Statistical Quality Design and Control (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Richard E. DeVor

出品人:

页数:960

译者:

出版时间:2006-07-25

价格:USD 139.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130413444

丛书系列:

图书标签:

• 统计质量设计
• 统计过程控制
• 质量管理
• 实验设计
• 六西格玛
• 可靠性工程
• 质量工程
• 数据分析
• 第二版
• SQC

统计质量设计与控制（第二版）图书简介 书名： Statistical Quality Design and Control (2nd Edition) 作者： [此处应填写原书作者信息，为使简介独立，此处省略，但在实际图书介绍中是必需的] 出版社： [此处应填写原书出版社信息] 出版日期： [此处应填写原书出版日期] --- 聚焦于过程理解、优化与稳健性：一本面向现代工业挑战的权威指南 《统计质量设计与控制（第二版）》是一部全面、深入且高度实用的教材与参考手册，专为工程师、质量专业人员、研发科学家以及需要掌握前沿统计工具来提升产品和服务质量的决策者而设计。本书的宗旨是超越传统的质量控制范畴，将统计思维融入到产品的整个生命周期——从概念设计、过程开发到日常监控与持续改进。 在当今竞争白热化的全球市场中，质量不再仅仅是缺陷的消除，而是设计中的稳健性和过程的预测能力的体现。第二版在继承第一版坚实统计学基础的同时，对内容进行了大规模的更新和现代化，以应对工业4.0、大数据和复杂系统集成带来的新挑战。 本书的核心结构与内容深度 本书的结构围绕统计学在质量领域的三大支柱展开：质量度量与描述、过程控制与监控，以及实验设计与优化。 第一部分：质量的统计基础与过程的度量 本部分为后续高级主题奠定必要的数学和统计学基础。它不仅回顾了概率论和推断统计学的核心概念，更重要的是，它强调了如何将这些理论应用于实际的质量数据。 数据可视化与探索性分析（EDA）： 深入探讨如何使用直方图、箱线图、散点图矩阵以及QQ图等工具来揭示过程的潜在模式、偏态和异常值。特别强调了在小样本情况下如何进行可靠的初步判断。 过程能力分析（Process Capability）： 本书对过程能力指数（如 $C_p, C_{pk}, C_{pm}$）的解释极为细致，并引入了更具鲁棒性的非正态分布下的能力评估方法。重点讨论了如何区分规格限（Specification Limits）和控制限（Control Limits）在质量保证中的作用。 测量系统分析（MSA）： 这是确保数据可靠性的基石。本书详细讲解了 Gage R&R（重复性与再现性）研究，包括属性数据和变量数据的分析方法。引入了现代计量经济学方法来评估测量系统偏倚和线性，确保所有控制图和实验设计的结果都建立在准确的测量基础之上。 第二部分：统计过程控制（SPC）的现代化与应用 第二部分是本书的实践核心，它超越了 Shewhart 控制图的基础知识，深入探讨了如何构建一个能够预警和诊断的动态监控系统。 经典控制图的深入解读： 对 $ar{X}$ 和 R/s 图的构建、应用场景及其统计假设进行了详尽的阐述。重点分析了何时应使用中位数图或 $p/np/c/u$ 图。 对“随机波动”与“非随机波动”的鉴别： 详细阐述了如何识别和解释控制图上的运行规则（如西方、朱特等规则），并强调了这些规则背后的统计推断逻辑。 先进的控制图技术： 这是第二版的亮点之一。本书全面介绍了针对低缺陷率或快速变化的流程的先进方法： 指数加权移动平均图 (EWMA)： 专门用于检测微小、持续的过程漂移。 累积和图 (CUSUM)： 解释了如何通过设定决策区间来优化对过程均值偏移的检测速度。 广义线性模型在控制图中的应用： 探讨了如何将非正态计数数据或二元响应数据纳入在线监控框架。 过程监控的系统集成： 讨论了如何将 SPC 软件化、自动化，并与 MES（制造执行系统）集成，实现实时预警和过程干预建议。 第三部分：稳健设计与统计实验设计（DOE） 本书将质量改进的焦点从“事后补救”转移到“事前预防”。统计实验设计被视为实现质量和性能稳健性的关键工具。 统计实验设计的基础理论： 详细介绍了因子设计（Factorial Designs）、分数因子设计（Fractional Factorial Designs）以及田口方法的哲学与实践。书中通过大量的工程实例，清晰地展示了如何区分控制因子（Controllable Factors）和噪声因子（Noise Factors）。 稳健性优化（Robust Design）： 核心内容集中在最小化过程对未控因素（如环境温度、材料批次差异）的敏感性。讲解了信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N）的计算、分析和优化，指导工程师如何设计出在各种运营条件下都能保持高性能的产品或过程。 响应面法（Response Surface Methodology, RSM）： 针对过程优化阶段，本书系统介绍了中心复合设计（CCD）和 Box-Behnken 设计。通过二阶模型的拟合，读者可以准确地找到过程的最佳工作点，实现性能的最大化或成本的最小化。 过程改进与优化策略： 探讨了如何将 DOE 的发现转化为实际的工程规范，以及如何利用回归分析来建立过程输出与输入变量之间的精确数学模型，从而实现对质量特性的预测性控制。 面向读者的价值 《统计质量设计与控制（第二版）》的特点在于其理论的严谨性和应用的实践性。 1. 深度与广度兼备： 它不仅是入门者的理想教材，也是资深专业人员查阅复杂统计工具（如非参数 SPC 方法和高级 DOE 筛选技术）的可靠参考。 2. 强调决策制定： 书中的案例研究均取材于真实的制造和工程场景，教会读者如何根据统计证据做出成本效益最高的质量决策。 3. 现代化的统计视角： 紧密结合了现代统计软件（如 Minitab, JMP, R 等）的分析逻辑，确保读者学到的方法可以直接应用于当前的工业分析工具中。 掌握本书内容，读者将能够有效地诊断复杂制造和研发过程中的变异来源，设计出对环境变化不敏感的稳健产品，并建立起一套能够持续保持过程在最佳状态的统计监控体系。这本书是通往卓越运营和世界级质量管理不可或缺的桥梁。

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这本书的优点在于它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，让统计质量设计与控制不再是高不可攀的学术概念，而是触手可及的实用技能。我之前对统计质量控制一直有些模糊的概念，觉得它充斥着大量的数学公式和复杂的统计软件操作。但读了这本书之后，我才发现，原来这些强大的工具背后，有着清晰的逻辑和直观的原理。作者在介绍抽样检验（Sampling Inspection）时，清晰地阐述了不同抽样方案的设计思路，以及如何平衡检验成本和风险，这对于提升我的决策能力非常有帮助。书中还提供了丰富的计算示例，并鼓励读者动手进行计算和分析，这让我能够更好地掌握统计方法的应用。我认为，这本书最成功的地方在于它能够帮助读者培养一种“以终为始”的质量意识，即在产品设计的初期就考虑到如何保证其最终的质量，而不是等到生产过程中出现问题后再去补救。

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这本书对我而言，更像是一本“实操指南”，而不是一本纯粹的理论教材。它的阅读体验非常流畅，作者在讲解过程中，始终紧密围绕着“如何做得更好”这一核心目标，而不是仅仅罗列公式和定理。我特别喜欢作者在介绍控制图（Control Charts）的部分，他不仅仅讲解了如何绘制和解读各种控制图，更深入地剖析了不同类型控制图适用的场景以及如何根据过程的特性来选择最合适的工具。书中关于过程能力指数（Process Capability Indices）的阐述也十分到位，清晰地解释了Cpk、Pp等指标的含义、计算方法以及在实际评估和改进过程中的重要作用。我印象深刻的是，作者通过一些“陷阱”式的提问和反思，引导读者思考为什么某个方法有效，以及在什么情况下可能失效，这种互动式的讲解方式极大地激发了我的思考和学习兴趣。总而言之，这本书为我提供了一套系统性的工具箱，让我能够更自信地面对质量改进的挑战，并从中找到切实可行的解决方案。

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这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入统计质量控制的殿堂。作者在讲解过程中，非常注重概念的清晰性和逻辑性，并且始终以实际应用为导向，避免了空洞的理论阐述。我尤其喜欢书中关于实验设计（DOE）的章节，它不仅仅介绍了如何设计和分析实验，更深入地解释了实验背后的统计原理，以及如何通过巧妙的实验设计来高效地获取有价值的信息。书中提供的案例都非常贴近实际生产中的问题，并且作者会引导读者思考如何将学到的知识应用于解决这些问题。我注意到，这本书对于如何理解和应对数据的“噪音”有着深入的探讨，这对于我们在信息爆炸的时代做出明智的决策至关重要。总之，这本书为我提供了一套强大的分析和解决问题的工具，让我能够更自信地面对生产和质量管理中的挑战。

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对我而言，这本书最显著的价值在于它提供了一个系统性的框架，用以理解和应对质量管理中的各种复杂问题。我一直对如何有效地识别和分析过程中的变异性感到困惑，而这本书在这方面给了我极大的启发。作者在讲解测量系统分析（Measurement System Analysis, MSA）时，细致地解释了如何评估测量系统的精度和准确性，以及如何通过分析和改进来降低测量误差对质量判断的影响。这对于确保我们收集到的数据是可靠的，从而做出正确的决策至关重要。书中还强调了持续改进的重要性，并介绍了一系列的方法论，如PDCA循环和六西格玛（Six Sigma）等，这些都为我提供了持续优化产品和流程的清晰路径。我尤其欣赏书中关于“预防胜于治疗”的理念，它鼓励读者将重心放在预防性的质量设计上，从而减少不必要的浪费和返工。

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这本书的精髓在于它不仅仅停留在理论的堆砌，而是真正将统计学的力量注入到产品设计和过程控制的实际应用中。我尤其欣赏作者在阐述概念时所采用的循序渐进的方式，从基础的统计原理出发，逐步深入到更复杂的质量工具和方法。例如，在介绍实验设计（DOE）时，作者没有直接抛出高阶的设计矩阵，而是先从最简单的单因子设计开始，通过生动的案例说明如何识别关键变量并优化产品特性。这种“打地基”式的教学方法，对于我这样初次接触统计质量控制领域，但又希望能够快速掌握核心技能的读者来说，无疑是一剂强心针。更难得的是，书中提供的许多案例都取材于真实的工业场景，涵盖了从制造业到服务业的广泛领域，这让我能够清晰地看到理论是如何转化为实践的，以及如何解决实际生产中遇到的各种挑战。书中的图表和数据分析也非常到位，既有清晰的图形化展示，也有严谨的数理推导，让复杂的统计概念变得直观易懂。我个人认为，这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立起一套完整的、以数据为驱动的质量思维模式，而不仅仅是学习几个孤立的工具。

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