国内外企业常用抽样检验与测量技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国计量出版社

作者:陈晋美

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2006-6

价格:42.0

装帧:平装

isbn号码:9787502623692

丛书系列:

图书标签:

• 抽样检验
• 测量技术
• 质量控制
• 企业管理
• 标准化
• 计量
• 检测
• 生产管理
• 工业工程
• 精益生产

抽样检验与测量技术：质量控制的基石 本书旨在为读者深入剖析抽样检验与测量技术在现代企业质量管理体系中的核心地位与实际应用。从基础理论到前沿实践，本书全面梳理了在国内外企业中广泛应用的各类抽样检验方法和精确测量技术，旨在帮助读者构建高效、科学的质量控制体系，提升产品合格率，降低生产成本，并最终增强企业市场竞争力。 第一部分：抽样检验理论与方法 抽样检验作为一种经济有效的质量控制手段，其理论基础与方法论的掌握至关重要。本部分将从以下几个维度进行详细阐述： 抽样检验的起源与发展： 回顾抽样检验的历史渊源，从早期基于经验的抽样方式，到统计学驱动下的科学抽样方法的演进，探讨其在工业化进程中的重要作用。 抽样检验的基本概念与术语： 详细解释如“批量”、“样本”、“样本量”、“合格判定数（AC）”、“不合格判定数（RE）”、“接收质量限（AQL）”、“批量接收质量限（LTPD）”、“过程平均值（p bar）”、“抽样风险（生产者风险与消费者风险）”等核心概念，确保读者建立清晰的认知框架。 单次抽样检验： 深入介绍单次抽样计划的设计原则，包括如何根据AQL或LTPD确定样本量和判定数，并详细讲解其应用场景和优缺点。 二次抽样检验： 探讨二次抽样计划相较于单次抽样的优势，如提高检验效率和降低抽样风险，并详细阐述其操作流程和判定规则。 多次抽样检验： 分析多次抽样计划在不同情况下的适用性，以及如何通过连续增加样本来做出更可靠的判断。 计数抽样检验与计量抽样检验： 区分并详细介绍这两类抽样检验方法。 计数抽样检验： 重点讲解基于“合格品/不合格品”或“缺陷数”的抽样方法，如MIL-STD-105E（现已更新为ANSI/ASQ Z1.4）、JIS Z 9015等标准中的应用，包括对属性抽样计划的参数确定和执行。 计量抽样检验： 详细介绍基于产品测量值的抽样方法，如MIL-STD-414（现已更新为ANSI/ASQ Z1.9）等标准，涵盖使用标准差或范围进行抽样，以及如何计算判定数和制定抽样计划。 特殊抽样检验技术： 介绍一些针对特定需求的抽样技术，例如： 批量生产的抽样方法： 针对连续生产过程的抽样策略。 质量水平调整型抽样： 如何根据过程质量表现动态调整抽样计划。 双侧抽样与单侧抽样： 针对不同质量特性的判定方式。 抽样检验的风险分析： 如何量化和管理抽样过程中的生产者风险和消费者风险，以及如何通过合理设计抽样计划来平衡二者。 抽样检验计划的制定与应用： 指导读者如何根据产品特性、生产过程、质量标准和风险承受能力，选择合适的抽样检验标准和制定具体的抽样计划。 第二部分：测量技术与数据分析 精准可靠的测量是质量控制的基础，本部分将聚焦于企业生产过程中常用的测量技术及其数据分析方法。 测量系统分析（MSA）： 深入讲解测量系统分析的重要性，包括测量系统的精度（Precision）和准确度（Accuracy），以及如何通过多种方法（如重复性与再现性分析-GR&R、偏倚与线性分析）来评估和改进测量系统的可靠性。 测量仪器的选择与校准： 介绍不同类型测量仪器的特点（如游标卡尺、千分尺、高度计、三坐标测量机、光学影像测量仪等），并强调测量仪器的正确选择、使用和定期校准在保证测量数据准确性方面的关键作用。 数据收集与记录： 规范数据收集流程，强调记录的完整性、准确性和可追溯性。 基础统计工具的应用： 数据可视化： 介绍直方图、散点图、柏拉图、因果图（鱼骨图）等可视化工具，用于直观展示数据分布、识别关键问题和分析根本原因。 描述性统计： 讲解如何计算平均值、中位数、众数、标准差、方差、极差等统计量，以概括数据的中心趋势和离散程度。 过程能力与过程性能分析： 过程能力指数（Cp, Cpk）： 详细阐述如何计算和解读Cp和Cpk，以评估过程在满足规格要求方面的能力。 过程性能指数（Pp, Ppk）： 区分并讲解Pp和Ppk，用于评估实际生产过程的性能。 过程能力基准： 探讨不同行业和质量要求下的过程能力基准。 抽样数据分析与判定： 结合抽样检验的结果，利用统计方法进行数据分析，例如： 抽样统计推断： 基于样本数据对批量质量进行推断，估计总体比例或均值。 判定规则的应用： 如何根据抽样计划中的判定数进行合格或不合格的判定。 测量数据的可靠性与不确定性： 探讨测量结果的可靠性，以及如何考虑和量化测量不确定性，以更科学地评估产品质量。 第三部分：实践应用与案例分析 本部分将结合国内外企业的实际应用，通过案例分析，生动展示抽样检验与测量技术在不同行业中的应用策略和成效。 制造业中的抽样检验： 以汽车零部件、电子产品、机械设备等行业为例，展示如何设计和实施针对原材料、在制品和成品的抽样检验计划。 服务业中的抽样检验： 探讨抽样检验在服务质量评估中的应用，例如客户满意度调查、服务流程的关键点抽查等。 新产品开发中的抽样检验： 分析在新产品研发阶段，如何运用抽样技术进行可靠性试验、性能测试和用户反馈收集。 供应商质量管理中的抽样： 介绍如何通过对供应商来料进行抽样检验，确保供应链的质量稳定。 质量管理体系（QMS）的支撑： 阐述抽样检验与测量技术如何作为ISO 9001、IATF 16949、AS9100等国际质量管理体系标准中实现质量控制的关键工具。 数字化与智能化趋势： 探讨现代信息技术（如大数据、人工智能）在优化抽样策略、提升测量精度和自动化数据分析方面的潜力。 本书内容严谨，逻辑清晰，理论与实践并重，旨在为质量工程师、生产管理者、技术人员以及对产品质量控制感兴趣的读者提供一套系统、全面的学习资源，帮助您在日益激烈的市场竞争中，以卓越的品质赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书如果能侧重于“企业常用”和“国内外”的结合，那就太符合我的期望了。我常常需要在遵循国内行业标准的同时，也要满足欧美客户对产品质量的苛刻要求。这往往导致我们在内部流程制定上面临两难的局面。我非常希望看到书中能系统性地比较不同国家和地区在产品可靠性测试和最终验收标准上的核心差异点。比如，在某些特定高风险零部件的检验上，欧洲的标准是否比亚洲的标准更侧重于寿命预测而不是一次性合格率？如果能有专门的案例分析，展示一个跨国企业如何平衡这些来自不同监管机构和客户的抽样要求，并建立起一个统一的、符合最高标准的内部质量保证体系，那这本书就绝对是不可多得的珍品了。这种整合性的视角，远比单纯介绍某个单一标准来得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度是我比较关注的重点。我希望能看到它不仅仅是停留在介绍各种检验方法（如随机抽样、分层抽样）的表面，而是能够深入到背后的统计学原理和假设检验的逻辑。例如，关于过程能力指数（Cp, Cpk）的计算和解读，书中是否能给出足够详尽的推导过程，以及如何根据不同的过程变异情况来选择合适的抽样频率和样本量确定模型。我对那些关于“如何界定一个检验计划是否足够稳健”的讨论非常感兴趣。一个好的抽样方案，其风险控制能力应该在不同的置信水平下都能得到体现。如果能加入一些关于非正态分布数据处理的章节，并辅以具体的软件操作指南，比如如何利用Minitab或者R语言来模拟不同抽样策略的风险曲线，那这本书的实用价值将大大提升。坦白说，很多市面上的资料都只是简单罗列公式，缺乏将理论与实际决策过程有效结合的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很朴实，标题赫然醒目，一看就知道是本技术类的硬核工具书。我最期待的是它能帮我理清那些在实际生产中经常遇到的质量控制难题。我之前在一家制造企业工作，每次遇到批次间的质量波动，总是感觉力不从心，标准书上的理论知识和实际车间情况总是有那么点脱节。这本书如果能提供更多基于真实案例的抽样方案对比和效果评估，那就太棒了。我特别希望它能深入讲解一下不同行业，比如电子产品、食品加工或者精密机械制造中，如何根据风险等级来定制最经济、最有效的检验流程。比如，AQL标准的应用细节，MSA（测量系统分析）在不同设备间的差异化处理，这些都是实战中经常让人头疼的地方。如果能有专门的章节剖析如何应对供应商提供的检验报告的有效性验证，那就更贴合我们日常采购和入库检验的需求了。毕竟，供应链的质量控制是一个环环相扣的系统工程，任何一个环节的疏漏都可能导致最终产品批次报废。

评分☆☆☆☆☆

从提升效率的角度来看，我关注这本书在数字化转型背景下的应用前景。现在很多大型企业都在推行工业4.0和智能制造，传统的固定频率抽样检验效率低下且成本高昂。我期待书中能够探讨如何利用实时数据流和SPC（统计过程控制）的在线监控结果，来动态调整抽样计划。例如，当过程控制图显示过程即将失控时，系统能否自动触发更严格的检验级别，一旦过程恢复稳定，则自动降级检验频率以节省资源。如果书中能讨论一些基于贝叶斯统计或机器学习的预测性抽样模型的前沿概念，哪怕只是作为展望性的内容，都将极大地拓宽读者的思路。这本书如果能成为连接传统统计质量控制和未来智能检验技术的桥梁，那么它的价值将是无可估量的，它将不再只是一本工具书，而是一份面向未来的质量战略指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名质量管理新手，我更看重这本书的“可操作性”和“对比性”。我希望它能像一本高级的“操作手册”一样，清晰地列出不同检验策略的优缺点和适用场景。比如，当原材料供应商A的质量历史稳定，而供应商B时好时坏时，我们应该在进料检验环节采用什么样的差异化抽样策略？书里有没有提供现成的决策树或者流程图？我尤其关注“测量技术”这部分，它是否涵盖了对量具R&R（重复性和再现性）分析的详细解读，特别是对于复杂或在线测量系统的评估方法。如果书中能提供一些清晰的表格，对比各种测量误差来源的权重，并给出减少系统误差和随机误差的实用技巧，那将是极大的帮助。此外，如果能涉及一些跨国标准（如ISO 2859, MIL-STD-105E）之间的差异化解读和本土化应用建议，对拓展国际视野也很有益处。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆