舰船产品可靠性工程可靠性设计 (精装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:哈尔滨工程大学出版社

作者:吴德铭

出品人:

页数:651 页

译者:

出版时间:1995年01月

价格:60.0

装帧:精装

isbn号码:9787810075565

丛书系列:

图书标签:

• 舰船可靠性
• 船舶工程
• 可靠性工程
• 可靠性设计
• 产品工程
• 质量工程
• 精装本
• 工程技术
• 工业工程
• 系统工程

《精益制造与质量管控：提升产品竞争力的系统化实践》 本书深入剖析了现代制造业在激烈市场竞争中，如何通过系统化的精益生产理念与严谨的质量管控体系，实现产品性能的卓越提升与企业核心竞争力的持续增强。它并非仅仅罗列技术或流程，而是着眼于构建一种贯穿产品生命周期的全方位管理思维，旨在帮助企业打造出真正满足甚至超越客户期望的高品质产品。 第一部分：精益制造的哲学与实践 本部分首先追溯精益生产的起源与核心价值，强调其“价值流”分析、消除浪费、持续改进（Kaizen）等基本原则。读者将了解到，精益并非仅仅是削减成本，而是一种追求极致效率与价值最大化的管理哲学。我们将详细阐述如何在实际生产环境中识别和消除七种浪费（等待、搬运、不良、过量生产、库存、动作、未利用的人才），并通过案例研究说明这些浪费的识别方法和改进策略。 价值流映射（VSM）的深度应用： 本书将指导读者如何系统地绘制产品从原材料到最终交付客户的完整价值流图，精准定位增值活动与非增值活动。通过对VSM的深入解读，企业能够清晰地识别瓶颈、识别改进机会，并制定有针对性的优化方案。我们将提供详细的VSM绘制步骤、分析工具及实践指导，帮助读者掌握这种强大的可视化管理工具。 拉动式生产与准时制（JIT）生产： 本部分将深入探讨如何从“推动式”生产模式转向“拉动式”生产，确保生产活动与客户需求实时同步。准时制生产（JIT）作为拉动式生产的核心，其精髓在于“在正确的时间，以正确的数量，生产正确的产品”。本书将详细讲解JIT的实施要点，包括小批量生产、快速换模（SMED）、看板管理等关键技术，以及如何建立柔性生产线以适应市场需求的快速变化。 全面质量管理（TQM）与持续改进： 精益制造与质量管理密不可分。本书将阐述TQM的理念，强调全员参与、客户导向、过程管理和数据驱动决策。我们将深入探讨PDCA循环（Plan-Do-Check-Act）在持续改进中的应用，以及如何通过实施6σ管理等先进方法，系统地降低产品变异，提升过程能力，最终实现近乎零缺陷的产品。 第二部分：嵌入式质量管控：从设计源头到用户体验 本部分将质量管控的概念从传统的末端检验，提升到产品设计和开发的全过程。强调“预防胜于治疗”的理念，将质量意识和管控措施深度嵌入到每一个环节。 设计质量与失效模式及影响分析（FMEA）： 本书将重点介绍如何在产品设计的早期阶段就充分考虑质量因素。失效模式及影响分析（FMEA）将作为核心工具进行讲解。我们将详细阐述FMEA的流程、方法和应用，帮助设计者系统地识别潜在的设计缺陷和失效模式，评估其严重性、发生概率和可探测性，并提前制定预防措施，从而在源头上消除质量隐患。 过程控制与统计过程控制（SPC）： 无论产品设计多么优秀，都离不开稳定可靠的生产过程。本书将深入讲解过程控制的重要性，并详细介绍统计过程控制（SPC）技术。读者将学习如何运用控制图、直方图、散点图等工具，实时监控生产过程的稳定性，识别异常波动，及时采取纠正措施，防止不合格品产生。 供应链质量管理： 现代制造业的产品往往涉及复杂的供应链。本书将探讨如何将质量管控延伸至供应商环节，建立严格的供应商评估、选择和绩效管理体系。通过有效的供应链质量管理，可以确保原材料和零部件的质量，从而从源头保障最终产品的质量。 产品可追溯性与召回管理： 在信息时代，产品可追溯性是质量管理的重要组成部分。本书将阐述建立完善的产品追溯体系的意义，以及如何利用信息技术实现从原材料到最终用户的全程追溯。同时，也将探讨在发生质量问题时，如何高效、有序地进行产品召回，最大程度地降低风险和损失。 用户反馈与持续优化： 质量的最终检验标准是用户。本书将强调建立有效的用户反馈渠道，收集用户意见和建议，并将其转化为产品改进的动力。通过持续分析用户反馈数据，企业可以不断优化产品设计、生产工艺和服务，形成良性循环，提升用户满意度和品牌忠诚度。 第三部分：数字化转型与智能制造赋能质量 本部分聚焦于如何利用新兴的数字化技术，为精益制造和质量管控注入新的活力，推动企业向智能制造迈进。 物联网（IoT）与大数据分析在质量管控中的应用： 探讨如何通过在生产设备和产品中部署物联网传感器，实时采集大量的运行数据。结合大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘，预测设备故障、识别生产异常、优化生产参数，从而实现预测性维护和主动式质量控制。 人工智能（AI）与机器学习在质量检测中的潜力： 介绍AI和机器学习在视觉检测、缺陷识别、预测性质量分析等方面的应用。例如，利用深度学习技术训练的AI模型，能够比人工更快速、更准确地识别产品表面的微小缺陷，大幅提升检测效率和准确率。 数字化质量管理平台： 阐述如何构建集成的数字化质量管理平台，将FMEA、SPC、检验记录、用户反馈等信息整合，实现数据的互联互通和统一管理。这种平台能够提供实时的质量数据看板，支持快速决策，并为持续改进提供有力的数据支持。 本书特色： 系统性与实践性兼顾： 本书不仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了各项技术的具体应用方法和实施步骤，并辅以大量的案例研究，帮助读者理解如何在实际工作中落地。 前瞻性与时代性： 紧密结合当前制造业发展趋势，重点阐述了数字化转型和智能制造对质量管理带来的深刻影响。 可操作性强： 提供了清晰的指导和实用的工具，读者可以借鉴书中的内容，直接应用于自身的生产管理和质量改进工作中。 通过阅读本书，管理者将能够系统地理解并构建一套高效、灵活的精益生产与质量管控体系，从而有效提升产品质量，降低生产成本，增强市场竞争力，在日新月异的商业环境中立于不败之地。

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我得说，这本书的结构编排简直是一门艺术，它把一个看似枯燥乏味的可靠性工程领域，梳理得逻辑清晰、层层递进。我特别欣赏作者在章节划分上的匠心独运，不是那种简单的知识点堆砌，而是围绕着“从概念到实践”这条主线精心构建的。比如，前几章对基础理论的阐述，深度足够但不至于让人迷失在纯粹的数学推导中，很快就能过渡到实际的建模方法论。最让我眼前一亮的是，它似乎非常注重“思维方式”的培养，它不仅仅是教你怎么计算，更是在引导你如何像一个资深的可靠性工程师那样去思考、去预防问题。这种循序渐进的引导模式，对于我这种需要将理论快速应用于解决实际工程难题的人来说，简直是事半功倍。它不像某些教材那样高高在上，而是像一位经验丰富的前辈，耐心地手把手带着你走过每一个难关。

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这本书的实战价值和参考潜力，是衡量一本技术书籍价值的终极标准，而它在这方面表现得极为突出。我发现它不仅仅停留在理论层面，大量的附录部分简直就是一个微型的“工程实践手册”。里面提供的各种计算表格、标准流程图以及规范性的文档模板，我马上就导入了我们团队的项目管理系统中。这让原本需要花费大量时间去标准化和格式化的工作，直接获得了高质量的起点。我感觉自己购买的不是一本单纯的理论书籍，而是一套结构化的工作方法论和一套现成的工具箱。对于任何一个希望快速提升产品质量管理水平的工程师或项目经理来说，这本书的投资回报率是极其惊人的，它实实在在地缩短了从“知道”到“做到”之间的距离。

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内容本身的广度和深度，真的让我感到震撼。我本来以为一本专注于“工程”的书籍，可能会在某些前沿的理论探讨上有所欠缺，但事实证明我多虑了。这本书覆盖的范畴远远超出了我的预期，它对各种失效模式分析（FMEA）、可靠性分配以及寿命预测模型（如威布尔分布等）的讲解，既有扎实的数学基础支撑，又有大量的工程案例作为佐证。更难得的是，它似乎对不同行业背景下的应用差异也有所体现，比如从电子设备到机械系统的可靠性考量点，都有所侧重和对比。这使得它具备了很强的普适性，无论我手头在处理哪个领域的项目，总能在其中找到能直接借鉴和引用的方法论。这种百科全书式的全面性，是很多同类书籍望尘莫及的。

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这本书的装帧实在是太棒了，拿到手里就感觉分量十足，那种硬挺的封面和精美的字体印刷，一看就知道是下了血本的。翻开内页，纸张的质感也非常好，阅读起来眼睛一点都不累，即便是长时间对着那些密密麻麻的工程图表和复杂公式，也不会感到视觉疲劳。而且，虽然是精装版，但它并不是那种笨重到让人不想携带的类型，恰到好处的厚度，拿在手上有一种踏实的掌控感。我对这种细节的追求非常看重，毕竟一本技术类的专业书籍，如果连最基础的阅读体验都无法保证，那它的价值也会大打折扣。这本书在实体呈现上，完全符合我对一本经典工具书的所有期待，从书架上拿下来时，那种被高质量工艺品包围的感觉，确实能让人在开始学习前就充满动力。这种对物理形态的重视，往往也暗示着内容本身的严谨与深度，让人忍不住想马上沉浸其中。

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坦白讲，我过去阅读一些技术专著时，最大的障碍就是作者的“口吻”和“表达方式”，很多书读起来就像在啃一块硬邦邦的石头，晦涩难懂。但这本书的语言风格，却出乎意料地平易近人，用词精准且克制，没有过多的花哨修饰，但又不失学术的严谨。它成功地在“专业性”和“可读性”之间找到了那个微妙的平衡点。当你遇到一个复杂的概念时，作者往往会用一个非常贴切的比喻或者一个简化的示意图来辅助理解，这种设计极大地降低了初学者的门槛。对于我这种需要经常给跨部门同事解释复杂技术概念的人来说，这本书提供的那些清晰的表述方式，简直是我的“救星”，我甚至可以直接引用其中的解释来向非技术背景的管理者阐述项目风险。

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