Frontiers in Statistical Quality Control 8 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Lenz, Hans-Joachim (EDT)/ Wilrich, Peter-Theodor (EDT)

出品人:

页数:351

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:Pap

isbn号码:9783790816860

丛书系列:

图书标签:

• Statistical Quality Control
• Quality Control
• Statistics
• Engineering
• Industrial Engineering
• Data Analysis
• Process Improvement
• Six Sigma
• Reliability
• Manufacturing

统计过程控制前沿：质量改进与数据驱动决策的深度探索 图书名称：《统计过程控制前沿：质量改进与数据驱动决策的深度探索》 图书简介 本书旨在为质量管理、工业工程、应用统计学以及相关领域的研究人员、工程师和决策者提供一个全面且深入的视角，探讨现代统计过程控制（SPC）理论与实践的前沿发展。随着工业4.0、大数据和人工智能技术的迅猛发展，传统的SPC方法正面临新的挑战和机遇。本书紧密围绕这些前沿趋势，系统性地阐述了如何利用先进的统计工具和数据分析技术，实现更精细化、更具前瞻性的过程监控、质量改进和决策支持。 第一部分：现代统计过程控制的理论基石与范式转变 本部分首先回顾了SPC的基础理论，重点强调了从描述性统计向推断性统计的范式转变。我们详细探讨了经典控制图（如Shewhart图、CUSUM图、EWMA图）在处理复杂噪声和低信号检测时的局限性，并引入了现代过程能力评估的新指标。 1. 非正态过程的鲁棒控制方法： 传统SPC高度依赖于数据服从正态分布的假设。本章深入剖析了当过程输出服从指数分布、泊松分布或混合分布时的替代性控制策略。内容涵盖了基于非参数检验的控制限构建方法，以及使用广义线性模型（GLM）框架下的控制图设计，确保在数据分布未知或高度偏态的情况下仍能保持高灵敏度。 2. 小样本与高维过程的监控挑战： 在现代柔性制造环境中，生产批次趋于小型化，特征参数维度急剧增加。本书重点介绍了针对这些情景的先进方法。我们详细阐述了基于Hotelling $T^2$ 统计量和空间统计方法的过程监控，以及如何应用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来降维，构建多变量过程监控系统。特别关注了残差分析在识别特殊原因变异中的关键作用。 3. 过程变异的深度分解与归因： 质量改进的核心在于识别和消除特殊原因变异。本章超越了简单的“超出控制限”的判断，引入了更精细的变异来源分解技术。内容涉及协方差分析（ANCOVA）在消除协变量影响下的过程性能评估，以及基于贝叶斯层次模型的变异来源分层分析，以区分设备间、班次间和时间序列相关的系统性变异。 第二部分：前沿控制技术与自适应学习机制 现代控制系统不再是静态的，它们需要具备实时学习和自适应调整的能力以应对不断变化的操作条件。本部分专注于引入机器学习和在线学习算法到SPC框架中。 4. 基于机器学习的异常检测与过程预警： 传统控制图主要检测均值或方差的显著偏移。本章探讨了如何利用深度学习模型，特别是长短期记忆网络（LSTM）和自编码器（AE），对过程数据流进行特征提取和建模。重点在于构建无监督或半监督的异常检测模型，实现对微小、渐变性故障（如磨损或传感器漂移）的提前预警，而非仅仅在超出预设控制限后才报警。 5. 自适应控制图的设计与实施： 过程参数（如设定点或工艺容差）可能随时间动态变化。本章详细讨论了自适应控制图的设计原理，包括基于卡尔曼滤波器的状态估计与控制限的在线调整。内容涵盖了如何根据历史数据和实时反馈自动更新过程均值和标准差估计值，从而确保控制图始终反映当前最优的过程基线。 6. 强化学习在过程优化中的应用： 将SPC提升到决策优化层面是当前研究的热点。本章介绍了如何将过程控制问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并应用强化学习（RL）算法来确定最优的调整策略（如何时、调整多少工艺参数）以最小化长期成本或最大化过程稳健性。这代表了从“检测问题”到“干预策略”的重大飞跃。 第三部分：质量保证中的新兴领域与集成化应用 质量控制的边界正在扩展，它正与供应链管理、可靠性工程和传感器网络深度融合。 7. 传感器网络与物联网（IoT）环境下的SPC： 随着海量传感器数据的涌入，传统单变量控制方法面临数据过载和同步性问题。本章专注于分布式和多源数据融合的SPC。内容包括使用空间-时间自回归模型（STAR）来处理空间相关性，以及在边缘计算设备上部署轻量级控制算法的策略，以实现真正的实时、分布式质量监控。 8. 过程性能评估的稳健性与经济性考量： 纯粹的统计敏感度并不等同于经济效益。本章引入了经济型质量控制（EQC）的概念，将SPC的选择与生产成本、检验成本、停机成本和客户索赔成本相结合。我们推导了最优控制图的经济设计准则，并展示了如何利用蒙特卡洛模拟来评估不同控制策略的长期财务影响。 9. 可靠性工程与寿命数据分析的集成： 产品的长期可靠性是质量的最终体现。本章探讨了如何将加速寿命试验（ALT）的结果与在线过程控制相结合。内容包括使用威布尔分布或对数正态分布拟合的寿命数据，来动态调整制造过程的“安全裕度”，确保产品在设计寿命内保持高性能。 结论：面向未来的质量工程 本书最后总结了数据驱动质量保证的未来方向，强调了跨学科合作的重要性，以及将统计严谨性与工程直觉相结合的必要性。本书不仅提供了理论基础，更辅以大量真实世界的案例分析（尽管不涉及Frontiers in Statistical Quality Control 8的具体内容），展示了如何将这些前沿工具转化为可操作的、带来显著业务改进的质量解决方案。本书是所有致力于在复杂、动态制造环境中追求卓越质量的专业人士不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆