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出版者:中国标准出版社

作者:顾钟毅

出品人:

页数:177

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787506635073

丛书系列:

图书标签:

• 质量检验
• 质量控制
• 检验基础
• 计量技术
• 标准规范
• 检测方法
• 质量管理
• 工业检测
• 产品质量
• 实验技术

现代工业质量管理与过程控制：面向智能制造的系统化方法 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的现代工业质量管理与过程控制的系统化框架。在当前以数字化、智能化为核心的第四次工业革命浪潮中，传统的基于终检的质量控制模式已无法满足高端制造、精益生产以及敏捷供应链对产品可靠性和一致性的严苛要求。本书正是为应对这一时代挑战而编写，它不仅涵盖了质量管理的基本原理和工具，更将重点放在了如何利用先进技术和系统思维，将质量内建于产品设计和制造过程的每一个环节。 第一部分：质量哲学的演进与现代质量体系构建 本部分从宏观视角审视质量的定义及其在不同历史阶段的演变。我们探讨了从“缺陷发现”到“预防为主”的范式转移，深入剖析了四大质量大师——休兰德（J.M. Juran）的质量成本理论、戴明（W. Edwards Deming）的系统化管理思想、克劳斯比（Philip B. Crosby）的“零缺陷”理念以及石川馨（Kaoru Ishikawa）的基层质量改进工具——对现代质量管理实践的深远影响。 重点章节详述了ISO 9001:2015 质量管理体系（QMS）的最新要求与实施策略。我们不再将ISO 9001视为仅仅是获取认证的文案工作，而是将其深度融入企业的战略规划和运营流程之中。具体内容包括： 1. 基于风险和机遇的思维（Risk-Based Thinking）：如何识别并量化过程中的潜在风险点，并据此制定主动性的质量改进计划，而非被动响应不合格项。 2. 组织背景与相关方的需求分析：如何系统地理解客户、监管机构、供应商及内部团队对质量的期望差异，并将其转化为可执行的质量目标。 3. 领导作用与全员参与：探讨高层管理者如何通过设立清晰的质量方针和资源分配，驱动全员的质量文化建设，使质量成为组织的核心竞争力。 4. 知识管理在质量体系中的作用：论述如何系统地捕获、维护和应用组织知识（如工艺标准、历史数据、失效分析报告），以防止知识流失和重复犯错。 第二部分：过程控制与统计过程控制（SPC）的深化应用 过程的稳定性和可预测性是保证产品一致性的基石。本部分是本书的技术核心，聚焦于如何通过科学的方法监控、分析和调整生产过程，确保输出符合规格。 我们超越了传统的控制图（如$ar{X}$-R图）的简单应用，深入探讨了： 1. 多变量过程的统计监控：针对现代复杂机械加工、化学合成等领域，详细介绍了多元统计过程控制（MSPC），如Hotelling $T^2$ 图和主成分分析（PCA）在过程异常检测中的应用。 2. 过程能力评估的精确化：不仅计算$C_p$和$C_{pk}$，更着重于在非正态分布、截断分布或存在前期建立基础的工艺能力分析（Process Capability Analysis, PCA）的实际操作与解读。 3. 测量系统分析（MSA）的严谨性：详细阐述了 Gage R&R 研究（重复性与再现性分析）的各种模型（如方差分析法ANOVA、属性数据分析），强调测量不确定度对过程判断的决定性影响。 4. 过程优化与设计空间建立：结合统计实验设计（DOE），讲解如何系统地筛选关键工艺参数（Factors），确定最佳的工艺窗口（Operating Window），并为后续的智能控制奠定数据基础。 第三部分：面向智能制造的质量数据架构与前沿技术 随着物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）技术在制造业中的普及，质量管理正向“预测性质量控制”迈进。本部分将传统质量工具与现代信息技术深度融合。 核心内容包括： 1. 工业大数据采集与清洗：探讨如何从PLC、SCADA系统、传感器网络中高效、实时地采集海量过程数据，并进行数据清洗、标签化和特征工程，以适应高级分析模型的输入要求。 2. 预测性维护（PdM）与质量关联：分析设备状态数据与产品质量波动之间的内在联系。通过对关键设备健康指标（如振动、温度、功耗）的实时监测，预测设备性能下降导致的潜在质量漂移，实现预防性干预。 3. 机器学习在质量缺陷分类中的应用：重点介绍计算机视觉技术（如深度学习的卷积神经网络CNN）在产品表面缺陷检测、尺寸测量自动化中的部署流程、模型训练策略以及误报率控制。 4. 数字孪生（Digital Twin）在质量仿真中的应用：构建物理生产过程的虚拟映射，利用孪生模型进行“What-If”的质量场景模拟，预判不同参数设定对最终产品特性的影响，从而实现虚拟调试和参数优化。 第四部分：质量改进方法论与问题解决的高阶技巧 本书不仅教授“做什么”，更注重“如何系统地做”。我们深入剖析了全球公认的、行之有效的质量改进方法论，并指导读者如何根据具体问题情境选择最合适的工具组合。 1. 六西格玛（Six Sigma）的DMAIC/DMADV流程详解：不仅讲解Define、Measure、Analyze、Improve、Control（DMAIC）的步骤，还详细阐述了面向新产品开发和流程设计的DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）流程。特别强调如何在高缺陷率和高变异性的复杂问题中，运用“测量”阶段的系统性数据收集策略来锁定真正的原因。 2. 失效模式与影响分析（FMEA）的动态化管理：教授如何构建过程FMEA（PFMEA）和设计FMEA（DFMEA），并着重于如何利用动态的风险优先数（RPN）评估和控制措施的有效性验证，确保FMEA不再是静态文档，而是持续改进的驱动力。 3. 根本原因分析（RCA）的结构化方法：超越“五问法”的简单罗列，系统介绍因果矩阵分析、失效树分析（FTA）以及如何利用Pareto图、散点图等工具，将直觉判断转化为基于数据的因果链条证明。 结论 本书是为工程师、质量专业人员、生产管理者以及相关专业高年级学生量身打造的实用指南。它强调质量管理的系统性、技术前瞻性和实践可行性，旨在帮助读者构建一套能够支撑企业在高度竞争市场中实现卓越运营和持续创新的质量管理与过程控制体系。学习本书，意味着掌握将质量从“成本中心”转变为“价值创造中心”的关键能力。

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