Statistical Case Studies for Industrial Process Improvement pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society for Industrial & Applied

作者:Czitrom, Veronica/ Spagon, Patrick D./ Society for Industrial and Applied Mathematics (COR)/ America

出品人:

页数:542

译者:

出版时间:

价格:1134.99元

装帧:Pap

isbn号码:9780898713947

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 工业工程
• 过程改进
• 案例研究
• 质量控制
• 六西格玛
• 数据分析
• 统计建模
• 实验设计
• 可靠性工程

好的，这是一份针对不同读者群的图书简介草稿，旨在详细介绍一本主题为“工业流程改进中的统计案例研究”的书籍可能涵盖的内容，但避免直接使用您提供的书名或明确指出该书的实际内容。 --- 工业流程优化：数据驱动的实践路径 （面向生产管理人员、质量工程师及流程改进专家的深度指南） 在当今竞争白热化的制造业和服务业环境中，流程效率与产品质量已不再是可选项，而是企业生存和发展的基石。然而，如何在纷繁复杂的生产线上识别真正的瓶颈、如何在海量数据中提炼出可操作的洞察，并最终将理论转化为切实的经济效益，这仍然是许多组织面临的严峻挑战。本书旨在提供一个坚实的、以实践为导向的框架，指导专业人士如何利用严谨的统计工具和真实世界的案例研究，系统性地推动工业流程的持续改进。 本书的核心价值在于连接统计理论与现场执行之间的鸿沟。我们深知，精妙的数学模型如果不能在工厂车间得到有效应用，便如同空中楼阁。因此，全书内容以详尽的、分阶段的案例剖析为骨架，辅以必要的统计学原理讲解，确保读者不仅理解“为什么这样做”，更能掌握“如何具体操作”。 第一部分：诊断与定义——构建改进的基石 流程改进的第一步是准确地“看见”问题。本部分将重点聚焦于如何从模糊的业务痛点出发，将其转化为可量化的、可统计分析的指标。 案例导引： 我们将从一个典型的高变异性装配线案例开始。首先，通过过程能力分析（Process Capability Analysis），建立基线性能画像。读者将学习如何区分“常见原因变异”与“特殊原因变异”，避免将资源浪费在对噪音的过度反应上。 关键技术解析： 1. 流程测绘与数据采集设计： 如何选择正确的测量点，设计有效的试验方案（DoE的前奏），以及确保数据的可靠性。 2. 描述性统计的深度应用： 超越平均值和标准差，引入箱线图、直方图和帕累托图，进行初步的“80/20法则”定位，锁定影响最大的环节。 3. 计量体系评估（MSA/Gage R&R）： 在开始任何复杂的统计建模之前，必须确保测量系统本身的精度和准确性。我们将详细演示如何利用方差分析（ANOVA）方法评估量具的可靠性，避免“用一把不准的尺子测量改进效果”的根本性错误。 第二部分：探究与建模——挖掘变异的深层根源 一旦问题被量化并定义了范围，接下来的挑战就是深入探究导致性能不佳的真正驱动因素。本部分侧重于多变量分析和实验设计。 案例导引： 针对一家面临高废品率的化工企业，我们构建了一个复杂的案例来探讨多个工艺参数（如温度、压力、反应时间、原料批次）对最终产品强度的影响。 关键技术解析： 1. 全面实验设计（Design of Experiments, DoE）： 详细介绍全因子设计、部分因子设计及响应曲面法（RSM）的应用场景。重点演示如何高效地筛选出最重要的因子（因子效应排序），并理解因子间的交互作用，避免在流程调整中产生不可预见的负面后果。 2. 回归分析的工业应用： 讲解如何建立多元线性回归模型来预测输出变量，并利用残差分析确保模型的适用性。案例将侧重于模型诊断，如多重共线性处理和异常值（Outlier）的稳健处理。 3. 非参数方法的选择： 针对那些数据分布不满足正态性假定或样本量极小的情况，介绍如Kruskal-Wallis检验等非参数方法的实际操作，确保改进决策的鲁棒性。 第三部分：控制与维持——将改进固化为标准 流程改进并非一次性项目，而是持续的过程。本部分将专注于如何利用统计过程控制（SPC）工具，将优化后的性能稳定下来，并建立预警机制。 案例导引： 选取一家需要严格控制尺寸公差的精密机械加工车间。通过引入先进的控制图，实时监控加工中心的漂移情况。 关键技术解析： 1. 传统与现代控制图的应用边界： 深入探讨X-bar与R图、I-MR图的使用规范。更重要的是，引入针对特定流程挑战的先进控制图，如EWMA（指数加权移动平均图）和CUSUM（累积和图），用以检测微小、持续的工艺漂移，实现早期干预。 2. 过程能力指数的再评估与应用： 在流程得到控制后，如何利用 $C_{pk}$ 和 $P_{pk}$ 的差异来判断流程改进是长期稳定还是暂时波动。 3. 流程性能的基准化与持续监测： 如何设计一个流程健康仪表板，将关键统计指标（KPIs）可视化，确保管理层和操作层对流程状态的共同理解，从而实现持续的质量文化。 结语：从数据到决策的闭环 本书的每一章都致力于提供可即刻应用于工作现场的工具和思维方式。我们相信，通过系统地应用这些统计方法，任何工业流程都可以被解构、优化并稳定在更高的性能水平上。本书不仅是统计工具箱，更是一份将数据洞察转化为实际生产力路线图的实战手册。 --- 目标读者画像： 质量管理体系专员、工艺工程师、研发工程师、精益六西格玛绿带/黑带学员及希望通过数据科学提升运营效率的生产经理。

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