생산품질 통계적 공정관리(SPC) 실무
핵심 정보를 확인하고 나에게 맞는 학습인지 확인해 보세요.
과정 주요 정보 요약
| 분야 | 직무 | 제작자 | 하도빈 |
|---|---|---|---|
| 난이도 | 중급 | 학습시간 | 총 8차시 |
| 제작일 | 2026년 8월 | 자막제공 | 지원됨 |
| 신청 | - | 가격 | 무료 |
| 수료증 | 샘플보기 | 수료기준 | 차시 50% 인정 · 전체 80% 수료 |
과정 소개
측정시스템분석, 관리도, 공정능력지수, 근본원인분석, 문제해결 보고서, 샘플링검사까지 통계적 공정관리(SPC) 전 과정을 인공지능과 함께 실습합니다.
가상의 제조 현장 이상 사례 하나를 8강에 걸쳐 정의부터 관리까지 다루며, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 수준의 데이터 분석·문서 작성 능력을 기릅니다.
본 강의는 데이터 사각지대에 있거나 화면을 보기 어려운 학습자분들을 위해 특별히 설계된 초경량 배리어 프리 콘텐츠입니다. 일반 MP4 동영상과 달리 스크린리더 인식과 제어에 최적화되어 있으며, 1시간 분량 기준 평균 68KB 내외의 용량으로 400kbps 이하의 저데이터·저사양 환경에서도 끊김 없이 작동합니다. 일반 영상 강의와는 화면 구성과 구동 방식이 많이 다르므로, 수강 전에 반드시 상단의 [미리보기]를 통해 미리 확인해 보시기를 권장합니다.
학습 대상
생산관리·품질관리 담당자, 제조 현장 엔지니어, SPC 도구를 실무에 도입하려는 품질부서 실무자
학습 목표
측정시스템분석(MSA)으로 측정 데이터의 신뢰성을 검증할 수 있습니다.
관리도를 활용해 공정 이상 신호가 발생한 시점을 특정할 수 있습니다.
공정능력지수(Cp/Cpk)로 공정이 규격을 충족하는지 판단할 수 있습니다.
5Why와 특성요인도로 불량의 근본원인을 분석할 수 있습니다.
문제해결 보고서와 시정조치 요청 문서를 인공지능의 도움으로 작성할 수 있습니다.
AQL 샘플링검사기준표를 읽고 로트 판정에 적용할 수 있습니다.
수강생 만족도
| 강의 내용의 유익성 | 0.0점 |
|---|---|
| 강사의 전문성 및 강의력 | 0.0점 |
| 학습 난이도의 적절성 | 0.0점 |
| 학습 환경 및 시스템 만족도 | 0.0점 |
| 종합적인 교육 만족도 | 0.0점 |
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저작권 안내
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