Manual de control estadistico de calidad/ Guide for Statistical Control and Quality pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Prades, Raul Sirvent/ Mahiques, Jorge Mateu/ Pellicer, Santiago Sagasta/ Prades, Raul Sirvent

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:2432.00 元

装帧:

isbn号码:9788480215039

丛书系列:

图书标签:

• 质量控制
• 统计过程控制
• SPC
• 质量管理
• 统计学
• 工业工程
• 六西格玛
• 质量保证
• 数据分析
• 过程改进

工业过程优化与质量管理前沿实践 本书导览： 本指南旨在为现代制造业、工程技术及质量管理专业人员提供一套全面、深入且高度实用的工业过程优化与质量管理方法论。它并非传统的统计学教科书，而是侧重于如何将前沿的质量科学、精益生产理念与先进的数据驱动决策工具有机结合，以实现生产效率的跨越式提升和产品质量的持续稳定。本书紧密围绕“零缺陷制造”和“全流程质量控制”两大核心目标展开论述，为读者提供了一个从理论基础到实际部署的全景式路线图。 第一部分：质量哲学的演进与现代质量体系构建 (The Evolution of Quality Philosophy and Modern Quality System Construction) 本部分将追溯质量管理思想的百年变迁，从早期的检验（Inspection）阶段，过渡到早期的统计控制（Statistical Control）阶段，直至今日的全面质量管理（TQM）和六西格玛（Six Sigma）时代。重点分析了诸如戴明（Deming）的十四点、朱兰（Juran）的质量三部曲以及克劳斯比（Crosby）的“零缺陷”理念如何塑造了当代工业标准。 1.1 质量概念的深化：从合格到卓越 深入探讨“质量成本”（CoQ）的概念，区分可预防成本、评估成本、内部/外部失效成本，并阐述如何通过前置性投入（如稳健设计和过程能力提升）来系统性地降低整体质量成本。讨论了ISO 9000系列标准作为质量管理基石的作用，并超越标准要求，强调建立一种文化驱动的质量承诺。 1.2 精益制造与质量的融合：Jidoka与防错技术 详细介绍丰田生产系统（TPS）中的核心支柱——准时化（JIT）与自働化（Jidoka）。Jidoka不仅仅是自动化，它包含了“带着人性的自动化”，即设备一旦发现异常，能够自动停止并向操作员发出警报。本书将详细解析如何设计和实施高效的“防错（Poka-Yoke）”装置，这些装置旨在通过物理限制或过程锁定，使错误在发生之前即被杜绝，这是实现过程零失误的关键。 1.3 过程能力与规格界限的辩证关系 区别于仅仅关注产品是否在客户规格内，本书强调过程本身的稳定性（Statistical Control）与能力（Capability）。我们将详尽解析过程能力指数 ($C_p, C_{pk}, P_p, P_{pk}$)，并提供量化分析工具，用于评估和改进流程在面对规格要求时的裕度。重点讲解如何通过过程再造（Process Reengineering）来拓宽能力区间，而非仅仅收紧规格要求。 第二部分：过程数据分析与决策支持工具 (Process Data Analysis and Decision Support Tools) 本部分聚焦于如何科学地收集、分析和解释过程数据，以支持管理层做出快速、准确的改进决策。 2.1 高级统计过程控制（APSC）：超越Shewhart图表 虽然基础的Shewhart控制图（如 $ar{X}$ - R 图）是过程控制的基石，本书更深入地介绍了适用于低缺陷率环境或需要快速检测微小漂移的图表。详细介绍： EWMA (指数加权移动平均图): 适用于检测过程的微小、持续性偏移。 CUSUM (累积和图): 通过累积偏离均值的量，实现对过程早期异常的快速识别。 马尔可夫链模型在过程状态转换中的应用: 用于分析过程在不同质量状态间转换的概率。 2.2 测量系统分析（MSA）：确保数据的可靠性 强调“没有可靠的测量，就没有可靠的控制”。全面剖析测量系统分析（MSA）的各个方面，包括： 重复性与再现性（R&R）研究: 确定量具和操作员对测量结果的变异贡献。 线性度与稳定性分析: 确保测量系统在不同测量范围和时间跨度内均表现一致。 属性数据测量系统的评估: 针对分类数据的Kappa系数和通过率分析。 2.3 实验设计（DOE）在优化设计空间中的应用 将实验设计（DOE）视为从“控制”到“优化”的飞跃。本书侧重于构建稳健的设计（Robust Design）。内容涵盖： 全因子与部分因子设计: 如何高效筛选影响过程的关键输入变量（因子）。 响应曲面法（RSM）: 用于精确定位最优操作条件，并理解因子间的交互作用。 田口方法的工程应用: 利用信噪比（Signal-to-Noise Ratio）的概念，设计出对噪声（随机干扰）不敏感的产品和过程。 第三部分：面向未来的质量工程与数字化转型 (Future Quality Engineering and Digital Transformation) 随着工业4.0的推进，质量控制正经历一场深刻的变革。本部分探讨了如何将大数据、人工智能和数字化技术融入质量管理框架。 3.1 预测性维护与质量的融合 讨论如何利用传感器数据（IoT）和机器学习算法，从传统的“事后维护”和“事中控制”转向“预测性质量保证”。分析如何建立基于状态的预警系统，在设备性能参数偏离安全阈值之前，提前采取干预措施，从而避免批量废品的产生。 3.2 过程模拟与数字孪生技术 介绍如何利用先进的过程模拟软件（如离散事件模拟或基于主体的建模）来构建生产过程的数字孪生体。这允许工程师在不影响实际生产的情况下，测试不同的流程变更、资源分配策略或新的质量控制点，从而快速验证优化方案的有效性。 3.3 风险管理驱动的质量体系：FMEA的深化应用 超越基础的失效模式与影响分析（FMEA），本书强调风险的量化和优先级排序。详细介绍设计FMEA (DFMEA) 和 过程FMEA (PFMEA) 的集成应用，重点讲解如何使用风险优先级数（RPN） 驱动的改进路线图，以及如何将失效预防措施嵌入到自动化控制系统中，形成闭环的质量安全网。 结论：持续改进的文化驱动力 本书的最终目标是帮助读者建立一种永不满足于现状的质量文化。通过整合统计严谨性、工程实践和前沿技术，组织可以实现从被动反应式质量管理向主动、预测性的卓越运营转型。质量不再是一个独立的部门职能，而是融入到每一个设计决策、每一个生产步骤和每一次数据分析之中的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆