最新统计抽样检验与过程控制实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国标准出版社

作者:于振凡 编

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2004-1

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787506633635

丛书系列:

图书标签:

• 统计抽样检验
• 过程控制
• 质量管理
• 统计质量控制
• SQC
• 六西格玛
• 质量工程
• 可靠性工程
• 工业工程
• 数据分析

现代质量管理与过程优化：理论基石与前沿应用 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代质量管理框架，重点阐述其核心理论、关键工具以及在实际生产和服务过程中的应用策略。全书围绕如何构建稳定、高效、可靠的运营体系展开，涵盖了从基础的统计学原理在质量控制中的应用，到尖端的六西格玛（Six Sigma）方法论、精益生产（Lean Manufacturing）理念的整合，以及面向未来的数字化质量管理转型。 本书特别强调理论与实践的紧密结合，力求帮助管理者、工程师和质量专业人员掌握一套系统性的思维模式和解决问题的工具箱，以实现持续的过程改进和卓越运营。 第一部分：质量管理的基石与统计思维 本部分奠定质量管理所需的统计学基础，并介绍经典的过程控制工具。 第一章：现代质量管理的新范式 质量的演进： 从检验到预防，从产品导向到过程导向的观念转变。深入探讨全面质量管理（TQM）的核心哲学，包括以顾客为中心、全员参与和持续改进（Kaizen）的要素。 质量成本（COQ）分析： 详细剖析预防成本、鉴定成本、内部故障成本和外部故障成本，建立量化质量经济效益的分析模型，使质量改进具有明确的财务驱动力。 质量文化建设： 阐述在组织内部建立质量意识和问责机制的重要性，探讨领导力在推动质量文化中的关键作用。 第二章：过程变异的统计学基础 概率分布与数据描述： 回顾正态分布、泊松分布、二项分布等在质量数据分析中的适用性。掌握集中趋势、离散度和形状参数的准确描述。 统计推断与质量决策： 介绍参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本原理。阐明如何利用样本数据对整体过程的真实状态做出可靠的推断。 测量系统的分析（MSA）： 探讨如何评估测量工具的准确性、精密度和线性度。详细介绍重复性与再现性（Gage R&R）研究的方法，确保过程数据来源的可靠性。 第三章：过程能力分析与稳定性判别 过程的稳定性判断： 深入讲解控制图（Control Charts）的构建与应用原理。区分针对计量值（如 $ar{X}$-R 图、$ar{X}$-s 图）和计数值（如 P 图、NP 图、C 图、U 图）的控制图。 过程能力指数的计算与解读： 详细阐述过程能力指数 ($C_p$, $C_{pk}$) 和过程表现指数 ($P_p$, $P_{pk}$) 的计算公式、适用条件及其在评估过程是否能满足规范要求中的作用。 特殊原因与普通原因的区分： 强调只有在过程处于统计受控状态下，过程能力分析才有意义，并指导读者如何识别和消除特殊原因的干扰。 第二部分：核心改进工具与方法论 本部分聚焦于解决复杂质量问题的系统化方法，特别是强调过程改进的效率与深度。 第四章：七大质量工具的深度应用 流程图与因果图（鱼骨图）： 学习如何系统地描绘现有流程，并利用鱼骨图对问题根本原因进行多维度、结构化的归类分析。 直方图与帕累托图： 掌握利用直方图揭示数据分布形态和变异来源，以及利用帕累托原理（80/20法则）确定改进的优先顺序。 散点图与检查表： 探讨如何通过散点图分析变量间的相关性，并利用检查表规范数据收集的全面性与一致性。 第五章：过程改进的高级策略——精益与六西格玛的整合 六西格玛方法论（DMAIC）： 详细分解定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）五个阶段的实施步骤、关键交付物和常用工具。 精益生产原则： 深入理解价值流图（Value Stream Mapping, VSM）的应用，重点识别和消除七种浪费（TIMWOODS）。探讨准时制（JIT）和看板（Kanban）系统在减少在制品和缩短交付周期中的作用。 混流优化与效率提升： 探讨如何将精益的快速、低浪费与六西格玛的低缺陷率相结合，实现整体运营效率的飞跃。 第六章：实验设计（DOE）与参数优化 DOE 的基础： 介绍因子、水平、响应变量、实验设计矩阵等基本概念。理解DOE相对于单因素试验的优势。 全因子与部分因子设计： 重点讲解 $2^k$ 全因子设计的实施步骤，如何利用主效应和交互作用来识别影响过程输出的关键输入变量（因子）。 响应曲面法（RSM）： 在初步筛选出关键因子后，如何利用RSM模型（如中心复合设计或Box-Behnken设计）找到过程的最佳操作条件，实现性能的最大化。 第三部分：过程控制的深化与面向未来 本部分关注过程在长期运行中的维护，以及如何利用技术手段实现更智能的质量保障。 第七章：先进的过程控制技术 属性控制图的扩展： 介绍EWMA（指数加权移动平均）图和CUSUM（累积和）图，它们在检测微小、持续的过程漂移方面比标准 Shewhart 图更敏感。 过程控制的自动化： 探讨如何将在线传感器数据与SPC系统集成，实现实时报警与反馈控制，从事后分析转向预测性控制。 过程基准与最佳实践： 如何通过横向对标（Benchmarking）识别行业内领先的过程绩效，并将这些最佳实践转化为组织标准。 第八章：供应链质量管理与供应商协同 供应商质量保证（SQA）： 阐述如何建立严格的供应商筛选、评估和绩效跟踪体系。 来料检验与放行策略： 探讨基于风险和历史表现的来料检验方案设计，包括统计抽样在接收检验中的具体应用场景。 过程的垂直集成： 如何在整个供应链中推广一致的质量标准和控制方法，确保从原材料到最终交付环节的质量一致性。 第九章：质量体系的维护与持续改进机制 内部审核与管理评审： 阐述如何通过系统化的内部审核来验证质量管理体系的符合性和有效性，以及管理评审在战略方向上的作用。 纠正与预防措施（CAPA）： 深入研究有效的根本原因分析（RCA）方法，并确保纠正措施的实施能够从根本上消除问题发生的可能性，而非仅仅是症状的缓解。 知识管理与流程固化： 强调将改进成果转化为标准化操作程序（SOP）和标准作业指导书（SWI）的重要性，确保过程改进的成果得以保持和推广。 本书特色 本书内容组织逻辑清晰，从基础统计概念稳步推进到复杂的优化技术。每个章节都配有丰富的工业案例分析，这些案例来源于不同行业（如汽车制造、电子信息、医疗服务等），以证明理论工具的普适性。特别注重培养读者将统计思维融入日常决策的能力，是质量工程师、生产运营经理和致力于追求卓越运营的企业人员不可或缺的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我主要负责的是市场调研数据分析，以往我们更多是依赖一些描述性统计和简单的回归分析。接触了这本书后，我才意识到自己在统计推断上的知识体系存在巨大的漏洞。这本书在“非参数检验”那一章节的处理尤其精彩。它认识到并非所有数据都服从正态分布，这在社会科学和市场研究中是常态。它详细介绍了如曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等，并且明确指出了它们相对于参数检验的优势与局限。这种对数据分布特性的敏感性，教会我不能盲目套用公式，而是要先观察数据特征，再选择最合适的检验工具。这种严谨且灵活的分析态度，是我从这本书中学到的最宝贵的财富，它彻底改变了我处理不规范数据的思路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始抱着试试看的心态买这本书的，因为市面上关于统计方法的书汗牛充栋，真正能深入浅出讲明白的少之又少。这本书最吸引我的地方，在于它对统计决策逻辑的清晰梳理。比如，在假设检验的部分，它没有简单地停留在“拒绝零假设”或者“接受零假设”的机械操作上，而是花了好大力气去解释第一类错误和第二类错误的权衡，以及如何根据实际业务风险来设定显著性水平α。这对于我理解统计推断的内在含义至关重要。作者的语言风格非常沉稳，逻辑链条极其严密，读起来虽然需要集中注意力，但每读完一章都会有一种豁然开朗的感觉。它不是一本可以随便翻阅的书，更像是一部需要细细品味的工具书，每一次重读都能发现新的理解层次。

评分☆☆☆☆☆

我是一位研究生，目前正在准备毕业论文，需要运用到大量的实验数据分析。在翻阅了这本书后，我发现它提供的不仅仅是方法论，更像是一套完整的“数据分析思维框架”。它在讲解方差分析（ANOVA）时，不仅涵盖了单因素、双因素，还涉及到了更复杂的重复测量设计，这些都是我们实验设计中经常遇到的难题。更关键的是，它非常注重对结果的“解释”，而不是仅仅停留在输出检验统计量。比如，当一个F检验结果显著时，它会引导读者去进行事后多重比较，并解释每一种比较背后的实际意义。这种强调“从数据到洞察”的教学方法，对我构建严谨的学术论证体系大有裨益。这本书的深度和广度，完全超越了我对一本“实用教程”的预期。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在制造业一线工作多年的工程师，对过程控制的要求非常高。过去我们用的很多教材都太偏学术，很多理论知识虽然严谨，但在车间现场完全找不到对应的应用点。然而，这本书的视角非常独特，它紧紧围绕着“质量改进”这个核心目标来组织内容。它对控制图的讲解，简直是教科书级别的细致。从X-bar R图到P图、C图，每一种图的构建逻辑、何时使用、以及如何解读图上出现的异常点，都有非常详尽的阐述。我尤其欣赏它对于“过程能力指数”（Cp, Cpk）的讨论，不仅讲了如何计算，更重要的是，它结合实际生产数据分析了如何通过改进过程来提升这些指标。这种将统计工具与工程实践紧密结合的叙事方式，让我有一种“对症下药”的感觉，极大地提升了我对生产过程稳定性的把控能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，尤其是对于我这种刚接触统计学应用的新手来说，简直是福音。它没有一上来就抛出一大堆复杂的数学公式，而是非常注重实际操作层面的讲解。我记得我刚开始看的时候，对“抽样”这个概念就感到很模糊，以为就是随便抓几个样本就算完事了。但这本书详细地解释了不同抽样方法的适用场景，比如简单随机抽样、分层抽样等等，并且还给出了具体的案例说明为什么在这种情况下应该选择那种方法。最让我印象深刻的是，它把理论和软件操作结合得非常好。每讲完一个理论概念，紧接着就会有对应的软件实现步骤，无论是使用SPSS还是Minitab，都有清晰的图文指引。这大大降低了我学习的门槛，让我能够快速上手，真正把统计工具用起来，而不是停留在纸上谈兵的阶段。这种注重“实战”的编写风格，对于我们这些希望快速解决实际问题的人来说，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆