Introduction To Statistical Quality Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:2008-7-15

价格:USD 149.10

装帧:Paperback

isbn号码:9780470233979

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 质量
• english
• 管理
• 毕业
• 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
• 质量改进
• 可靠性工程
• Shewhart控制图

一本关于质量控制的书，名为《统计质量控制导论》。 内容简介： 在当今竞争日益激烈的全球化市场中，产品和服务的质量已成为企业生存与发展的生命线。客户对质量的期望不断提升，任何质量上的瑕疵都可能导致信誉扫地，甚至市场份额的急剧下滑。因此，理解并掌握有效的质量控制方法，特别是那些基于严谨统计原理的工具和技术，对于任何致力于追求卓越运营和客户满意度的组织而言，都至关重要。 本书，《统计质量控制导论》，正是为了系统地介绍和阐述这一核心领域而编写。本书的宗旨是为读者提供一个坚实的理论基础和一套实用的工具箱，使他们能够理解质量问题的根源，量化质量的变异，并开发出能够持续改进产品和过程的策略。我们相信，通过学习和应用统计质量控制的原理，任何组织都能够显著提升其产品和服务的质量水平，降低成本，提高效率，最终在市场上获得持久的竞争优势。 本书的内容涵盖了统计质量控制的各个方面，从基础的统计概念出发，逐步深入到更为复杂和高级的应用。我们将从质量的定义、质量管理的基本原则以及统计学在质量控制中的作用开始，为读者打下坚实的基础。随后，我们将详细介绍各种常用的统计工具，这些工具是进行有效质量分析和控制的关键。 本书的首要关注点将是描述性统计。我们将回顾和讲解在质量管理中必不可少的统计概念，例如平均值、中位数、众数、方差、标准差、极差以及百分位数等。理解这些基本描述性指标，能够帮助我们快速地把握数据的整体分布特征，识别潜在的质量问题。我们还将深入探讨数据收集和整理的方法，强调数据的准确性和代表性对于后续分析的决定性作用。 接下来，本书将着重介绍概率论和概率分布。我们将讲解泊松分布、二项分布、正态分布等常见的概率分布，以及它们在质量控制中的应用场景。例如，泊松分布常用于分析单位时间内或单位空间内发生缺陷的数量，而二项分布则适用于评估通过或不通过的样本比例。对这些概率分布的深入理解，将为我们后续学习抽样和假设检验等概念奠定理论基础。 本书的核心内容之一将是过程控制。我们认为，理解和控制过程的变异是实现质量稳定的关键。因此，我们将详细介绍控制图的概念、构建方法和应用。我们将深入讲解各种类型的控制图，包括均值控制图（如 $ar{X}$ 图）、极差控制图（R 图）、标准差控制图（S 图）、个体值及移动极差控制图（X-R 图）、计数型数据控制图（如 p 图、np 图、c 图、u 图）等。每一类控制图的讲解都将伴随实际案例分析，说明如何在生产或服务过程中绘制、解读和应用控制图，从而及时发现并纠正过程中的异常波动，防止不合格品的产生。 除了过程控制，抽样检验也是质量管理中不可或缺的一部分。本书将详细讲解各种抽样检验方案，包括计数型抽样检验和计量型抽样检验。我们将介绍如何设计和使用验收抽样计划（例如 AQL、LTPD、OC 曲线），以平衡检验成本和风险，确保产品符合预定的质量标准。我们将深入探讨单次抽样、序贯抽样以及批量抽样等不同抽样方法的原理和适用性。 在分析质量数据时，统计过程能力分析是必不可少的工具。本书将详细讲解如何计算和解读过程能力指数（如 Cp, Cpk, Pp, Ppk）。通过过程能力分析，我们可以量化过程的内在能力，评估当前过程是否能够稳定地生产出满足规格要求的产品。我们将讨论如何利用过程能力分析的结果来识别需要改进的过程，并指导改进的方向。 本书还将引入实验设计（DOE）的概念和应用。实验设计是一种系统性的方法，用于在众多影响因素中，找出对过程输出影响最大的关键因素，并优化这些因素的水平，从而以最少的试验次数达到最佳的质量目标。我们将介绍全因子设计、部分因子设计以及响应曲面法等常用的实验设计方法，并展示它们在产品开发、工艺优化和问题诊断中的强大威力。 此外，本书还将触及可靠性工程的一些基本概念，以及测量系统分析（MSA）的重要性。我们认识到，准确的测量是有效质量控制的前提。因此，我们将讨论如何评估和改进测量系统的精度和准确性，确保我们所收集的质量数据是可靠的。 本书的编写风格力求清晰、易懂，并注重理论与实践相结合。我们将在书中提供大量的实例和练习题，帮助读者巩固所学知识，并将其应用于实际工作中。本书的目标读者群体广泛，包括工程技术人员、质量管理人员、生产管理人员、统计分析师，以及任何对统计质量控制感兴趣的专业人士。我们希望通过本书的学习，读者能够掌握运用统计学工具来分析和解决质量问题的能力，为组织的可持续发展做出贡献。 《统计质量控制导论》不仅仅是一本教科书，更是一本操作指南。它将引导您一步一步地构建起一套科学的质量管理体系，帮助您在质量的道路上不断前进，实现卓越。我们相信，这本书将成为您在质量控制领域宝贵的参考资料和得力助手。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织堪称典范，它不像某些教材那样，将各个章节割裂开来，而是构建了一个清晰、递进的知识体系。起始部分对统计学基础的复习非常精炼而有效，确保了所有读者都能站在同一条起跑线上。随后，它非常自然地过渡到描述性统计和概率分布，然后才是质量控制的核心——各类控制图的详细介绍。最让我称赞的是其对“过程改进”的系统性论述，它没有将控制图视为终点，而是将其定位为持续改进的起点，引入了诸如DOE（实验设计）等更高级的工具。这种层层递进的布局，使得读者能够清晰地看到质量控制的全貌，从“监测”到“理解”再到“优化”，每一步都有章可循，让人在读完之后，对整个质量管理流程的理解实现了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场与作者的深度对话。作者的叙事风格非常独特，他似乎有一种将深奥理论“人情化”的天赋。在介绍复杂的统计假设检验时，他会巧妙地引入历史典故或者类比生活中的场景，使得原本枯燥的公式突然变得鲜活起来，仿佛每一个符号背后都有一个生动的故事。这种教学方法极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现自己不再是机械地记忆公式，而是开始理解它们“为什么”是这样定义的。在涉及SPC（统计过程控制）的实践应用部分，作者的语言显得尤为老练和务实，他没有回避实际操作中可能遇到的数据偏差和测量误差问题，反而将其作为重要的讨论点，这体现了作者深厚的行业经验，而非仅仅是书本知识的搬运工。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度令人印象深刻，它并未仅仅停留在对基础统计概念的简单罗列上，而是真正深入到了质量控制的哲学层面。作者在阐述每一个控制图（Control Chart）的构建逻辑时，都如同在搭建一座精密的数学模型，从理论基础到实际应用的每一步推导都逻辑严密，环环相扣。我特别欣赏其中关于过程能力（Process Capability）分析的章节，它没有采用那种教科书式的干瘪描述，而是融入了大量的真实工业案例进行剖析，让我们得以窥见理论是如何在充满变数的生产线上发挥作用的。其中关于过程失控的诊断和纠正措施的讨论，详尽到足以让一个刚刚踏入质量管理领域的新人，也能胸有成竹地应对突发状况。它成功地将抽象的数学工具，转化为了企业管理者手中可以切实掌握的、提升效率和稳定性的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮。硬壳封面采用了哑光处理，触感细腻，高级感十足。书脊的字体印刷清晰，颜色搭配沉稳而不失活力，即便只是随意放置在书架上，也像是一件精心打磨的艺术品。内页纸张的选择也看得出作者和出版方的用心，纸张厚实，纹理适中，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过分疲劳。排版方面，作者显然对信息的可读性下了不少功夫，段落之间的留白恰到好处，图表和公式的插入位置自然流畅，没有那种生硬地挤压文字的感觉。特别是那些复杂的统计图示，色彩区分明确，标注清晰，即便是初学者也能迅速抓住重点。整体而言，这本书在视觉体验上，完全超出了我对一本专业教材的预期，让人从翻开它的那一刻起，就对即将展开的知识探索充满了期待和敬意。它不仅仅是知识的载物，更是一种阅读体验的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值，或许在于其提供了一种思维框架，而不仅仅是一套操作指南。作者在书中反复强调的“变异是万恶之源”这一核心理念，深深地烙印在了我的脑海中。他成功地让读者明白，质量管理的本质并非是事后检验产品是否合格，而是在过程的每一个环节中，积极主动地去识别和消除变异的根源。书中对于“特殊原因”和“普通原因”变异的辨析，细致入微，这种区分能力是任何优秀工程师必备的素养。通过阅读这本书，我开始习惯性地用统计的眼光去看待工作中的一切不确定性，不再满足于“差不多”的结果，而是追求系统性的稳定。这本著作的影响已经超越了专业范围，它培养了一种对精确性和系统稳定性的不懈追求，这对于任何从事精密工作的人来说，都是一笔宝贵的精神财富。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆