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出版者:

作者:Burr, John T.

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 116.33

装帧:

isbn号码:9780824790523

丛书系列:

图书标签:

• 统计质量控制
• 质量管理
• 统计学
• 工业工程
• 六西格玛
• 过程控制
• 数据分析
• 可靠性工程
• 质量改进
• 概率论

《现代制造与服务质量优化：理论、方法与实践》 本书致力于为读者提供一个全面、深入的质量管理与控制知识体系，特别关注在快速变化的现代工业与服务领域中，如何有效提升产品与服务质量，实现持续改进与卓越运营。全书结构清晰，逻辑严谨，内容涵盖了质量管理的理论基石、实用的分析工具、先进的统计方法以及成功的实践案例，旨在帮助读者构建系统的质量思维，掌握解决实际问题的能力。 第一部分：质量管理的基础与理念 本部分将首先阐述质量的本质、演变过程及其在现代商业环境中的核心地位。我们将深入探讨不同质量管理思想家的贡献，从休哈特、戴明、朱兰到费根堡姆，理解他们提出的核心原则，如PDCA循环、零缺陷理念、质量成本等。同时，本书还将着重分析现代质量管理所面临的新挑战，如全球化竞争、客户期望的不断提升、技术革新带来的机遇与风险，以及服务质量的特殊性等。读者将在此基础上，建立起对质量管理宏观层面的深刻认识，理解其战略意义。 第二部分：数据驱动的质量分析工具 质量改进离不开数据的支持。本部分将详细介绍一系列行之有效的质量分析工具，这些工具能够帮助我们识别问题根源、评估现状并驱动改进。我们将从基础的图表工具入手，例如： 鱼骨图（Ishikawa Diagram）：学习如何系统性地识别和分类导致质量问题的潜在原因，从人、机、料、法、环、测等多个维度进行分析，为问题解决提供清晰的思路。 帕累托图（Pareto Chart）：掌握识别“关键少数”与“次要多数”的方法，聚焦于最重要的少数问题，将有限的资源投入到最有价值的改进活动中，实现效益最大化。 控制图（Control Charts）：这是理解过程稳定性的核心工具。我们将深入讲解不同类型的控制图（如Xbar-R图、p图、np图、c图、u图等），以及如何正确绘制、解读和应用它们来监控过程变异，区分特殊原因和普通原因，判断过程是否处于受控状态，并及时预警潜在的失控迹象。 散点图（Scatter Diagram）：学习如何利用散点图来探索两个变量之间的关系，判断是否存在相关性，为进一步的因果分析奠定基础。 直方图（Histogram）：理解如何通过直方图直观地展示数据的分布特征，了解数据的集中趋势、离散程度和形状，初步评估过程能力。 分层法（Stratification）：掌握如何将数据按不同因素（如生产班次、设备、供应商等）进行分类，以便更精确地识别导致质量问题的具体环节。 检查表（Check Sheet）：学习如何设计和使用简洁高效的检查表，用于系统地收集数据，为后续分析提供准确的原始信息。 第三部分：高级统计方法在质量控制中的应用 在掌握了基础工具后，本书将进一步深入探讨更复杂的统计方法，这些方法在更精细化的质量分析与过程优化中发挥着关键作用。 过程能力分析（Process Capability Analysis）：我们将详细讲解如何计算和解释过程能力指数（如Cp、Cpk、Pp、Ppk），以及这些指数的意义。通过过程能力分析，可以量化评价一个过程在满足规格要求方面的表现，判断当前过程是否能够稳定地生产出合格的产品。我们将讨论如何根据过程能力分析的结果制定改进目标和措施。 实验设计（Design of Experiments, DOE）：实验设计是优化过程参数、发现影响产品或服务质量的关键因素的强大工具。本书将介绍基本的实验设计原理，包括全因子设计、部分因子设计、析因设计等，以及如何根据实际情况选择合适的实验方案。读者将学习如何分析实验结果，识别显著影响质量的因素，并找到最优的工艺参数组合，从而实现性能的显著提升。 回归分析（Regression Analysis）：学习如何使用简单线性回归和多元线性回归来建立变量之间的数学模型，预测响应变量的值，并量化各个自变量对响应变量的影响程度。在质量控制中，回归分析可以帮助我们理解哪些因素（如原材料成分、温度、压力等）对产品关键特性（如强度、精度、可靠性等）有显著影响，从而指导我们进行有效的参数调整。 抽样检验（Sampling Inspection）：在某些情况下，对所有产品进行检验成本过高或不可行。本书将介绍抽样检验的基本原理，包括如何设计合适的抽样方案（如计数型抽样和计量型抽样），以及如何根据抽样结果做出接收或拒收的决策。我们将讨论抽样检验的优缺点，并探讨其在不同场景下的应用。 可靠性工程基础（Fundamentals of Reliability Engineering）：理解产品或系统在规定条件下，在规定时间内完成规定功能的能力。我们将介绍可靠性模型（如指数分布、威布尔分布）、可靠性指标（如平均无故障时间MTTF/MTBF、失效率）以及一些基本的可靠性分析方法，帮助读者理解和提升产品的长期稳定性与耐久性。 第四部分：质量管理体系与持续改进 理论方法需要落实在体系和实践中。本部分将聚焦于质量管理体系的建立与运行，以及如何构建一个持续改进的文化。 质量管理体系标准（如ISO 9000系列）：介绍主流的质量管理体系标准的核心要求和原则，帮助读者理解如何构建一个符合国际标准、系统化、文件化的质量管理体系，以确保产品和服务的质量符合要求，并实现客户满意度。 六西格玛（Six Sigma）方法论：深入剖析六西格玛的 DMAIC （定义、测量、分析、改进、控制）和 DMADV （定义、测量、分析、设计、验证）等核心方法论。我们将详细介绍每个阶段的具体步骤、常用工具和技术，以及如何通过数据驱动的项目来显著降低缺陷率，提升过程效率和客户满意度。 精益生产（Lean Manufacturing）与精益服务（Lean Service）：探讨如何通过识别和消除生产或服务过程中的浪费（如等待、过量生产、不必要的运输、过度加工、库存、不必要的动作、缺陷等），来优化流程，提高效率，缩短周期，降低成本。我们将讨论精益原则在不同行业中的应用。 六西格玛与精益的融合（Lean Six Sigma）：介绍如何将六西格玛的数据驱动的改进能力与精益的消除浪费的原则相结合，形成一个更加强大、全面的质量改进框架，以实现卓越的运营绩效。 质量改进的领导力与文化建设：强调质量管理并非仅仅是工具和流程，更关乎领导者的承诺、员工的参与和组织的文化。我们将讨论如何建立一种鼓励持续改进、鼓励创新的组织文化，如何培养质量意识，以及如何有效管理变革，确保质量改进活动的成功实施。 第五部分：行业实践案例与前沿展望 为了让读者更好地理解理论与方法的实际应用，本书的最后部分将提供一系列来自不同行业（如制造业、医疗保健、金融服务、软件开发等）的真实案例。这些案例将展示如何运用本书所介绍的工具和方法来解决具体的质量问题，实现显著的业务成果。 最后，本书还将对质量管理领域的未来发展趋势进行展望，包括智能制造中的质量控制、人工智能在质量检测与预测中的应用、大数据分析在质量洞察中的作用等，以期激发读者对质量管理前沿的思考。 本书适合于质量工程师、生产管理者、研发人员、服务质量专业人士，以及任何希望深入了解和应用现代质量管理与控制技术的读者。通过学习本书，读者将能够提升自身在质量领域的专业能力，为组织的可持续发展和竞争力的提升贡献力量。

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**第四段** 阅读体验中，章节之间的过渡设计是本书的一大亮点。很多统计学著作在从描述性统计转向推断性统计，或者从过程监测转向过程改进时，会产生明显的断裂感，仿佛在阅读两本不同的书。但这本教材的作者显然花费了大量精力来打磨这种“流动性”。章节末尾的“回顾与延伸”部分，总能巧妙地将本章学到的工具，与下一章将要介绍的概念联系起来，形成一个有机整体。比如，在讲完SPC（统计过程控制）的基础工具后，紧接着就引入了实验设计（DOE）的基本思想，暗示了控制的下一步是优化输入变量。这种结构上的连贯性，极大地帮助我建立起了质量管理工具箱的整体框架，而不是孤立地学习零散的技术点。

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**第五段** 坦白说，对于那些期望在几小时内就能掌握SPC精髓的读者来说，这本书可能显得有些“厚重”。它要求读者有一定的数学基础，或者至少愿意投入时间去理解背后的概率论和数理统计原理。书中的数学推导虽然详尽，但有时密度较大，需要反复阅读才能完全消化。不过，正是这种不妥协于浅薄的态度，使得这本书成为了一个可靠的参考工具书，而非仅仅是临阵磨枪的速成指南。我更倾向于将其视为一本可以伴随职业生涯成长的伙伴——初级阶段能提供清晰的入门路径，而随着经验的积累，那些曾经略过的深入讨论和脚注，又会展现出新的洞察力。它成功地在学术的深度和工程的实用性之间，找到了一个极佳的平衡点。

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**第三段** 这本书的语言风格，初读时可能会让人觉得略微有些“学术化”，但这恰恰是它深度的体现。作者在论述随机性与系统性变异的区别时，所采用的句式和词汇选择，带着一种老派的严谨和一丝不苟。然而，一旦你适应了这种节奏，就会发现其中蕴含的强大逻辑力量。它不是那种为了迎合初学者而刻意“口语化”的读物，它要求读者付出相应的认知努力。例如，在讨论过程能力指数（Process Capability Indices）时，作者没有简单地罗列 $C_p$ 和 $C_{pk}$ 的公式，而是深入探讨了它们在不同分布假设下的局限性，并引入了更稳健的估计方法。这种对细节和边界条件的关注，体现了作者作为资深统计学家的专业素养，让这本书的价值远超一般的入门手册。

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**第一段** 这本书的排版和装帧着实让人眼前一亮。封面设计简约而不失专业感，那种沉稳的蓝色调立刻就能给人一种严谨治学的印象。拿到手里沉甸甸的，纸张的质感也相当不错，阅读体验上，作者在图表的呈现上花费了不少心思。清晰的流程图和那些复杂的统计模型图示，都处理得井井有条，即使是初次接触这些概念的人，也能大致把握其逻辑脉络。尤其值得称赞的是，书中对关键术语的定义和注释都非常精准，不像有些教科书那样含糊不清。我记得我之前翻阅过一本老旧的统计教材，里面很多公式推导都显得过于跳跃，让人摸不着头脑，而这本则不然，它似乎在努力地搭建一座坚实的桥梁，将理论与实践连接起来，每一步都走得踏实而稳健，体现了作者对教学艺术的深刻理解。

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**第二段** 对于实际操作层面的应用，这本书的侧重点显得尤为突出。它不仅仅停留在理论的空中楼阁，而是大量引入了工业界真实案例进行剖析。我尤其欣赏作者在引入控制图（Control Charts）时所采取的渐进式教学方法。从最基础的 $ar{X}$ 和 $R$ 图讲起，到更复杂的 $ ext{EWMA}$ 或 $ ext{CUSUM}$ 图，讲解的逻辑层次分明，绝无堆砌之感。书中给出的案例数据似乎都经过了精心的筛选，既能展现出过程失控时的典型特征，又不至于复杂到让人望而却步。我发现自己能够很快地将书中的步骤套用到我目前项目中的数据分析上，这得益于作者在讲解每一个控制图构建时，都明确指出了其背后的统计假设和适用前提，避免了那种“万能公式”的误导，非常实用。

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