Statistical Quality Control With Microcomputer Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Shirland, Larry E.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:86.65

装帧:Pap

isbn号码:9780471582465

丛书系列:

图书标签:

• 统计质量控制
• 质量管理
• 微机应用
• 数据分析
• 质量工程
• 六西格玛
• 过程控制
• 可靠性工程
• 实验设计
• 统计学

统计质量控制新视野：从理论到实践的进阶之路 在日益激烈的市场竞争中，卓越的产品质量已不再是可选项，而是企业生存和发展的基石。对于那些致力于追求极致品质、优化生产流程、提升客户满意度的组织而言，深入理解并有效应用统计质量控制（Statistical Quality Control, SQC）方法至关重要。本书《统计质量控制新视野：从理论到实践的进阶之路》并非一本简单的操作手册，它旨在引领读者穿越统计质量控制的理论迷雾，抵达实用技术的广阔天地，为质量改进和卓越运营注入新的动力。 本书的核心在于将统计学严谨的理论基础与现代制造业、服务业等领域所面临的实际质量问题紧密结合，着力于构建一套融汇贯通的质量控制思维体系。我们相信，任何形式的质量问题，其根源都可以通过数据驱动的分析来揭示，而统计工具则是我们解开这些谜题的最有力武器。因此，本书将从统计学最基础但又最为关键的概念入手，逐步深入到质量控制的各个细分领域，并重点关注那些能够切实指导实践、产生立竿见影效果的方法和技术。 第一部分：奠定坚实的统计学基石 要理解统计质量控制，首先必须牢固掌握其背后的统计学原理。本书的开篇，将为读者系统梳理统计学在质量控制中的核心作用。我们将从描述性统计学出发，深入探讨均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等基本统计量如何帮助我们量化和理解数据的分布特征，从而快速把握产品或过程的“健康状况”。例如，通过计算产品关键尺寸的均值和标准差，我们可以初步判断生产过程是否稳定，产品是否在设计规格范围内。 进阶到推论性统计学，我们将重点介绍假设检验和置信区间的概念。这些工具对于我们在有限的样本数据基础上对整体总体做出科学推断至关重要。在质量控制中，这意味着我们可以通过抽样检测来评估整批产品的合格率，或者判断某项改进措施是否真正带来了统计学上显著的质量提升。我们将详细讲解 t 检验、Z 检验、卡方检验等常见假设检验方法的原理、适用场景以及如何解读其结果，帮助读者建立起基于数据的严谨决策能力。 此外，回归分析和相关性分析也将占据重要篇幅。理解变量之间的关系是识别质量问题的根本原因的钥匙。通过回归分析，我们可以量化输入变量（如原材料成分、工艺参数）对输出变量（如产品强度、表面光洁度）的影响程度，从而找到影响质量的关键因素。相关性分析则能帮助我们发现变量之间看似无关的联系，为深入探究质量根源提供线索。 第二部分：揭示质量控制的核心工具与方法 在扎实的统计学基础之上，本书将全面而深入地介绍统计质量控制的经典工具和前沿方法。我们将从大家熟知的“质量管理七工具”开始，并对其进行更为细致和实用的解读。 因果图（鱼骨图）：不仅仅是头脑风暴的产物，本书将引导读者如何运用结构化的思维方式，系统地分解问题的可能原因，并结合统计数据进行初步的验证，使鱼骨图成为驱动质量改进的有力工具。 柏拉图：如何快速识别“关键的少数”，将有限的资源聚焦在对质量影响最大的问题上。我们将讲解柏拉图的绘制方法，以及如何结合统计知识，更准确地解读其含义，避免陷入“头痛医头，脚痛医脚”的低效局面。 控制图：这是本书的重中之重。我们将系统介绍各种类型的控制图，包括均值控制图 (X-bar chart)、极差控制图 (R chart)、标准差控制图 (S chart)、p 控制图、np 控制图、c 控制图、u 控制图等。我们将详细阐述它们各自的适用条件、绘制步骤、判别规则以及如何解读这些图表来识别过程的异常波动和趋势。特别地，我们将强调控制图在实现过程受控（in control）和持续改进（continual improvement）方面的核心作用，并给出大量的实际案例，演示如何通过控制图的分析，预警潜在的问题，并及时采取纠正措施，将产品质量维持在最佳状态。 直方图：作为展示数据分布形态的有效工具，本书将深入探讨如何通过直方图来评估过程的集中趋势、离散程度以及是否符合特定的理论分布（如正态分布），为后续的统计分析和过程能力评估打下基础。 散点图：用于直观展示两个变量之间关系的工具。我们将展示如何利用散点图来初步判断变量间的相关性，并为更深入的回归分析提供可视化支持。 层别法：通过对数据进行分类，识别不同子群体之间的差异。本书将强调层别法在发现隐藏在整体数据之下的特殊原因时的强大作用。 检查表：虽然看似简单，但有效的检查表设计是数据收集质量的关键。我们将探讨如何设计具有针对性和信息量的检查表，以确保收集到的数据能够为质量分析提供可靠的依据。 除了七种基本工具，本书还将深入探讨更高级的统计质量控制方法： 过程能力分析 (Process Capability Analysis)：我们不满足于仅仅让过程“受控”，更要让过程“有能力”。本书将详细介绍过程能力指数 Cp、Cpk、Pp、Ppk 等的概念、计算方法及其在评估过程满足规格要求方面的意义。我们将通过丰富的实例，演示如何利用过程能力分析来量化过程的改进潜力，并指导决策者做出关于过程改进或设备升级的科学决策。 实验设计 (Design of Experiments, DOE)：这是提升产品和过程性能的强大引擎。我们将从最基本的单因素方差分析 (One-Way ANOVA) 入手，逐步讲解全因子设计 (Full Factorial Design)、部分因子设计 (Fractional Factorial Design) 等方法。DOE 的核心在于能够用最少的实验次数，高效地识别影响过程输出的关键因素，并探索这些因素之间的交互作用，从而优化工艺参数，实现性能的显著提升。本书将强调 DOE 在新产品开发、老工艺优化、故障排除等场景下的巨大价值。 抽样检验 (Acceptance Sampling)：在批量生产中，对每一件产品进行全面检验往往不切实际。本书将介绍各种抽样检验方案，包括计数型抽样 (attributes sampling) 和计量型抽样 (variables sampling)，如 MIL-STD-105E (ANSI/ASQ Z1.4) 和 MIL-STD-414 (ANSI/ASQ Z1.9) 等标准。我们将讲解如何根据质量要求、生产批量和风险评估来设计合适的抽样方案，以在控制成本的同时，有效保证出厂产品的整体质量水平。 可靠性工程基础 (Fundamentals of Reliability Engineering)：质量的持久性是卓越品质的另一重要维度。本书将介绍可靠性的基本概念，如失效率、平均无故障时间 (MTBF)、寿命分布（指数分布、威布尔分布等），以及如何通过统计方法来预测和改进产品的可靠性。 第三部分：将统计思维融入质量管理体系 《统计质量控制新视野：从理论到实践的进阶之路》的最终目标，是将统计质量控制的理念和工具深度融合到企业的整体质量管理体系中。本书将探讨如何构建一个以数据为驱动的质量文化，以及如何通过持续的统计分析来驱动 PDCA 循环（Plan-Do-Check-Act）的有效运行。 我们将讨论如何将统计质量控制的原则应用于服务的质量管理，即“服务质量控制”。许多统计工具同样适用于服务行业，例如，我们可以通过分析客户投诉数据来识别服务瓶颈，利用控制图来监控服务等待时间，通过抽样检验来评估服务人员的响应速度等。 此外，本书还将触及一些与统计质量控制密切相关的管理实践，例如： 六西格玛 (Six Sigma)：虽然六西格玛本身是一套完整的管理方法论，但其核心DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) 流程高度依赖于统计工具。本书将阐述六西格玛方法论中的统计应用，并展示如何将本书所介绍的统计技术融入到六西格玛项目的各个阶段。 精益生产 (Lean Manufacturing)：精益生产强调消除浪费，而统计质量控制则能帮助我们识别和量化浪费的根源。我们将探讨如何结合精益和统计思维，实现更高效率和更高质量的双重目标。 本书的特色与价值： 理论与实践的完美融合：本书力求在讲解统计理论的同时，提供大量的实际案例，帮助读者理解这些抽象的概念如何在现实世界的质量问题中得到应用。 循序渐进的学习路径：从基础统计概念到高级的质量控制方法，本书为不同水平的读者提供了清晰的学习路径。 强调数据驱动的决策：本书的核心理念在于利用数据说话，通过科学的统计分析来指导质量改进工作，避免主观臆断。 面向多行业的适用性：本书所介绍的统计质量控制原理和方法，不仅适用于制造业，同样适用于服务业、信息技术、医疗保健等诸多领域。 赋能质量专业人士和决策者：本书旨在帮助质量工程师、生产经理、运营总监等专业人士提升其统计思维和分析能力，做出更明智的质量决策，从而提升企业整体的竞争力和盈利能力。 在这个信息爆炸的时代，仅仅依靠经验和直觉来管理质量已远远不够。 《统计质量控制新视野：从理论到实践的进阶之路》将为您打开一扇通往卓越品质的大门，为您提供一套系统、实用、经得起检验的质量控制武器，助力您的组织在质量的道路上不断前行，实现可持续的成功。

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