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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Barker, Thomas B.

出品人:

页数:712

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9780824723095

丛书系列:

图书标签:

实验设计
质量工程
统计学
实验规划
优化
可靠性
六西格玛
DOE
过程改进
质量控制

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具体描述

Continuing a best-selling tradition, the third edition of Quality by Experimental Design uses the same easy-to-read and understand format that made the previous two editions so popular with newcomers and experienced readers alike. Completely revised and revamped, the third edition has lost none of the features that made each of the previous editions bestsellers in their own right. Written in Thomas Barker's trademark, conversational style, the third edition includes new topics on inference, more realistic practice problems, examples using Minitab(R), and a large dose of Robust Design philosophy and methods. Barker integrates the Robust Design, sometimes known as the Taguchi approach, as a natural part of the design effort and establishes a criterion for measurement variables. He provides step-by-step guides to the Minitab software that give you the ability to apply the concepts in practical applications and includes easy to use experimental design templates. The author presents the mathematical aspects of statistical experimental design in an intuitive rather than a theoretical manner. Emphasizing both the philosophy and the techniques for setting up experiments, the book shows you how to achieve increased efficiency, timely accomplishment of goals, visualization through graphical and numerical representation, and control of the experiment through careful planning. Those new to QED will find some of the most powerful ideas in scientific investigation and engineering understanding in this book. Seasoned QED'ers will appreciate the new insight it offers and timely reviews of subjects in which they may have become a bit rusty.

精选设计与质量优化：探究统计过程控制的实践与前沿图书简介本书聚焦于现代制造业与工程领域中至关重要的一个环节：如何通过严谨的实验设计与系统性的质量控制方法，实现产品性能的稳健提升与缺陷率的最小化。我们深入探讨了从基础的统计学原理到复杂的多变量过程控制策略，旨在为工程师、质量专家、研发人员以及致力于卓越运营的管理者提供一套全面、可操作的理论框架与实践指南。第一部分：统计过程控制（SPC）的基石与应用本部分将带领读者构建对统计过程控制（SPC）的深刻理解。SPC不仅仅是绘制图表，它是一种哲学，一种通过数据驱动决策来管理和改进过程变异性的系统方法。 1. 统计基础的回顾与强化：我们首先复习了描述性统计（均值、中位数、标准差）和推断性统计（概率分布、置信区间）的核心概念。重点在于理解过程变异性的来源——内在的随机性（普通原因）与外在的异常干扰（特殊原因）。对正态分布、泊松分布和二项分布在过程数据分析中的适用性进行了详细阐述，强调了在应用任何SPC工具前，数据分布的诊断是至关重要的第一步。 2. 过程能力分析的深度剖析：过程能力是衡量一个过程能否持续稳定地产出符合规格要求产品的关键指标。本书详细解析了$C_p$、$C_{pk}$、$P_p$和$P_{pk}$的计算、解释及其局限性。我们不满足于公式的罗列，而是深入探讨了在非正态分布或过程存在漂移情况下的能力评估方法，例如使用过程的实际百分位数或非参数方法。特别引入了关于“短期过程能力”与“长期过程能力”的区别，指导读者如何区分过程的固有能力与实际运行表现。 3. 控制图表的构建与解读的艺术：控制图是SPC的心脏。我们系统地介绍了各种控制图的应用场景：计量值控制图： $ar{X}$ 与 $R$ 图（小样本）和 $ar{X}$ 与 $s$ 图（大样本）的绘制细节、控制限的计算依据，以及如何根据子组大小和数据类型进行选择。计数值控制图： $p$ 图（不合格品率）、$np$ 图（不合格品数）、$c$ 图（缺陷数）和 $u$ 图（单位缺陷率）的适用条件。特殊情况的控制图：对于具有趋势或批次相关性的数据，我们引入了EWMA（指数加权移动平均）图和CUSUM（累积和）图，它们在检测微小但持续的过程偏移方面表现卓越。 4. 规则的应用与过程状态的判断：控制图的价值在于识别“失控”状态。本书详细阐述了西方电气公司（Western Electric）规则、Nelson 规则等一系列用于识别特殊原因的模式识别准则，例如连续七点上升/下降、连续十四点交替等。更重要的是，我们探讨了在不同行业（如高科技与流程工业）中，如何根据过程的敏感度和成本效益来定制和调整这些规则。第二部分：实验设计（DOE）的理论与多因素优化实验设计是主动干预和系统性地探索输入变量（因子）对输出结果（响应）影响的科学方法。本部分旨在使读者掌握设计实验的策略，从而高效地识别关键驱动因素并建立稳健的模型。 1. DOE的基础概念与实验策略选择： DOE的核心在于“控制变异性”和“最大化信息获取”。我们阐述了“混淆”（Confounding）的概念及其对实验结果解释的危害，并强调了随机化（Randomization）、分组（Blocking）和重复（Replication）这三大核心支柱。针对不同的研究目的（筛选因子、确定最优设置、建立预测模型），本书对比了以下策略的优劣：筛选实验：重点介绍分数因子设计（Fractional Factorial Designs），如何高效地筛选出少数关键因子。表征实验：全因子设计（Full Factorial Designs）在因子数量较少时的应用。稳健性设计：介绍如何将DOE与质量工程结合，处理噪声因子。 2. 线性模型与方差分析（ANOVA）： DOE的分析通常依赖于线性回归模型和方差分析。本书提供了详尽的ANOVA表解读指南，教导读者如何判断主效应、交互作用的显著性。我们深入探讨了残差分析的重要性，确保模型的假设条件（独立性、正态性、等方差性）得到满足，并提供了处理违反这些假设的实用技巧（如数据转换）。 3. 响应曲面法（RSM）：当确定了关键因子后，目标转向优化过程设置。响应曲面法是实现这一目标的黄金标准。我们详细讲解了：中心复合设计（CCD）：如何高效地探索二次曲面，确定最优的工艺窗口。 Box-Behnken 设计（BBD）：在约束条件下进行曲面拟合。曲面解读与优化：教授如何通过等高线图、3D曲面图和最大化/最小化响应的数学方法，找到使目标输出最大化且性能最稳定的最佳操作点。第三部分：整合与前沿：迈向六西格玛与过程改进本部分将SPC和DOE的工具集成到一个系统的改进框架中，并展望了现代工业面临的挑战。 1. 稳健设计（Taguchi 方法论简述）：虽然传统DOE关注优化信号因子，但稳健设计（Taguchi 方法）的核心在于降低噪声因子（环境波动、材料批次差异等）对性能的影响。本书介绍了信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N）的概念，以及如何通过正交表设计来同时优化信号因子和最小化噪声影响，实现“性能与稳健性兼得”的目标。 2. 过程改进的系统化流程：我们将DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）框架与前述工具进行映射。例如，在“测量”阶段应用SPC评估基线能力；在“分析”阶段使用DOE识别关键输入；在“控制”阶段部署新的控制图以维持改进成果。 3. 现代数据环境下的挑战：在工业4.0时代，数据流是连续且海量的。我们讨论了传统SPC在处理高频、高速数据流时的局限性，并简要探讨了如何利用更先进的在线监测技术（如基于机器学习的异常检测）来补充或增强传统的控制图方法，确保过程分析的前瞻性与实时性。总结本书不仅是操作手册，更是一本思维导引，旨在帮助读者从被动应对质量问题转变为主动设计和控制卓越过程。通过扎实的统计基础和强大的实验设计工具箱，读者将能够系统性地减少浪费、降低成本，并最终交付出高度可靠和可预测的产品与服务。