Acceptance Sampling in Quality Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Schilling, Edward G./ Neubauer, Dean V.

出品人:

页数:683

译者:

出版时间:

价格:1047.00 元

装帧:

isbn号码:9781584889526

丛书系列:

图书标签:

• 质量控制
• 验收抽检
• 统计学
• 可靠性工程
• 工业工程
• 质量管理
• 抽样检验
• 过程控制
• 六西格玛
• 精益生产

好的，这是一本关于统计过程控制的图书简介，内容详细，专注于过程能力、控制图的应用与解读，以及现代质量管理体系的整合，旨在为质量工程师、生产经理和过程改进专家提供一套系统的工具和思维框架。 --- 图书简介：《过程的掌控与优化：统计过程控制的现代实践》 导言：从质量保证到过程卓越 在当代制造业和高科技产业中，质量不再仅仅是最终产品检验的结果，而是贯穿于整个生产流程的内在属性。本书《过程的掌控与优化：统计过程控制的现代实践》旨在提供一套全面、深入且高度实用的统计过程控制（SPC）理论与实践指南。我们不再将焦点局限于简单的合格与不合格的二元判断，而是致力于教导读者如何利用统计工具，实时监控、诊断并持续改进任何制造或服务过程的稳定性与能力。 本书的编写理念是，一个稳定、可预测的过程是实现卓越运营的基石。通过掌握和应用SPC，企业可以将质量风险降至最低，显著减少返工、报废和客户投诉，最终转化为市场竞争力的核心优势。 第一部分：统计思维与质量基础 本部分为理解SPC奠定坚实的理论基础。我们首先从质量的定义演变入手，阐述从泰勒制的检验转向戴明的过程中心思想的必要性。 理解数据的本质： 详细解释了总体与样本的概念，区分了描述性统计与推论性统计。重点讲解了数据的类型（计量型、计数值），以及如何选择合适的统计量（均值、中位数、标准差、过程表现指数）来描述过程表现。 变异性的根源分析： 变异是质量改进的头号敌人。本书深入探讨了变异的来源——系统原因（可控因素）与随机原因（自然波动）。通过大量的实际案例，教授读者如何区分这两种变异，这是有效实施控制的基础。我们详细解析了变异的数学模型，如正态分布、泊松分布和二项分布在不同质量场景下的应用。 第二部分：构建稳定的基石——控制图的科学应用 控制图是SPC的核心工具。本部分将控制图的应用提升到精细化和专业化的层次，超越了教科书式的简单绘制。 基础控制图的精细操作： 详尽讲解了变量数据控制图（$ar{X}-R$, $ar{X}-s$, $I-MR$ 图）和计数值数据控制图（$p, np, c, u$ 图）的构建、计算与解读。特别强调了子组（Sample Grouping）选择的科学性——子组的抽取必须在时间上尽可能保持同质性，这是控制图有效性的前提。 超出控制限的深度诊断： 仅仅识别“失控”是不够的。本书提供了针对非随机模式（如趋势、漂移、周期性、层化）的系统性识别流程。每一种模式都对应着一个或多个潜在的工艺调整点。我们提供了决策树，指导工程师如何基于检测到的模式，快速定位和消除特殊原因。 过程能力的评估与量化： 过程能力分析是连接过程控制与客户规格的关键桥梁。本书系统介绍了过程能力指数 ($C_p, C_{pk}$) 和过程表现指数 ($P_p, P_{pk}$) 的计算、解释及其局限性。重点讨论了当过程不呈正态分布或规格限不对称时，如何使用更稳健的非正态能力评估方法（如百分位数法），确保能力评估的准确性。我们强调，能力评估必须在过程处于统计控制状态下进行。 第三部分：超越传统——先进与自适应的SPC方法 现代生产线要求更快速的响应和对微小变化的敏感性。本部分引入了更先进、更适合低缺陷率环境的控制方法。 均值移动的敏感检测： 详细介绍并对比了指数加权移动平均图 (EWMA) 和累积和图 (CUSUM)。这两种图对于检测持续的、微小的过程漂移（例如，工具磨损引起的缓慢变化）具有无与伦比的敏感性，这在六西格玛改进项目中至关重要。书中提供了精确的参数（$lambda$ 或 $k, h$ 值）选择指南，以平衡误报率和检测延迟。 属性数据的深度洞察： 针对高产量、低缺陷率的环境，传统 $p$ 图或 $np$ 图可能过于迟钝。本书介绍了不合格批次百分比图（$G$ 图）和缺陷率的动态控制，帮助企业在极低缺陷率下维持过程的精细控制。 多变量过程的挑战： 真实世界的过程很少是单变量的。我们探讨了多元统计过程控制 (MSPC) 的基本概念，如 T$^2$ 控制图，用于同时监控多个相互关联的过程变量，有效识别相互影响的系统性失控。 第四部分：SPC在质量管理体系中的集成 SPC不是孤立的工具，它是现代质量管理体系（如 ISO 9001、IATF 16949）持续改进循环的核心驱动力。 SPC与MSA的协同： 强调在应用SPC之前，必须进行可靠的测量系统分析 (MSA)。任何不准确的测量都会导致错误的控制图解读，甚至对稳定过程做出错误的调整。本书提供了 Gage R&R 研究与控制图实施的集成流程图。 SPC与根本原因分析 (RCA)： 将控制图识别出的异常模式与后续的因果图（鱼骨图）、5 Why 分析、FMEA 等工具无缝连接。控制图提供了“何时出问题”的精确时间戳，而 RCA 提供了“为什么出问题”的深入解释。 过程改进的量化验证： SPC 在验证改进措施的有效性方面发挥着关键作用。本书指导读者如何利用控制图的“改前”和“改后”数据进行对比分析，用统计显著性的证据来证明过程能力的实际提升，从而为管理层决策提供有力支持。 总结与展望 本书《过程的掌控与优化：统计过程控制的现代实践》不仅是一本技术手册，更是一份指导企业实现过程精益化和质量文化转型的路线图。通过掌握这些工具，读者将能够从被动的质量检验者转变为主动的过程设计者和优化者，真正实现“一次就把事情做对”的企业目标。内容覆盖从经典统计原理到尖端多变量控制方法的完整知识体系，确保读者能够在面对任何复杂的制造挑战时，都能自信地运用数据驱动的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆