质量管理统计技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学

作者:周友苏//杨飒

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2010-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787301164655

丛书系列:

图书标签:

• 质量管理
• 统计技术
• 质量控制
• 数据分析
• 六西格玛
• 过程控制
• 统计过程控制
• SPC
• 质量改进
• 管理科学

好的，以下是一份为您的图书《质量管理统计技术》量身定制的、不包含其内容的详细图书简介，旨在吸引对相关领域感兴趣的读者。 --- 图书简介：现代企业运营的基石——精益生产与持续改进的实践指南 书名：精益生产与持续改进：从理论到卓越运营的实战路径 在当今快速变化的市场环境中，企业的生存和发展越来越依赖于其对效率、客户满意度和持续创新的能力。传统的管理模式已无法适应现代制造业和服务业对速度、柔性和成本控制的严苛要求。本书并非一本关于统计学公式推导或质量工具应用的教科书，而是深入探讨精益生产（Lean Manufacturing）核心理念，并将其系统性地融入企业文化与日常运营中的实践指南。 本书旨在为企业管理者、生产工程师、运营主管以及寻求提升个人专业技能的从业者提供一套清晰、可操作的路线图，帮助他们理解如何通过消除浪费、优化流程和构建持续改进的文化，实现卓越运营（Operational Excellence）。 第一部分：精益思维的重塑——理解“浪费”的本质与价值流 本部分将彻底颠覆读者对传统生产模式的认知，引导大家从“价值创造”的视角重新审视企业的每一个环节。 第一章：精益思想的源流与核心哲学 我们将追溯丰田生产系统（TPS）的诞生背景，深入解析其背后的哲学——尊重人性、持续改善（Kaizen）和“只做必要的事情”。重点阐述精益不仅仅是一种工具集，而是一种思考方式和文化基础。读者将学会如何识别那些隐藏在流程深处、却被视为“正常”的非增值活动。 第二章：价值流的描绘与分析（Value Stream Mapping, VSM） 这是精益实践的起点。本书将详尽介绍如何绘制“现状价值流图”和“未来价值流图”。我们将聚焦于工具的应用，而非理论的堆砌：如何准确量化时间、库存、周期，如何区分“有价值”与“无价值”的步骤。内容将包含大量案例分析，展示如何通过VSM快速定位流程中的瓶颈和主要浪费来源。 第三章：七大（或八大）浪费的深度剖析与对策 本书不会简单罗列等待、搬运、库存等七大浪费，而是将它们置于现代服务业和知识工作的场景中进行重新解读。例如，如何识别“信息过载”这一信息时代的“等待”浪费，如何定义“不必要的审批流程”这一“动作”浪费。每一种浪费都配有具体的量化指标和立即可以实施的改进点。 第二部分：构建精益现场——稳定化与可视化的力量 一个不稳定的流程无法被改进。本部分将专注于如何通过基础管理工具，为持续改进打下坚实的地基。 第四章：5S工作法：现场管理的基石 我们将超越简单的“整理、整顿、清扫、清洁、素养”的表面定义，探讨如何将5S系统化、日常化，并使其成为员工的自觉行为。重点阐述如何通过有效的“定置定位”实现物料的快速取用，以及如何将“素养”环节与员工的绩效考核挂钩，确保其持续性。 第五章：目视化管理：让问题“跳出来” 本书强调“眼见为实”。我们将详细介绍安灯系统（Andon）、生产看板（Kanban）的实际设计与部署。如何通过颜色、图表和指示灯，让生产状态、质量异常、安全风险在第一时间被相关人员感知，实现“异常自检”和“立即停线处理”的文化。 第六章：作业标准化与操作指导书的有效创建 标准化是稳定性的前提。本章将指导读者如何科学地制定标准作业，确保关键步骤的一致性，避免“经验主义”带来的质量波动。内容包括如何撰写易于理解、图文并茂的操作指导书（SOP），以及如何培训员工严格遵循并定期审查这些标准。 第三部分：流程驱动与拉动系统——实现准时化生产 本书的核心之一在于如何从传统的“推动式”生产转变为高效的“拉动式”系统，确保只在需要的时候，生产需要数量的产品。 第七章：看板系统的精细化设计与运作 我们将深入探讨不同类型的看板（生产看板、取货看板、信号看板）在不同生产场景下的应用策略。重点解决看板数量的计算模型，以及如何应对市场需求的波动性，避免看板系统的过度复杂化或失效。 第八章：生产平衡与节拍时间（Takt Time）的设定 在实现拉动之前，必须确定客户需求的节奏。本章将详细阐述如何准确计算节拍时间，并运用它来平衡生产线上的负荷，确保生产节拍与客户需求同步，从而消除周期性的过剩生产或瓶颈等待。 第九章：单件流与小批量生产的转换策略 本书将探讨实现单件流（One-Piece Flow）的技术与管理障碍。内容包括如何通过快速换模（SMED）技术来显著缩短准备时间，以及如何设计柔性工作站，使生产线能够快速响应不同产品型号的混流需求，最大化设备的利用率。 第四部分：跨职能协作与持续改进的深化实践 精益的终极目标是构建一个能够自我学习、自我净化的组织。本部分聚焦于组织文化和问题解决的深化。 第十章：全员生产维护（TPM）：设备效率的最大化 本书将TPM视为保障生产连续性的关键。重点讲解如何从“事后维修”转向“预防性维护”，特别是如何培训操作员进行日常点检和自主维护（Autonomous Maintenance），从而大幅减少计划外停机时间。 第十一章：根因分析的实践路径：超越“头痛医头” 虽然本书侧重于精益实践，但对问题的系统性解决至关重要。我们将重点介绍流程驱动的根因分析方法，如人机料法环（5M1E）分析法和鱼骨图的应用，强调如何通过流程的可视化来验证假设，而不是依赖于主观判断。 第十二章：精益文化的构建与变革领导力 精益的成功是人的成功。本章探讨管理者如何在日常互动中，通过“走动式管理”（Gemba Walk）来支持一线员工的改进活动。内容将涉及如何建立“非指责文化”，鼓励员工暴露问题，并引导他们参与到日常的微小改进（Kaizen Blitz）中，使持续改进成为一种组织惯性。 --- 本书特色： 高度聚焦实践： 全书避免冗长的理论推导，直接提供“做什么”、“怎么做”以及“如何衡量效果”的实战步骤。 案例驱动学习： 穿插来自先进制造和高科技服务业的真实案例，展示精益工具在不同行业环境下的适应性。 面向运营的视角： 强调精益系统是连接战略目标与一线操作的桥梁，而非孤立的技术工具箱。 读者对象： 生产经理、运营总监、流程改进专家、供应链管理者，以及所有致力于提升组织效率和市场竞争力的企业领导者。 通过阅读本书，您将能够： 1. 精确定位企业价值流中的所有非增值活动和瓶颈。 2. 设计并部署一个稳定、可视化的生产现场管理体系。 3. 成功过渡到以客户需求为驱动的拉动式生产系统。 4. 培养一种全员参与、永不满足于现状的持续改进文化。 本书是您迈向卓越运营的行动指南，而不是一本静态的参考手册。它将激励您的团队，立即采取行动，实现效率和质量的根本性飞跃。

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我必须承认，这本书的排版和图表制作水平是无可挑剔的，大量的手绘流程图和精心设计的统计分布曲线，在视觉上提供了极佳的阅读体验。然而，内容上的“古老”气息却始终挥之不去。书中对现代质量管理体系如ISO 9001:2015版本的引用非常有限，更别提对新兴的精益生产（Lean）与质量管理的结合，也就是我们常说的“精益六西格玛”理念的探讨。它仿佛停在了上世纪末的质量控制黄金时代，那时SPC还是质量管理的绝对核心。我对它未能更积极地拥抱“服务质量”和“软件质量”这些新的应用领域感到失望。如今，越来越多企业面临的是非物理产品的质量挑战，比如用户体验的流畅度、软件的可靠性，这些往往需要借助可靠性工程、用户行为分析等跨学科方法。这本书完全回避了这些挑战，专注于传统的、基于物理测量的过程控制，显得有些脱离了当今商业环境的多样化需求。

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初次翻阅这本书时，我最大的感受是它的“严谨”到了近乎“刻板”的程度。作者在阐述每一个统计概念时，都力求从最基础的概率论公理出发，推导出每一个公式的来龙去脉。这对于数学基础薄弱的读者来说，无疑是一道难以逾越的门槛。例如，在讲解变异系数（Coefficient of Variation）时，书中足足用了三页纸来证明其在特定分布下的最优估计量，而实际应用中我们可能只需要知道如何计算和应用它。我更倾向于那些侧重于“工具箱”应用的读物，告诉我“什么时候该用哪个图表，以及这个图表告诉你什么”，而不是花费大量精力去探究“为什么这个公式长这样”。书中大量的案例分析也大多是基于非常理想化的、样本量可控的实验室数据，而不是真实世界中那种充满缺失值、异常值和采样偏差的混乱数据。因此，虽然这本书在理论深度上无懈可击，但它在“工程实践性”和“快速上手性”上做得远远不够，对于急需在生产线上解决问题的工程师而言，可能需要花费额外的时间去“翻译”这些理论。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思，封面采用了略带复古的深蓝色调，配上烫金的字体，看起来挺有分量的。我一开始还挺期待它能深入探讨一些前沿的工业4.0背景下的质量控制新方法，比如基于大数据的实时过程监控和预测性维护模型。然而，读进去才发现，这本书的重点似乎完全集中在那些经典的、建立在扎实数理基础上的统计工具上。它用了大量的篇幅来讲解控制图的构建、过程能力的评估，以及最基本的假设检验方法。我希望看到的是如何将这些基础理论与现代化的信息技术结合起来，例如如何利用物联网传感器采集的数据流，实时调整SPC的参数，或者如何用机器学习算法来筛选出那些传统控制图难以捕捉的微小异常模式。书中关于质量成本分析的部分也显得有些保守，更侧重于传统的预防、鉴定和失效成本的核算，对于数字化转型带来的无形质量成本——比如数据孤岛、算法偏见等——几乎没有涉及。整体来看，这是一本非常扎实、面向传统制造业环境的教科书，但对于追求技术革新的读者来说，可能会觉得它的视角略显陈旧，缺乏对未来质量管理图景的描绘和工具的引入。

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最让我感到困惑的是这本书对“管理”二字的诠释力度不足。它花了90%的篇幅在“统计技术”上，比如如何计算P值、如何判断F检验是否显著，这些都是技术层面的操作。然而，质量管理绝不仅仅是统计计算，它更是一种组织文化和高层承诺。书中对于如何建立有效的质量部门架构、如何推行全员质量意识培训（TQM的精髓）、如何将质量指标与企业战略目标对齐，这些管理学内容仅仅是一带而过，通常以一小节“总结建议”的形式草草收场。一个优秀的质量管理书籍，理应提供一套从战略到执行的完整框架，教导管理者如何通过数据驱动的决策来改变组织行为，如何有效地进行跨部门沟通来消除质量壁垒。这本书更像是优秀统计学家的讲义，而非一位资深质量管理专家的经验传承，它提供了工具，却没能提供使用工具的“艺术”和“哲学”。

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这本书的章节组织结构，坦白讲，让我有些摸不着头脑。它似乎是按照“统计学方法论”的逻辑顺序来排列的，而不是按照“质量管理流程”的顺序。我们通常理解的质量管理是从产品设计开始（如QFD、公差设计），过渡到生产过程控制（SPC、MSA），最后是持续改进（DOE、六西格玛）。然而，这本书却先深入讲解了复杂的多变量分析，比如主成分分析（PCA）在质量数据降维上的应用，然后才回过头来讨论基础的流程图绘制和测量系统分析（MSA）。这种倒置的叙述方式，使得初学者在阅读前期就很容易感到迷茫，因为你不知道这些高级工具最终要解决的是什么实际问题。此外，书中关于实验设计（DOE）的部分也显得有些割裂，它详细介绍了因子设计和响应曲面法，但对如何将DOE的结果无缝集成到日常的质量改进循环中，缺乏具体的指导。这更像是一本高级统计方法论的汇编，而非一本面向实践的质量管理手册。

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