Springer Handbook of Engineering Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Pham, Hoang 编

出品人:

页数:1120

译者:

出版时间:

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9781852338060

丛书系列:

图书标签:

Engineering Statistics
Statistical Methods
Data Analysis
Probability
Regression
Hypothesis Testing
Quality Control
Reliability Engineering
Experimental Design
Statistical Modeling

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具体描述

Engineers and practitioners contribute to society through their ability to apply basic scientific principles to real problems in an effective and efficient manner. They must collect data to test their products every day as part of the design and testing process and also after the product or process has been rolled out to monitor its effectiveness. Model building, data collection, data analysis and data interpretation form the core of sound engineering practice. After the data has been gathered the engineer must be able to sift them and interpret them correctly so that meaning can be exposed from a mass of undifferentiated numbers or facts. To do this he or she must be familiar with the fundamental concepts of correlation, uncertainty, variability and risk in the face of uncertainty. In todaya (TM)s global and highly competitive environment, continuous improvement in the processes and products of any field of engineering is essential for survival. Many organisations have shown that the first step to continuous improvement is to integrate the widespread use of statistics and basic data analysis into the manufacturing development process as well as into the day-to-day business decisions taken in regard to engineering processes. The Springer Handbook of Engineering Statistics gathers together the full range of statistical techniques required by engineers from all fields to gain sensible statistical feedback on how their processes or products are functioning and to give them realistic predictions of how these could be improved. Featuring: UL LIContributions from leading experts in statistics and their application to engineering from industrial control to academic medicine and financial risk management giving all-round authoritative coverage. /LI LIWide-ranging selection of statistical techniques showing the proper way to use each to enable the reader to choose the method most appropriate for his or her purposes. /LI LIExtensive and easy-to-use subject index making information quickly available to the reader. /LI/UL The handbook will be essential reading for all engineers and engineering-connected managers who are serious about keeping their methods and products at the cutting edge of quality and competitiveness.

好的，下面是一份针对您提供的书名（Springer Handbook of Engineering Statistics）的、不包含该书内容的、详细且自然的图书简介，字数控制在1500字左右。 --- 《现代制造业中的质量控制与过程优化：面向工业4.0的统计工具箱》图书概述在当今高度自动化和数据驱动的现代制造业环境中，质量不再仅仅是事后检验的结果，而是贯穿于产品设计、生产过程控制乃至供应链管理的每一个环节。随着工业4.0浪潮的推进，海量传感器数据、实时监控系统以及复杂算法的应用，对传统统计方法提出了更高的要求。本书《现代制造业中的质量控制与过程优化：面向工业4.0的统计工具箱》旨在为工程师、质量专业人员以及决策者提供一套全面、前沿且高度实用的统计学方法论，以应对当前复杂的制造挑战，实现从“事后补救”到“预测性控制”的根本转变。本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接基础统计理论与尖端工业应用。我们摒弃了冗长枯燥的纯理论阐述，转而聚焦于如何利用统计思维和工具，解决真实的工程问题，提升生产效率，降低变异性，并确保产品符合日益严苛的标准。核心内容与结构本书内容组织严谨，逻辑清晰，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够构建起完整的知识体系：第一部分：基础稳固与数据准备（The Foundation: Statistical Priming for Manufacturing）本部分是进入高级主题的基石。我们首先回顾了在工程领域中至关重要的描述性统计和推断性统计的基本概念，但着重强调了其在工业数据背景下的应用和陷阱。 1. 工程数据的特征与挑战：探讨了传感器漂移、采样偏差、时间序列相关性等工业特有数据问题，并介绍了数据清洗、异常值识别（基于鲁棒统计方法）的关键技术。 2. 概率分布的工程视角：重点讲解了正态分布、泊松分布、指数分布在寿命分析和故障率建模中的实际应用，并引入了非正态分布（如威布尔分布）在可靠性工程中的重要性。 3. 统计过程控制（SPC）的现代化：除了经典的Shewhart图表外，本书深入探讨了EWMA（指数加权移动平均）图表和CUSUM（累积和）图表，它们如何更灵敏地检测微小的、持续的过程漂移，这对于高精度制造至关重要。第二部分：过程能力评估与优化（Process Capability and Performance Enhancement）过程能力的量化是工程质量的核心。本部分将能力指标的应用提升到新的维度，使其能够适应复杂的多变量过程。 1. 经典能力指数的局限性与扩展：详细分析了$C_p$, $C_{pk}$, $P_p$, $P_{pk}$的适用场景与误用风险。更重要的是，本书引入了过程性能指数（Performance Indices）的概念，用以评估在非稳定或带有特殊原因波动下的系统表现。 2. 多变量过程能力分析（MVPC）：面对现代生产线中相互依赖的多个质量特性，我们引入了Hotelling $T^2$ 控制图和基于椭圆/椭球的容差区域分析，展示如何同时监控多个变量之间的耦合关系，实现整体过程的优化。 3. 过程能力与经济性分析的结合：探讨了如何将统计学上的“合格率”转化为实际的经济损失模型，指导企业在“完全零缺陷”和“可接受的成本”之间做出最优决策。第三部分：实验设计与稳健性工程（Design of Experiments and Robust Engineering）在产品和过程开发阶段，高效获取信息是降低未来风险的关键。本部分聚焦于如何通过精巧的实验设计来识别关键因素并增强系统对噪音的抵抗力。 1. 统计实验设计（DOE）的系统构建：涵盖了因子设计（Factorial Designs）、分数因子设计（Fractional Factorial Designs）以及响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）。我们着重讲解如何使用筛选实验快速锁定关键变量，并运用中心复合设计（CCD）或Box-Behnken设计进行优化建模。 2. 田口稳健设计方法论（Taguchi Methods）：从工程应用的角度，系统阐述了信号/噪声比（Signal-to-Noise Ratio, S/N Ratio）的概念，以及如何利用正交表（Orthogonal Arrays）在最少的实验次数内，确定出对外部环境和内部变异最不敏感的理想参数组合。 3. 混合效应模型与随机因子处理：针对实际工厂中那些无法精确控制但影响显著的随机因素（如批次差异、操作员差异），本书引入了线性混合效应模型（LMM），帮助工程师分离和量化固定效应和随机效应的影响，从而得出更具普适性的优化结论。第四部分：预测性维护与先进质量工具（Predictive Analytics and Advanced Quality Tools）面向工业物联网（IIoT）和大数据环境，本部分探讨了如何利用更复杂的统计和机器学习交叉技术实现质量预测和故障预防。 1. 回归分析在工程预测中的应用：重点讨论多元线性回归在高精度测量设备校准中的应用，以及非线性回归在材料疲劳寿命预测中的建模技巧。此外，对残差分析的深入理解被强调为模型有效性的试金石。 2. 可靠性工程与生存数据分析：引入加速寿命试验（ALT）的设计原理，以及如何运用累积风险函数（Cumulative Hazard Function）和生存概率模型来预测部件的剩余使用寿命（RUL），这是实施预测性维护（PdM）的统计基础。 3. 统计过程监控的未来趋势：探讨了如何将机器学习分类器（如支持向量机或随机森林）与传统的SPC图表相结合，构建智能预警系统。这些系统能够基于历史数据特征，提前数小时甚至数天发出警报，实现对质量问题的超前干预。本书的独特价值本书的撰写严格遵循工程实践的严谨性与灵活性。我们提供的不仅仅是公式，而是一套解决问题的思维框架。读者将学习到：决策的统计支撑：如何用数据量化风险和收益，使质量改进投资具有明确的统计回报率。面向工业4.0的技能：掌握将大规模物联网数据转化为可操作的统计洞察力的能力。跨学科的融合：成功融合了传统的六西格玛理念、先进的实验设计理论，以及新兴的预测分析技术。通过对《现代制造业中的质量控制与过程优化：面向工业4.0的统计工具箱》的系统学习，工程师将能够彻底掌握从过程建立、参数优化到实时监控和预测性维护的全生命周期质量管理工具，从而在全球竞争中保持技术领先地位。