودة

جمع بيانات العيوب من خط إنتاج لمدة شهر (8 أنواع من العيوب)، ورسم مخطط باريتو (أعمدة تنازلية + منحنى تراكمي)، وتحديد الـ 20% من أنواع العيوب التي تسبب 80% من المشاكل (مبدأ باريتو).

إنشاء مخطط X̄-R وتحليل الاستقرار

باستخدام بيانات 25 عينة (حجم كل عينة 5 قطع)، حساب متوسط العينة (X̄) ومدى العينة (R). حساب حدود السيطرة (UCL، LCL) لكل من X̄ و R. رسم المخطط، وتحديد ما إذا كانت العملية تحت السيطرة الإحصائية (لا نقاط خارج الحدود، لا أنماط غير عشوائية).

حساب قدرة العملية (Cp و Cpk) وتفسيرها

حساب الانحراف المعياري للعملية (σ) من بيانات مخطط X̄-R (σ = R̄ / d2). حساب Cp = (USL – LSL) / (6σ). حساب Cpk = min[(USL – μ) / (3σ), (μ – LSL) / (3σ)]. تفسير النتائج: إذا كان Cp < 1 → العملية غير قادرة، إذا كان 1 ≤ Cp < 1.33 → قادرة بشروط، إذا كان Cp ≥ 1.33 → قادرة. Cpk يأخذ في الاعتبار انحراف الوسط عن الهدف.

بناء مخطط p (نسبة العيوب) لمراقبة جودة الإنتاج اليومية

حساب نسبة العيوب اليومية (p = عدد المعيوب / حجم العينة) لـ 20 يومًا، وحساب متوسط النسبة (p̄)، وحساب حدود السيطرة (UCL = p̄ + 3√(p̄(1-p̄)/n)، LCL = p̄ – 3√(p̄(1-p̄)/n)). رسم المخطط، وتحديد الأيام التي خرجت فيها النسبة عن السيطرة.

إجراء تحليل Gage R&R (التباين في القياس)

تصميم تجربة Gage R&R (3 مشغلين، 10 قطع، كل مشغل يقيس كل قطعة مرتين). حساب (Repeatability – EV)، (Reproducibility – AV)، (GRR = √(EV²+AV²))، و (Part Variation – PV)، والتباين الكلي (TV = √(GRR²+PV²)). حساب %GRR = (GRR / TV) × 100%. اتخاذ قرار بقبول أو رفض نظام القياس.

تطبيق خطة أخذ العينات (Acceptance Sampling) لفحص الواردات

باستخدام جدول (MIL-STD-105E)، تحديد (حجم العينة n) و (عدد القبول c) و (عدد الرفض r) بناءً على (حجم الدفعة، مستوى التفتيش (II)، AQL – حد الجودة المقبول). تطبيق الخطة على دفعة واردة (1000 قطعة، AQL = 1.5%). قرار بقبول أو رفض الدفعة بناءً على عدد العيوب المكتشفة في العينة.

رحلة التعلم

محتوى البرنامج

اليوم الأول: أساسيات إدارة الجودة وتكاليف الجودة وأدوات الجودة السبعة

مقدمة في إدارة الجودة الصناعية

تعريفات الجودة: جودة المطابقة (Quality of Conformance): مدى مطابقة المنتج للمواصفات المحددة. جودة التصميم (Quality of Design): مدى تلبية المنتج لاحتياجات العميل. الجودة الشاملة (Total Quality Management – TQM): ثقافة تنظيمية تشرك جميع الموظفين في التحسين المستمر للجودة. تاريخ تطور الجودة: التفتيش (Inspection) ← ضبط الجودة الإحصائي (SPC) ← ضمان الجودة (QA) ← إدارة الجودة الشاملة (TQM) ← ستة سيغما (Six Sigma).

تكاليف الجودة (Cost of Quality – COQ)

تصنيف تكاليف الجودة (وفقًا لـ Juran و Crosby): (1) تكاليف الوقاية (Prevention Costs): التخطيط للجودة، التدريب، تصميم العمليات، هندسة الموثوقية. (2) تكاليف التقييم (Appraisal Costs): الفحص، الاختبار، معايرة الأجهزة، تدقيق الجودة. (3) تكاليف الفشل الداخلي (Internal Failure Costs): الخردة (Scrap)، إعادة العمل (Rework)، إعادة الفحص، توقف الإنتاج بسبب مشاكل الجودة. (4) تكاليف الفشل الخارجي (External Failure Costs): المطالبات بالضمان، إرجاع المنتجات، خسارة السمعة، المبيعات المفقودة، الدعاوى القضائية. المبدأ: الاستثمار في تكاليف الوقاية (والتي عادةً ما تكون الأقل تكلفة) يقلل بشكل كبير من تكاليف التقييم والفشل.

أدوات الجودة السبعة (7 QC Tools) – الجزء 1

(1) مخطط التدفق (Flowchart): تمثيل بياني لخطوات العملية. يساعد في فهم العملية وتحديد حلقات التكرار والاختناقات والأنشطة غير المضافة للقيمة. (2) ورقة الفحص (Check Sheet): نموذج بسيط لجمع البيانات بشكل منظم (مثل توزيع العيوب حسب النوع، الموقع، الوقت). (3) مدرج تكراري (Histogram): تمثيل بياني لتوزيع البيانات (فئات على المحور الأفقي، التكرار على المحور الرأسي). يكشف عن شكل التوزيع (طبيعي، منحرف)، والمركزية، والتشتت، ووجود قيم متطرفة.

أدوات الجودة السبعة – الجزء 2

(4) مخطط باريتو (Pareto Chart): يعتمد على مبدأ باريتو (80% من المشاكل ناتجة عن 20% من الأسباب). يستخدم لتحديد أولويات المشاكل (ترتيب الأسباب تنازليًا من حيث التكرار أو التكلفة، ثم رسم منحنى تراكمي). (5) مخطط السبب والنتيجة (Cause-and-Effect / Ishikawa / Fishbone Diagram): تحليل الأسباب الجذرية لمشكلة معينة (تصنيف الأسباب إلى (الأفراد، الآلات، المواد، الطرق، القياسات، البيئة)). (6) مخطط التشتت (Scatter Diagram): لدراسة العلاقة بين متغيرين (على سبيل المثال، سرعة الآلة وعدد العيوب). يكشف عن وجود علاقة (موجبة، سالبة، لا علاقة). (7) مخطط التحكم (Control Chart): سيتم شرحه بالتفصيل لاحقًا.

ورشة عمل عملية (تطبيق أدوات الجودة على مشكلة عيوب)

المطلوب (فرق عمل صغيرة): (1) ورقة فحص: تصميم ورقة فحص لجمع بيانات العيوب في عملية تعبئة (5 أنواع من العيوب). (2) مخطط باريتو: من بيانات معطاة (1000 عيب من 6 أنواع)، رسم مخطط باريتو وتحديد أكثر نوعين عيبين تأثيرًا. (3) مخطط إيشيكاوا: اختيار العيب الأكثر تكرارًا (من مخطط باريتو) ورسم مخطط إيشيكاوا لتحديد الأسباب الجذرية المحتملة (تصنيف الأسباب). (4) مخطط التشتت: تحليل العلاقة بين سرعة آلة التعبئة (معطاة) ونسبة العيوب (معطاة) باستخدام مخطط التشتت، وتحديد ما إذا كانت توجد علاقة.

اليوم الثاني: ضبط العمليات الإحصائي (SPC) – مخططات التحكم للمتغيرات

مقدمة في ضبط العمليات الإحصائي (Statistical Process Control – SPC)

تعريف SPC: استخدام الأساليب الإحصائية لمراقبة العملية والتحكم فيها، بهدف تحقيق الاستقرار (Stability) وتقليل التباين (Variation). مصادر التباين (Causes of Variation): (1) الاسباب الاعتيادية (Common Causes): متأصلة في العملية (الاهتزاز، الاختلاف في المواد الخام، التغيرات في درجة الحرارة). تحتاج إلى إجراءات إدارية (تحسين التصميم) للسيطرة عليها. (2) الأسباب الخاصة (Special Causes): ناتجة عن أحداث غير طبيعية (عطل آلة، خطأ مشغل، دفعة مواد فاسدة). يمكن اكتشافها بواسطة مخططات التحكم.

مخططات التحكم للمتغيرات (Variables Control Charts)

أنواع بيانات المتغيرات: أبعاد، وزن، درجة حرارة، مقاومة (قيم مستمرة). أنواع المخططات: (1) مخطط X̄-R (متوسط العينة والمدى): للعينات الصغيرة (ن ≤ 10). (2) مخطط X̄-S (متوسط العينة والانحراف المعياري): للعينات المتوسطة (ن > 10). (3) مخطط I-MR (القيمة الفردية والمدى المتحرك): عندما يكون حجم العينة = 1 (قياسات فردية). مكونات مخطط التحكم: (1) خط الوسط (Center Line – CL): متوسط العملية. (2) حد السيطرة العلوي (Upper Control Limit – UCL). (3) حد السيطرة السفلي (Lower Control Limit – LCL). المعادلات: UCL = μ + 3σ، LCL = μ – 3σ (للمتغيرات). حدود السيطرة (Control Limits) تختلف عن حدود المواصفات (Spec Limits).

بناء مخطط X̄-R (خطوة بخطوة)

الخطوات: (1) جمع 20-25 عينة (Subgroup) من العملية (كل عينة حجمها 3-5 قطع). (2) حساب متوسط العينة (X̄) والمدى (R) لكل عينة. (3) حساب المتوسط الكلي لـ X̄ (X̄̄) والمتوسط الكلي لـ R (R̄). (4) حساب حدود السيطرة: لـ X̄: UCL = X̄̄ + A2 × R̄، LCL = X̄̄ – A2 × R̄. (A2 عامل يعتمد على حجم العينة). لـ R: UCL = D4 × R̄، LCL = D3 × R̄ (إذا كان حجم العينة ≤ 6، LCL = 0). (5) رسم المخطط: X̄ بالأعلى، R بالأسفل. (6) تفسير النتائج (قواعد الاستقرار).

قواعد نيلسون (Nelson Rules) للكشف عن الأسباب الخاصة

القواعد الشائعة: (1) أي نقطة خارج حدود السيطرة (UCL أو LCL). (2) نقطتان (أو 3) من 3 نقاط متتالية خارج حد السيطرة 2 سيغما (المنطقة A). (3) 4 من 5 نقاط متتالية خارج حد السيطرة 1 سيغما (المنطقة B). (4) 8 نقاط متتالية على نفس الجانب من خط الوسط. (5) 6 نقاط متتالية في اتجاه (صاعد أو هابط). (6) 14 نقطة متتالية تتناوب صعودًا وهبوطًا. تطبيق القواعد: عند اكتشاف أي من هذه الأنماط، يجب البحث عن سبب خاص (Special Cause) واتخاذ إجراء تصحيحي.

ورشة عمل عملية (إنشاء مخطط X̄-R باستخدام Excel)

المطلوب (فرق عمل صغيرة): (1) بيانات 25 عينة (حجم كل عينة = 5) من عملية حقن بلاستيك (قياس قطر قطعة). (2) حساب X̄ لكل عينة و R لكل عينة. (3) حساب X̄̄ و R̄. (4) حساب A2 (من جدول معطى)، D3، D4. (5) حساب UCL و LCL لكل من X̄ و R. (6) رسم مخطط X̄ و R (باستخدام Excel). (7) تطبيق قواعد نيلسون: هل توجد أي أسباب خاصة؟ (8) إذا وُجدت أسباب خاصة، اقترح إجراءات تصحيحية محتملة. (9) إذا كانت العملية تحت السيطرة، احسب الانحراف المعياري للعملية (σ = R̄ / d2).

اليوم الثالث: مخططات التحكم للصفات (Attributes) وتحليل قدرة العملية (Capability Analysis)

مخططات التحكم للصفات (Attributes Control Charts)

أنواع بيانات الصفات: معيب / غير معيب، عدد العيوب. أنواع المخططات: (1) مخطط p (نسبة العيوب): يستخدم عندما يتم فحص عينات ذات أحجام متغيرة (أو ثابتة). يحسب نسبة القطع المعيبة في العينة. (2) مخطط np (عدد العيوب): يستخدم عندما يكون حجم العينة ثابتًا. يحسب عدد القطع المعيبة في العينة. (3) مخطط c (عدد العيوب): يستخدم عندما يكون حجم العينة ثابتًا، ويتم حساب عدد العيوب (وليس عدد القطع المعيبة) (على سبيل المثال، عدد الخدوش في لوحة). (4) مخطط u (عدد العيوب لكل وحدة): يستخدم عندما يكون حجم العينة متغيرًا.

بناء مخطط p (نسبة العيوب) خطوة بخطوة

الخطوات: (1) جمع 20-25 عينة (حجم كل عينة ni قد يختلف). (2) حساب نسبة العيوب لكل عينة: p_i = عدد المعيوب / ni. (3) حساب متوسط نسبة العيوب: p̄ = (إجمالي عدد المعيوب) / (إجمالي حجم العينات). (4) حساب حدود السيطرة لكل عينة (لأن ni قد يختلف): UCL_i = p̄ + 3 √(p̄(1-p̄)/ni)، LCL_i = p̄ – 3 √(p̄(1-p̄)/ni) (إذا كانت LCL سالبة، تؤخذ = 0). (5) رسم المخطط. (6) تفسير النتائج. مثال تطبيقي: مراقبة نسبة العيوب في خط التجميع يوميًا.

تحليل قدرة العملية (Process Capability Analysis)

تعريف قدرة العملية: قدرة العملية (تحت السيطرة الإحصائية) على إنتاج منتجات تطابق المواصفات الهندسية. شروط التحليل: (1) العملية تحت السيطرة الإحصائية (In Statistical Control). (2) البيانات تتبع توزيعًا طبيعيًا (Normally Distributed). (3) المواصفات الهندسية (Upper Spec Limit – USL، Lower Spec Limit – LSL) معروفة. مؤشرات القدرة (Cp و Cpk): Cp = (USL – LSL) / (6σ). يقيس التشتت فقط. Cpk = min [(USL – μ) / (3σ)، (μ – LSL) / (3σ)]. يقيس كلاً من التشتت وتمركز العملية. التفسير: Cp ≥ 1.33 → عملية قادرة. Cpk ≥ 1.33 → عملية قادرة ومركزة. إذا كان Cp كبير و Cpk صغير → العملية غير مركزة (تحتاج إلى ضبط الوسط).

حساب مؤشرات الأداء (Pp و Ppk)

Pp و Ppk: مقاييس الأداء الطويل المدى (Long-term Performance). تستخدم الانحراف المعياري للعينة (s) بدلاً من الانحراف المعياري المقدر من المدى. تعكس الأداء الفعلي للعملية بما في ذلك التغيرات بين العينات (Batch-to-Batch). Pp = (USL – LSL) / (6s). Ppk = min [(USL – μ) / (3s)، (μ – LSL) / (3s)]. مقارنة Cp و Pp: إذا كانت العملية تحت السيطرة، فإن Cp ≈ Pp. إذا كان Cp > Pp بكثير، فهذا يشير إلى وجود تباين إضافي بين العينات (أسباب خاصة).

ورشة عمل عملية (تحليل قدرة العملية باستخدام Excel)

المطلوب (فرق عمل صغيرة): (1) بيانات 100 قياس من عملية تصنيع عمود معدني (المواصفات: 50 ± 0.5 مم). (2) حساب متوسط العينة (μ) والانحراف المعياري (σ). (3) رسم مدرج تكراري للبيانات والتحقق من التوزيع الطبيعي (باستخدام اختبار (Anderson-Darling) في Excel أو إضافة (Analysis ToolPak)). (4) حساب Cp و Cpk. (5) تفسير النتائج: هل العملية قادرة؟ هل مركز العملية منحرف؟ (6) إذا كانت العملية غير قادرة، اقترح تحسينات (تقليل التشتت، ضبط الوسط). (7) حساب Pp و Ppk من نفس البيانات (باستخدام s) ومقارنتها بـ Cp و Cpk.

اليوم الرابع: تحليل نظام القياس (Gage R&R) و Six Sigma

تحليل نظام القياس (Measurement System Analysis – MSA)

تعريف MSA: دراسة لتقييم دقة (Accuracy) وضبط (Precision) نظام القياس (الأجهزة، المشغلين، الإجراءات). مصادر التباين في القياس: (1) الضبط (Accuracy): قرب متوسط القياسات من القيمة الحقيقية (يُقدر بـ (Bias) والخطي (Linearity)). (2) الدقة (Precision): انتشار القياسات (تتأثر بـ (Repeatability) و (Reproducibility)). Repeatability (EV – Equipment Variation): التباين الناتج عن جهاز القياس نفسه (نفس المشغل، نفس القطعة، قياسات متكررة). Reproducibility (AV – Appraiser Variation): التباين الناتج عن اختلاف المشغلين.

تجربة Gage R&R (Crossed – طريقة المدى والمتوسط)

تصميم التجربة: (1) اختيار 10 قطع تمثل نطاق العملية (من الأصغر إلى الأكبر). (2) اختيار 2-3 مشغلين. (3) كل مشغل يقيس كل قطعة مرتين (أو 3 مرات) بطريقة عشوائية. (4) تسجيل النتائج في جدول. الحسابات (باستخدام Excel أو برامج إحصائية): (1) حساب (EV) = R̄ × K1 (حيث R̄ هو متوسط المدى لكل مشغل لكل قطعة، K1 يعتمد على عدد التكرارات). (2) حساب (AV) = √( (X̄_diff × K2)² – (EV² / (n × r)) ) (حيث X̄_diff هو الفرق بين متوسطات المشغلين، K2 يعتمد على عدد المشغلين، n عدد القطع، r عدد التكرارات). (3) حساب (GRR) = √(EV² + AV²). (4) حساب (PV – Part Variation) = R_p × K3 (حيث R_p هو مدى متوسطات القطع، K3 يعتمد على عدد القطع). (5) حساب التباين الكلي (TV) = √(GRR² + PV²). (6) حساب %GRR = (GRR / TV) × 100%. (7) حساب %EV = (EV / TV) × 100%. (8) حساب %AV = (AV / TV) × 100%. (9) عدد الفئات المميزة (ndc) = 1.41 × (PV / GRR).

تفسير نتائج Gage R&R واتخاذ القرار

معايير قبول نظام القياس (بناءً على %GRR): (1) %GRR < 10%: نظام قياس ممتاز (مقبول). (2) 10% ≤ %GRR ≤ 30%: نظام قياس مقبول بشروط (قد يكون مقبولاً إذا كان النظام غير حرج أو ndc ≥ 5). (3) %GRR > 30%: نظام قياس غير مقبول – يجب تحسينه (تحسين جهاز القياس، تدريب المشغلين، توحيد الإجراءات). ndc (عدد الفئات المميزة): يجب أن يكون ≥ 5 ليكون نظام القياس قادرًا على تمييز الاختلافات بين القطع.

ورشة عمل عملية (إجراء Gage R&R باستخدام Excel)

المطلوب (فرق عمل صغيرة): (1) جدول بيانات قياسات (3 مشغلين، 10 قطع، قياسان لكل مشغل لكل قطعة) (معطى). (2) حساب (EV)، (AV)، (GRR)، (PV)، (TV)، (%EV)، (%AV)، (%GRR)، (ndc) باستخدام معادلات Excel والجداول المساعدة (K1، K2، K3). (3) تحديد ما إذا كان نظام القياس مقبولاً أم لا. (4) إذا كان غير مقبول، اقتراح إجراءات لتحسينه (معايرة الجهاز، تدريب المشغلين، تحسين إجراءات القياس).

مقدمة في Six Sigma و علاقته بـ SPC

تعريف Six Sigma: منهجية لتحسين العمليات تهدف إلى تقليل العيوب إلى 3.4 عيب لكل مليون فرصة (DPMO). المستويات: (1) 1 سيغما: 690,000 DPMO. (2) 3 سيغما: 66,807 DPMO. (3) 6 سيغما: 3.4 DPMO. منهجية DMAIC (لتحسين العمليات القائمة): (1) تعريف (Define): تحديد المشكلة، العميل، الأهداف. (2) قياس (Measure): جمع البيانات، قياس الأداء الحالي. (3) تحليل (Analyze): تحليل الأسباب الجذرية. (4) تحسين (Improve): تطوير وتنفيذ الحلول. (5) مراقبة (Control): وضع خطط المراقبة (SPC). دور SPC في Six Sigma: يُستخدم في مرحلتي (Measure) و (Control).

اليوم الخامس: متقدم – خطط أخذ العينات (Acceptance Sampling) ودراسة حالة شاملة

أخذ العينات للقبول (Acceptance Sampling)

تعريف: إجراء إحصائي لتقرير قبول أو رفض دفعة من المنتجات بناءً على فحص عينة عشوائية منها، بدلاً من فحص 100%. أنواع خطط أخذ العينات: (1) خطة عينة مفردة (Single Sampling Plan): يتم سحب عينة عشوائية واحدة. إذا كان عدد العيوب ≤ Ac (قبول)، قبول الدفعة؛ إذا كان ≥ Re (رفض)، رفض الدفعة. (2) خطة عينة مزدوجة (Double Sampling Plan): يتم سحب عينة أولى. إذا كان عدد العيوب ≤ Ac1، قبول؛ إذا ≥ Re1، رفض؛ وإلا، سحب عينة ثانية واتخاذ قرار بناءً على العينات المجمعة. (3) خطة عينة متعددة (Multiple Sampling Plan). مصطلحات: AQL (Acceptable Quality Limit) – حد الجودة المقبول (أقل جودة يمكن اعتبارها مرضية)، LTPD (Lot Tolerance Percent Defective) – نسبة العيوب في الدفعة غير المقبولة، α (مخاطر المنتج – رفض دفعة جيدة)، β (مخاطر العميل – قبول دفعة رديئة).

تطبيق MIL-STD-105E / ANSI ASQ Z1.4

الخطوات: (1) تحديد (حجم الدفعة – Lot Size). (2) تحديد (مستوى التفتيش – Inspection Level) (I، II، III) (الأكثر شيوعًا هو Level II). (3) تحديد (AQL) (نسبة العيوب المقبولة، مثلاً 1.0% أو 2.5% أو 4.0% حسب أهمية المنتج). (4) من الجداول، استخراج (حرف حجم العينة – Sample Size Code Letter). (5) من جداول (Master Table)، استخراج (حجم العينة n)، و (Ac – عدد القبول)، و (Re – عدد الرفض) بناءً على (AQL) و (Code Letter). (6) سحب العينة العشوائية، وفحصها، واتخاذ قرار القبول أو الرفض.

ورشة عمل عملية (تطبيق خطة أخذ عينات على دفعة واردة)

المطلوب (فرق عمل صغيرة): (1) دفعة واردة من المكثفات الكهربائية (حجم الدفعة = 10,000 قطعة). (2) مستوى التفتيش II، AQL = 1.0%. (3) من جدول (MIL-STD-105E)، استخرج (Code Letter) و (حجم العينة n) و (Ac، Re). (4) سحب عينة عشوائية (محاكاة)، ووجد أن عدد العيوب = 2. (5) قرار قبول أو رفض الدفعة. (6) إذا كانت الدفعة مرفوضة، اقترح إجراءات (إعادة الفحص 100%، التفاوض مع المورد، إرجاع الدفعة).

دراسة حالة شاملة (تطبيق SPC في مصنع تعبئة)

حالة: مصنع تعبئة زيت طعام (وزن الشبكة (Net Weight): 900 جرام، المواصفات: 900 ± 5 جرام). يواجه المصنع شكاوى من العملاء عن نقص الوزن، وتكاليف خردة مرتفعة بسبب الزيادة في الوزن. المطلوب من المشاركين (فرق عمل صغيرة): (1) تصميم خطة لجمع البيانات (تحديد حجم العينة، التردد). (2) إنشاء مخطط X̄-R لمراقبة العملية (باستخدام بيانات معطاة). (3) تحليل مخططات التحكم: هل العملية تحت السيطرة؟ إذا وجدت أسباب خاصة، اقترح أسبابًا محتملة. (4) تحليل قدرة العملية (Cp، Cpk). (5) إذا كانت العملية غير قادرة، اقترح تحسينات (ضبط آلة التعبئة، تقليل تباين المواد الخام). (6) اقتراح خطة متابعة (SPC) لضمان استمرار الجودة. (7) تقدير التوفير الناتج عن تحسين العملية (تقليل الخردة، زيادة رضا العملاء).

اختبار ختامي ومراجعة الدورة الثالثة

أسئلة موضوعية قصيرة حول المفاهيم الأساسية (7 QC Tools، SPC، Control Charts، Capability Indices، Gage R&R، Acceptance Sampling، Six Sigma). مراجعة لأبرز النقاط في الأيام الخمسة.

ملخص التسجيل

تسجيل آمن في الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

اسم الشركة

الاسم الكامل

البريد الإلكتروني

رقم الهاتف

+966

المقاعد

المنصب الوظيفي / المسمى

مكان التدريب المفضل

نوع الشهادة المطلوبة

عدد الدورات المطلوبة

التاريخ المتوقع لعقد الدورة

رسالة (اختياري)

تحقق أمني سريع — أكمله لتفعيل الإرسال

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

إدارة الجودة الصناعية وضبط العمليات الإحصائي SPC في بيئة التصنيع

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

5 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

نظرة عامة

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

فهم مفاهيم الجودة الشاملة (TQM) وتكاليف الجودة (COQ) – تعريف الجودة من وجهة نظر العميل (مطابقة المواصفات، ملاءمة الاستخدام (Fitness for Use)، خالية من العيوب)، وتصنيف تكاليف الجودة إلى (تكاليف الوقاية (Prevention)، التقييم (Appraisal)، الفشل الداخلي (Internal Failure)، الفشل الخارجي (External Failure)).
تطبيق أدوات الجودة السبعة (7 QC Tools) – استخدام (مخطط باريتو (Pareto) لتحديد المشاكل الأكثر تكرارًا، مخطط السبب والنتيجة (Ishikawa) لتحليل الأسباب الجذرية، ورقة الفحص (Check Sheet) لجمع البيانات، المدرج التكراري (Histogram) لتحليل التوزيع، مخطط التشتت (Scatter Diagram) لدراسة العلاقة بين متغيرين، مخطط التدفق (Flowchart) لتوثيق العمليات، ومخطط التحكم (Control Chart) لمراقبة الاستقرار).
إنشاء وتحليل مخططات التحكم الإحصائي (Control Charts) للمتغيرات (Variables) – حساب المتوسط (X̄) والمدى (R) والانحراف المعياري (S) للعينات، ورسم مخططات X̄-R، X̄-S، I-MR، وتحديد حدود السيطرة (UCL، LCL، CL)، وتفسير الأنماط غير العشوائية (8 قواعد نيلسون (Nelson Rules)) لاتخاذ إجراءات تصحيحية.
إنشاء وتحليل مخططات التحكم للصفات (Attributes) – استخدام مخططات (p) لنسبة العيوب، (np) لعدد العيوب (بحجم عينة ثابت)، (c) لعدد العيوب لكل وحدة، (u) لعدد العيوب لكل وحدة (بحجم عينة متغير)، وحساب حدود السيطرة.
تحليل قدرة العملية (Process Capability Analysis) – حساب مؤشرات القدرة المحتملة (Cp) والفعلية (Cpk) للمتغيرات، ومقارنتها مع المواصفات الهندسية (USL، LSL)، وتحديد ما إذا كانت العملية قادرة على تلبية المواصفات (Cp ≥ 1.33، Cpk ≥ 1.33 لعملية قادرة؛ 1.0 – 1.33 مقبولة بشروط؛ < 1.0 غير قادرة). حساب مؤشرات الأداء (Pp، Ppk) للأداء الطويل المدى.
إجراء تحليل نظام القياس (Gage R&R) لتقييم دقة أدوات القياس – حساب التباين الناتج عن جهاز القياس (Repeatability) وتباين المشغل (Reproducibility)، ومقارنته بالتباين الكلي. قبول نظام القياس إذا كان %GRR < 10% (ممتاز)، 10-30% (مقبول بشروط)، >30% (غير مقبول – يحتاج إلى تحسين).

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

مهندسو وفنيو الجودة (Quality Engineers/Technicians)، وضبط الجودة (QC)، وضمان الجودة (QA).
مهندسو التصنيع والإنتاج والعمليات.
مشرفو ومديرو الإنتاج والمصانع.
مهندسو تحسين العمليات (Process Improvement Engineers)، ومهندسو Six Sigma.
مسؤولو مختبرات القياس والاختبار.
خريجو الهندسة الصناعية والميكانيكية والكيميائية والإحصاء.

الكفاءات الأساسية