具体描述
This book demonstrates how to use real-time statistical process control (SPC) in the process industries in order to maintain and improve quality and increase productivity. It presents appropriate SPC tools and shows how to use them for actual operation of process plants. It also shows how real-time SPC charts use electronically collected and distributed real-time database for real-time monitoring, and explains how to take into account processes dynamics in forming subgroups.
现代制造与质量管理前沿：基于敏捷与数字孪生的过程优化 （本书旨在为质量管理、工业工程、运营研究等领域的专业人士和高级学生提供一套前瞻性的、超越传统统计过程控制（SPC）框架的现代过程优化工具集。本书聚焦于如何将新兴的工业4.0技术——特别是敏捷方法论、数据科学驱动的决策支持系统，以及数字孪生技术——深度整合到持续改进的实践中，以实现对复杂制造和服务流程的实时、自适应控制。） --- 第一部分：从静态控制到动态适应——现代质量哲学的重塑 本部分将彻底审视传统SPC在应对当前快速变化、高复杂性制造环境中所面临的局限性。我们将探讨质量管理范式的演进，从基于控制图的被动反应转向基于预测和主动干预的动态适应系统。 第一章：过程控制的时代背景与范式转移 本章首先界定“过程变异性”在当代供应链中的多维度影响，不仅仅是产品缺陷率，更扩展到交付周期、资源利用率和客户体验的波动性。我们将详细分析全球供应链的韧性挑战，并提出超越Shewhart和CUSUM模型的必要性。重点讨论如何通过建立“敏捷质量指标体系”（Agile Quality Metrics, AQM）来替代传统的固定控制限，使系统能够根据外部需求波动和内部原料变化自动调整目标性能基线。 第二章：数据驱动决策的基石：特征工程与流程可观测性 现代过程优化不再依赖于简单的过程均值和标准差。本章深入探讨如何从海量的传感器数据、物联网（IoT）流中提取真正具有预测价值的特征。内容包括：时间序列分解在识别周期性干扰源中的应用、高维数据降维技术（如核PCA）在识别隐藏过程耦合中的作用，以及如何构建一个“全景式流程可观测平台”，确保任何异常在转化为缺陷之前即被量化和定位。 第二部分：敏捷质量与持续改进的融合 本部分着重于如何将敏捷开发（Agile）和精益（Lean）的迭代思想应用于质量保证和流程改进活动中，实现快速反馈循环。 第三章：Sprints for Quality：敏捷质量保证框架 我们介绍了一种将PDCA循环嵌入到两周或三周的“质量冲刺”（Quality Sprints）中的方法论。本章详细阐述了如何为质量改进定义“最小可行改进”（Minimum Viable Improvement, MVI），以及如何利用看板（Kanban）系统来可视化和管理跨职能团队（工程、生产、质量部门）的改进任务流。重点在于如何衡量敏捷改进的效率（Cycle Time for Improvement, CTI）而非仅仅是缺陷率。 第四章：预防性变异管理：基于风险的流程设计（Risk-Based Process Design） 本章探讨如何利用系统动力学模型（System Dynamics）来预先模拟不同控制策略对整个生产流程的级联效应。我们将分析如何应用FMEA（失效模式与影响分析）的动态版本——DFMEA（设计阶段的动态失效模式与影响分析）——来指导传感器布局和报警阈值的设定。核心目标是：在投入大规模生产之前，通过仿真确定最优的“韧性缓冲带”和“自动纠错机制”。 第三部分：数字孪生：实时过程的虚拟沙盒 本部分是本书的核心创新点，它将物理过程的实时数据映射到一个高保真、可交互的虚拟模型中，实现预测性控制和假设性测试。 第五章：构建高保真过程数字孪生（Digital Twin for Process Control） 本书详细分解了构建一个操作型数字孪生的技术栈：从数据采集与同步机制（Edge Computing的应用），到多物理场建模（结合热力学、流体力学和材料科学的模型集成），再到状态估计算法（如扩展卡尔曼滤波 EKF）在处理传感器噪声和模型不确定性方面的应用。特别强调如何确保数字孪生与物理实体之间保持“共生同步”（Symbiotic Synchronization）。 第六章：预测性控制与自适应操作 基于数字孪生，我们转向实时预测和优化。本章介绍了模型预测控制（MPC）在处理多变量、强耦合制造过程中的应用。我们将超越传统的PID控制器，引入基于MPC的“意图驱动控制”（Intent-Driven Control），即系统根据预定的质量目标（“意图”）自动调整输入参数，以抵消可预见的干扰。此外，本章还探讨了如何利用孪生模型进行“What-If”场景分析，为操作员提供最佳的实时干预建议，甚至在某些情况下实现完全自主的参数微调。 第七章：孪生驱动的报警与故障诊断系统 传统的报警系统往往产生过多的“虚警”（Nuisance Alarms）。本章提出了一种基于孪生模型的“诊断性报警”框架。当传感器数据偏离物理模型预测的合理范围时，系统会触发报警，并立即在孪生环境中运行反向模型推演，快速隔离故障的根本原因（Root Cause Isolation），而非仅仅指示哪个传感器读数超限。这极大地提高了操作员响应的效率和准确性。 第四部分：实施、人机协同与未来展望 本部分关注将这些先进技术集成到现有组织结构和人员能力中的实际挑战。 第八章：实施挑战与组织变革管理 部署数字孪生和实时优化系统需要巨大的IT/OT（运营技术）融合。本章讨论了数据治理、网络安全（特别是针对关键流程控制网络的保护）以及遗留系统集成（Legacy System Integration）的实际策略。更重要的是，我们探讨了如何培训工程师和操作员从“经验驱动”向“模型驱动”思维转变的人机协同（Human-Machine Teaming）策略。 第九章：面向未来的质量：自学习与持续演化系统 最后，本章展望了机器学习（ML）在过程控制中的更深层应用，如强化学习（Reinforcement Learning）在寻找非线性最优控制策略方面的潜力，以及联邦学习（Federated Learning）在跨工厂数据共享与模型训练中的隐私保护应用。目标是构建一个能够通过运行经验不断自我优化、持续演进的“自适应制造系统”。 --- 本书适合对象： 寻求将数据科学和工业4.0技术应用于质量管理实践的制造企业高管和中层管理者。 工业工程师、自动化工程师和质量保证专业人员。 研究过程控制、系统工程和运营管理的硕士及博士研究生。 本书提供的是一套实战指导，帮助读者构建下一代能够自我感知、自我预测并能快速适应环境变化的智能制造流程。
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