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作者:Xie, M./ Goh, T. N./ Kuralmani, V.

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页数:296

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价格:179

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isbn号码:9781402070747

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• 统计建模
• 控制图
• 质量流程
• 过程控制
• 统计过程控制
• 质量管理
• 六西格玛
• 数据分析
• 工业工程
• 可靠性工程

现代质量工程中的先进方法与实践 聚焦于过程能力提升、复杂系统控制与前沿统计工具的应用 本书深入探讨了现代制造业、服务业及高科技领域中，为实现和维持卓越运营标准所必需的一系列先进质量工程理论、统计工具和实践方法。本书的重点在于超越传统的统计过程控制（SPC）基础，转向处理现代工业数据流的复杂性、非线性系统以及对高精度、零缺陷目标的追求。 全书共分为六个核心部分，结构紧凑，逻辑严密，旨在为质量工程师、过程改进专家、研究人员及高级技术管理者提供一套全面的知识框架和实用的操作指南。 --- 第一部分：现代质量思维与数据驱动决策基础 本部分为理解当代质量管理的范式转变奠定了基础。我们不再仅仅满足于“可接受的缺陷率”，而是追求基于实时数据洞察的“预防性质量保障”。 1. 质量的重新定义：从容差到性能边界 讨论了在超精密制造和大数据环境中，传统公差的概念如何被基于过程能力指数（如 $C_{pk}, P_{pk}$ 的高级变体）的动态性能指标所取代。强调了“过程的内在变异性”作为核心控制变量的重要性。 2. 统计思维与随机性管理 深入剖析了概率分布在工程实践中的应用，超越了正态分布的局限。详细介绍了对数正态分布、威布尔分布（尤其在可靠性工程中的应用）以及泊松分布在计数数据控制中的精确建模。本章重点阐述了如何通过敏感性分析来量化不确定性对最终产品性能的影响。 3. 实验设计（DOE）的高级应用：效率与信息最大化 本章侧重于如何在资源受限或实验成本高昂的复杂系统中设计高效的实验。内容包括： 分数因子设计（Fractional Factorial Designs） 的优化与混淆分析。 响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM） 的进阶应用，特别是Box-Behnken和中心复合设计（CCD）在寻找最优操作点时的非线性拟合技巧。 稳健设计原理（Taguchi Methods） 的深入探讨，侧重于信号噪声比（SNR）的实际计算与过程对外部噪声因素（如环境波动）的免疫力提升。 --- 第二部分：过程能力的深度评估与建模 本部分专门解决如何对高度复杂或多变量过程进行精确的性能诊断，特别关注那些不符合独立同分布（i.i.d.）假设的场景。 4. 过程变异的分解与层次化分析 详细介绍了用于区分系统内变异（Within-Subgroup Variation）和系统间变异（Between-Subgroup Variation）的工具，如嵌套方差分析（Nested ANOVA）。探讨了如何利用这些分解结果来精确地定位改进资源的投入方向，区分是操作人员培训问题还是设备维护问题。 5. 多变量过程能力指标 面对现代生产线中同时控制数十个甚至数百个关键特性（CTQs）的挑战，本章引入了多元统计方法来评估整体过程能力。 基于椭球的控制图（MEWMA, T² 统计量） 的构建与解释，用于同步监控多个相关变量之间的偏差。 主成分分析（PCA）在过程监控中的应用，通过降维技术提取主要的变异源，并据此建立多变量控制程序。 6. 非正态与截断数据的过程分析 许多工程数据（如寿命、缺陷密度）天然不呈正态分布。本章提供了针对此类数据的实用解决方案，包括： 变量转换技术（如Box-Cox变换）的工程适用性评估。 针对特定分布（如指数分布、负二项分布）的定制化过程能力参数估计方法。 --- 第三部分：高级时间序列质量监控 本部分专注于当数据点之间存在时间相关性时，如何进行有效的过程监控，这是传统SPC图表失效的常见领域。 7. 自相关性检测与时间序列模型识别 讲解如何使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别过程数据中存在的依赖结构。介绍了识别和拟合ARIMA（自回归积分滑动平均）模型在质量数据预处理中的关键作用。 8. 针对时变过程的监控图表 本章的核心在于如何设计能够“学习”过程漂移的控制图： 指数加权移动平均（EWMA）图 的参数 ($lambda$) 选择策略，强调其在快速检测小幅度漂移方面的优势。 累积和（CUSUM）图 的设计与阈值设定，侧重于其在检测持续性、微小偏移时的性能优势。讨论了如何将CUSUM应用于批量控制，例如在半导体制造中的剂量控制。 9. 过程性能与预测的融合 探讨如何将时间序列模型输出的预测区间与质量控制限结合，实现“预测性控制”——在过程实际失控前发出预警，从而将反应式控制转变为预防式控制。 --- 第四部分：可靠性工程中的统计工具 本部分将质量控制的视角扩展到产品生命周期和寿命数据分析。 10. 寿命数据分析与威布尔模型精通 深入讲解威布尔分布的两个参数（形状 $eta$ 和尺度 $eta$）在描述失效模式（磨损、随机失效）中的物理意义。阐述了如何使用累积失效率函数（Failure Rate Function, $lambda(t)$） 来指导预防性维护策略的制定。 11. 加速寿命试验（ALT）的数据分析 针对在加速应力下获取的寿命数据，本章详细介绍了如何使用Arrhenius模型或Eyring模型进行数据拟合，以外推产品在正常使用条件下的预期寿命和可靠性指标（如 $B_{10}$寿命）。 12. 可靠性指标的估计与置信区间 讨论了点估计之外，如何使用非参数方法或基于分布的分析来计算MTBF（平均故障间隔时间）和可靠度函数 $R(t)$ 的置信区间，确保对产品性能的声明具有统计上的可靠性。 --- 第五部分：面向高精度环境的统计过程控制（SPC）的演进 本部分针对当前制造业对亚微米甚至纳米级精度控制的要求，提出了超越Shewhart图的尖端监控方法。 13. 阈值控制与过程能力适应性 讨论了在过程能力极高（如 $C_{pk} > 2.0$）时，如何调整控制限以避免过度反应（false alarms）。介绍了基于动态性能基准的自适应控制限方法。 14. 属性数据控制的复杂性处理 针对缺陷计数和不合格品率的控制，重点分析了在过程平均值变化缓慢，但高风险缺陷率可能突变的场景： p图和np图的修正：当样本量变化大或低缺陷率难以建模时的应对策略。 零缺陷（Zero-Defect）目标的统计基础：探讨在极低缺陷率下，如何使用贝叶斯方法来更新过程状态，而不是单纯依赖于传统的Westgard规则。 --- 第六部分：系统优化与过程建模的前沿融合 本部分将统计方法与工程优化技术相结合，实现对生产系统的全局性改进。 15. 过程建模与机器学习的桥梁 探讨了如何利用回归分析（线性与非线性）来建立关键输入变量（X）与关键输出变量（Y）之间的映射关系。特别介绍了偏最小二乘（PLS）回归在处理多重共线性强烈的工业数据时的优势，及其在预测模型构建中的应用。 16. 质量工程中的不确定性量化（UQ） 引入蒙特卡洛模拟在评估复杂系统性能方面的强大作用。演示了如何通过多次随机抽样来模拟整个生产系统的输出分布，从而量化特定设计参数变更或输入变异对最终产品合格率的累积影响，为决策提供风险评估的依据。 本书最终目标是培养读者将统计严谨性与实际工程洞察力相结合的能力，从而在高度竞争和对质量要求极其苛刻的环境中，推动持续、显著的过程改进。本书的案例研究均来源于精密机械、半导体制造和生物制药等领域中具有挑战性的实际问题。

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这本书的标题《Statistical Models and Control Charts for High Quality Processes》一下子就吸引了我，让我对如何系统地、科学地管理和提升生产质量产生了浓厚的兴趣。我一直认为，在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业的生命线，而统计学模型和控制图无疑是保障和提升质量的利器。我期待这本书能深入浅出地讲解这些工具的原理、应用场景以及如何将其有效地融入到实际的生产流程中。 尤其是在“高品质流程”这一概念上，我希望作者能够提供一些鲜活的案例，展示如何在不同行业、不同规模的企业中成功应用这些统计方法。例如，在制造业中，如何利用控制图来监控关键生产参数，及时发现并纠正偏差，从而减少次品率；在服务业中，又该如何设计和实施统计模型来衡量客户满意度，并据此优化服务流程。我非常好奇作者会如何阐述如何将理论知识转化为实际操作，让读者真正掌握这些工具，而不是仅仅停留在概念层面。 除此之外，我还在思考这本书是否会涉及一些进阶的内容，比如如何构建更复杂的统计模型来应对多变量、非线性的生产过程，或者如何利用机器学习等新兴技术来增强传统控制图的预测和预警能力。毕竟，随着技术的发展，对质量控制的要求也越来越高，单一的工具可能已经不足以应对所有挑战。 我希望作者在书中能够强调的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做”。深入理解统计模型和控制图背后的逻辑，才能更好地应对各种复杂情况，做出更明智的决策。例如，为什么某种控制图适合特定类型的数据分布？当控制图出现异常信号时，应该如何系统地分析原因，而不是盲目地调整参数？这些问题的解答，将极大地提升我对这本书的价值认知。 总而言之，我对这本书的期待非常高，希望它能成为我提升业务水平、解决实际问题的宝贵参考。我期待着在书中找到关于统计思维、数据驱动决策以及持续改进质量的深刻见解。

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这本书的书名《Statistical Models and Control Charts for High Quality Processes》，让我想到了一个很接地气的问题：如何让我们的产品真正做到“好用、耐用、让人放心”？我一直在思考，在日益激烈的市场竞争中，仅仅依靠经验和反复试验来保证质量是远远不够的，我们需要更科学、更系统的方法。这本书听起来就提供了这样的解决方案。 我非常感兴趣的是，书中会如何具体阐述“统计模型”在质量管理中的应用。是会讲解如何建立描述生产过程的数学模型，从而理解影响产品质量的关键因素？还是会介绍如何利用统计模型来预测产品在不同条件下的表现，从而提前规避潜在的质量风险？我期待能够看到一些具体的模型构建方法，以及如何解读这些模型所揭示的信息，例如，如何判断哪个变量对产品质量的影响最大，或者如何预测在某种工艺参数下，产品合格率会达到多少。 同时，“控制图”作为质量管理中的经典工具，我希望书中能对其有更深入的介绍。不仅仅是讲解如何绘制和解读Shewhart控制图，更希望能了解到其他类型的控制图，比如CUSUM和EWMA控制图，以及它们在哪些特定场景下比Shewhart控制图更有效。我也想知道，如何根据不同的数据类型（计数数据、计量数据）和控制目标（过程均值、过程变异）来选择合适的控制图。更重要的是，如何利用控制图来主动监控过程，而不是被动地等待不合格品的出现。 “高品质流程”这个概念，也让我充满了期待。我希望这本书能提供一套系统的方法论，指导我们如何将统计模型和控制图融入到生产过程的每一个环节，从原材料的采购到最终产品的出厂，甚至到客户的使用过程。这不仅仅是关于如何避免缺陷，更是关于如何持续优化过程，实现质量的不断提升。我渴望从中学习到如何构建一个能够自我诊断、自我改进的质量管理体系。 这本书对我而言，不仅仅是关于理论知识的学习，更是关于实践能力的提升。我希望它能帮助我掌握一套行之有效的工具和方法，真正提升我所在团队和组织的质量管理水平，从而在市场上赢得更多客户的信任。

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《Statistical Models and Control Charts for High Quality Processes》这个书名，听起来就有一种“拨乱反正”的使命感，似乎能为那些在质量控制方面感到迷茫的企业指明方向。我一直觉得，在很多时候，我们对生产过程的理解是基于经验和直觉，而这本书所倡导的统计学方法，则提供了一种更加客观、量化的视角。我希望它能教会我如何从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，找出隐藏在质量波动背后的真正原因。 我对书中关于“统计模型”的部分尤为好奇。它会是简单地介绍一些基础的统计分布和回归分析，还是会深入到更复杂的模型，比如时间序列预测模型、故障模式与影响分析（FMEA）的统计学应用，甚至是机器学习在质量预测中的角色？我希望能看到一些能直接解决实际问题的模型构建和解释的例子，而不是仅仅停留在理论公式的堆砌。例如，如何利用回归模型来找出影响产品强度的关键原材料参数，或者如何使用时间序列模型来预测设备故障的发生概率。 而“控制图”的部分，我期待它能超越简单的“画线”和“看线”的层面。我希望作者能够深入讲解不同类型控制图的适用性，以及如何根据不同的数据特性和控制目标来选择最合适的控制图。更重要的是，如何解读控制图上的信号，以及当出现异常信号时，应该遵循怎样的系统性步骤来进行原因分析和纠正措施的制定。我希望它能帮助我摆脱“头痛医头，脚痛医脚”的局面，建立起一套 proactive 的质量管理机制。 “高品质流程”这个短语，则让我对这本书的期望更高。它不仅仅关注于事后的检测，更强调对整个流程的优化和管理。我希望书中能提供一些关于如何设计和实施统计过程控制（SPC）的策略，以及如何将统计思维融入到产品设计、工艺开发、生产制造、客户服务等各个环节，最终实现全流程的高品质。我期待这本书能提供一种“从根本上解决问题”的思路。 这本书听起来就像是一份解决质量问题的“武林秘籍”，我迫不及待地想学习其中的“内功心法”和“招式套路”，将其运用到实际工作中，打造出真正“高品质”的产品和服务。

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《Statistical Models and Control Charts for High Quality Processes》这个书名，本身就透露出一种对精益求精的追求，让我非常期待。我一直在思考，在当今这个数据爆炸的时代，如何将看似枯燥的统计学知识，转化为切实可行、能够直接提升产品质量的利器。这本书似乎正是为解决这个问题而生。 我特别关注的是，作者将如何阐述“统计模型”在实际应用中的角色。是会提供一套通用的模型构建框架，还是会根据不同行业和场景，给出具体的模型选择和应用指南？我希望能深入了解一些能够帮助我们理解和预测生产过程中复杂相互作用的模型，比如如何量化原材料批次差异对最终产品性能的影响，或者如何通过模型预测设备磨损对合格率的潜在风险。我期待的书中的模型，不仅要有科学严谨的理论基础，更要有清晰直观的解释，能够让非统计学背景的读者也能理解。 同时，“控制图”作为质量管理中的基石，我希望这本书能够将其介绍提升到一个新的高度。不仅仅是讲解如何绘制和识别过程偏离，我更希望能学习到如何运用控制图来驱动持续改进。例如，如何利用控制图的历史数据来分析过程能力的趋势，如何根据控制图的信号来设计更有效的实验来寻找根本原因，以及如何将其与六西格玛等质量改进方法相结合。我希望能够从书中看到，控制图是如何从一个简单的监控工具，蜕变为一个强大的改进驱动器。 “高品质流程”的提法，让我对本书的期望值很高。它不仅仅是关于如何“修复”不合格的产品，更是关于如何从源头上构建一个能够持续产出高品质产品的流程。我希望书中能够提供一些关于如何设计、实施和维护一个统计过程控制（SPC）体系的详尽指导，以及如何将这种统计思维融入到产品研发、工艺设计、供应商管理等各个环节，最终实现整个价值链的高效和卓越。 这本书在我看来，是一本能够为我们提供“质量路线图”的指南。我期待它能够帮助我建立起一套更加系统、更加科学的质量管理体系，从而在激烈的市场竞争中，打造出真正令人骄傲的高品质产品。

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一本关于“高品质流程”的著作，光是这个名字就让人充满好奇。我一直对如何将抽象的统计理论转化为切实可见的生产力抱有浓厚的兴趣。这本书似乎提供了一个绝佳的机会，去深入了解那些能够驱动企业走向卓越的科学方法。我特别关注的，是“统计模型”和“控制图”这两个核心概念是如何在实践中相互作用，共同构筑起一道坚实的质量屏障。 想象一下，在生产线上，每一个微小的波动都可能影响最终产品的质量。如果能够通过精妙的统计模型来预测这些波动，再通过灵活的控制图来实时监控，那么问题的发生几率一定会大大降低。我希望这本书能够详细阐述不同类型的统计模型，比如回归模型、时间序列模型等等，以及它们在质量管理中的具体应用。同时，对于控制图，我渴望了解其背后的统计原理，以及不同类型的控制图（如Shewhart控制图、CUSUM控制图、EWMA控制图等）各自的适用条件和优劣势。 更令我着迷的是，“高品质流程”这个提法暗示了作者不仅仅满足于解决已有的问题，而是着眼于从源头上预防问题，实现持续的质量提升。这本书是否会提供一套系统性的方法论，指导读者如何识别关键质量特性，如何建立有效的统计过程控制（SPC）体系，以及如何在整个产品生命周期中保持高品质？我期待能够从中学习到如何将这些统计工具融入到流程设计、运行和改进的每一个环节。 另外，在数据日益增长的今天，如何有效地收集、处理和分析数据是实现统计模型和控制图应用的基础。我希望书中能够提供一些关于数据采集、数据预处理以及数据可视化方面的建议，确保读者能够获得可靠的数据支持。毕竟，再精妙的理论，也需要坚实的数据作为支撑。 总而言之，这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的启迪。我期待它能帮助我构建起一个更加科学、系统、高效的质量管理体系，从而在竞争日益激烈的市场中立于不败之地。

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