具体描述
《数字化加工过程质量控制方法与技术》以零件数字化加工过程的多源多工序质量控制问题为研究对象，重点论述了作者在理论方法与关键使能技术方面所取得的研究成果。全书共由9章组成。其中，第1章从总体上介绍了数字化加工过程质量控制问题及其内涵；第2、3章则从工序流和测量与传感网络配置的角度出发，阐述了零件加工过程建模、质量数据的采集与处理等方面的方法及关键技术细节；作为《数字化加工过程质量控制方法与技术》的重点，第4章系统介绍了基于复杂网络理论的工序误差传递建模与解算方法；第5～8章则从稳态生产控制的角度出发，介绍了面向工序的统计过程质量控制方法、控制图模式识别、基于设备的e—QC结点模型及其工件加工质量跟踪方法、工件质量的变化管理、基于统计过程控制的加工误差溯源等；第9章从加工设备的精度保障角度出发，论述了设备健康维护的方法与技术。
《数字化加工过程质量控制方法与技术》既可供从事先进制造领域内研发和工业应用的工程科技人员、高校院所的研究人员参考，也可作为相关专业本科生及研究生的教学参考书。
《精益生产系统优化与故障诊断实务》 本书简介 在当前高度竞争的全球制造业环境中，生产效率、产品质量和设备可靠性已成为企业生存和发展的核心要素。传统的质量控制方法往往侧重于事后检验和修补，难以应对快速变化的市场需求和日益复杂的制造工艺。《精益生产系统优化与故障诊断实务》聚焦于如何构建一个主动、预测性和自适应的生产体系，旨在为工程师、生产管理者和技术人员提供一套全面、实用的工具和方法论，以实现生产过程的持续改进和卓越运营。 本书摒弃了对单一环节的孤立优化，转而采用系统工程的视角，强调将精益理念、工业物联网（IIoT）数据分析与现代故障诊断技术深度融合，构建一个信息驱动的智能制造框架。全书内容紧密围绕“预防、检测、响应与优化”的闭环管理展开，确保从原材料入库到最终产品出厂的每一个环节都处于最优控制状态。 第一篇：精益生产体系的构建与数据基础 本篇深入剖析了精益制造的核心哲学，并着重强调了数据在支撑精益决策中的关键作用。 第一章：从流程浪费到价值流识别 详细阐述了精益生产的七大浪费（Muda）在现代离散和流程制造中的具体体现。书中通过大量的行业案例，指导读者如何运用价值流图（VSM）技术，精确描绘出当前状态的物流和信息流，识别出非增值活动所占用的时间与资源。重点讨论了如何区分“必要的不浪费”与“纯粹的浪费”，为后续的流程再造打下坚实的基础。此外，本章还引入了“拉动式生产系统”的构建原理，包括看板（Kanban）的设计、实施及其在平衡生产节拍（Takt Time）中的应用策略。 第二章：工业物联网（IIoT）与实时数据采集架构 现代生产过程的数据采集能力是实施高级控制和预测性维护的前提。本章详细介绍了IIoT在制造环境中的部署架构，包括传感器技术（如振动、温度、声学监测）、边缘计算（Edge Computing）的必要性及其优势，以及数据清洗与预处理技术。内容涵盖了OPC UA、MQTT等主流工业通信协议的应用场景和数据模型建立，确保采集到的海量数据具有高准确性和低延迟性。强调了数据采集的“粒度”对后续分析结果的决定性影响。 第三章：基于SPC的统计过程控制与过程能力分析 统计过程控制（SPC）是保障过程稳定性的基石。本章详细介绍了Shewhart控制图的原理、选择标准（如X-bar与R图、P图、C图等）及其应用场景。重点内容包括：如何设定和调整控制限（UCL/LCL），如何识别特殊原因变异（Special Cause Variation）并进行根本原因分析（RCA）。此外，深入讲解了过程能力指数（Cp, Cpk, Pp, Ppk）的计算、解读及其在评估工艺成熟度和满足客户规格要求方面的指导意义。 第二篇：先进故障诊断与预测性维护策略 本篇是全书的核心，专注于如何利用数据分析技术，将故障的被动响应转变为主动的预测与预防。 第四章：设备健康监测（PHM）的基础理论与信号处理 介绍了设备健康管理（PHM）的基本框架，包括状态基准线的建立、健康指标（Health Indicators, HI）的选取与特征工程。针对常见的机械故障（如轴承磨损、齿轮啮合不良、电机绕组失效），详细讲解了信号处理技术，如傅里叶变换（FFT）在识别旋转机械的周期性故障中的应用，以及小波分析（Wavelet Analysis）在处理非平稳信号方面的优势。强调了如何从原始振动、电流或声学信号中提取出能有效指示设备健康状况的特征参数。 第五章：基于机器学习的故障模式识别与剩余使用寿命（RUL）预测 本章聚焦于应用现代数据科学方法进行故障诊断。内容包括：监督学习模型（如支持向量机SVM、随机森林）在分类已知故障模式中的应用；无监督学习（如聚类分析）在发现潜在异常工况中的作用。尤为重要的是，本章详细阐述了用于预测设备剩余使用寿命（RUL）的退化模型，包括基于物理模型（如威布尔模型）和基于数据驱动模型（如长短期记忆网络LSTM在时间序列预测中的应用），指导读者如何建立一个可信赖的RUL预测区间。 第六章：故障模式、影响及对策分析（FMECA）的深化应用 FMECA是风险管理的重要工具，本书将其与实时数据监测相结合，构建动态的风险评估体系。讲解了如何系统地评估每个潜在故障模式的严重度（S）、发生度（O）和探测度（D），并计算风险优先数（RPN）。与传统方法的区别在于，本书强调如何利用第二章和第五章获得的实时数据（如设备运行温度、振动特征的持续变化趋势）来动态调整“发生度”的评分，从而实现对高风险设备更及时的维护干预。 第三篇：优化闭环与持续改进实践 本篇着眼于如何将前两篇建立的诊断和预测能力转化为具体的、可执行的维护和控制策略，形成一个持续优化的闭环。 第七章：基于状态的维护（CBM）与维护资源优化 详细阐述了如何从基于时间的定期维护（TBM）向基于状态的维护（CBM）平稳过渡。内容涵盖了维护阈值的科学设定（基于预测模型的结果）、维护工作包的标准化与模块化。重点讨论了如何优化备件库存管理（Spare Parts Inventory Management），利用预测的故障概率来精确预测未来一定时间内的备件需求，从而最小化库存持有成本和停机风险。 第八章：人机交互界面与决策支持系统 再先进的分析也需要直观的展示才能转化为有效的行动。本章探讨了如何设计高效的生产控制室（Control Room）和操作员界面。内容包括关键性能指标（KPIs）的可视化仪表板设计、异常报警的优先级排序机制，以及如何构建一个集成故障诊断结果的决策支持系统（DSS），为值班工程师提供“下一步建议行动”（Recommended Actions），从而缩短故障响应时间并减少人为误判。 第九章：流程再造与持续改进的文化植入 精益和智能制造的成功，最终依赖于组织文化和人员能力。本章总结了如何利用前述的优化成果（如更高的设备综合效率OEE、更低的意外停机率）作为持续改进的驱动力。介绍了跨职能团队（Cross-Functional Teams）在解决复杂系统性问题中的作用，并提出了定期的“健康回顾会议”机制，确保设备和过程的优化目标能够持续对齐企业的战略目标。 本书特点： 实践导向： 理论阐述简洁，重点在于提供可立即应用于工厂现场的工具和操作步骤。 系统集成： 首次将精益管理、IIoT数据采集、高级信号处理与预测性维护方法论有机结合。 数据驱动： 强调从“数据到洞察再到行动”的完整路径，而非停留在数据描述层面。 适用广泛： 适用于汽车制造、航空航天、重型装备、流程工业等对设备稳定性和过程质量有极高要求的行业。 阅读本书，读者将能够系统地理解如何将制造现场的“黑箱”转化为一个透明、可预测、自我优化的智能系统，从而显著提升生产效率和产品质量的稳定性。
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