Statistical Process Control in Industry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:R.J. Does

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:1999-01-31

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792355700

丛书系列:

图书标签:

• 统计过程控制
• 质量管理
• 工业工程
• 六西格玛
• 数据分析
• 过程改进
• SPC
• 质量控制
• 生产管理
• 可靠性工程

工业过程质量管理与优化：数据驱动的决策制定 本书旨在为工业领域的专业人士、质量工程师以及管理者提供一套全面、深入且实用的知识体系，专注于如何利用先进的数据分析和统计方法，实现对生产过程的有效监控、持续改进和质量优化。本书内容聚焦于构建稳健的过程控制框架、提升产品一致性，并最终驱动企业的精益化运营与竞争力提升。 本书的结构设计旨在实现理论知识与实际应用的高度融合。我们首先从基础的质量管理理念和工业数据采集的现状出发，为后续的统计分析打下坚实的基础。随后，本书将深入探讨过程能力的评估方法，强调从“事后检测”向“事前预防”的转变。最后，我们通过大量详实的案例分析和行业最佳实践，指导读者如何在复杂的工业环境中落地这些先进的控制策略。 --- 第一部分：质量基础与数据准备 本部分着重于建立现代工业质量控制的理论基石，并强调高质量数据在过程控制中的核心地位。 第一章：工业质量管理的演进与新范式 本章首先回顾了传统质量控制方法的局限性，并引入了面向工业 4.0 和智能制造时代的新质量管理范式。重点讨论了“零缺陷”目标下的质量文化建设，以及如何将质量目标与企业的整体战略目标（如交期、成本、可持续性）进行有效对齐。内容涵盖了质量的“四大支柱”：设计质量、过程质量、产品质量和供应商质量，并阐述了它们之间的内在联系。此外，还将探讨质量管理体系（如ISO 9001的最新要求）在数字化转型中的角色演变。 第二章：工业数据采集、清洗与可视化基础 成功的过程控制依赖于可靠的数据。本章详细介绍了现代工业环境中常见的数据源（如传感器、PLC、MES系统）及其数据特性（时间序列、高频、多变量）。我们将深入探讨数据预处理的关键技术，包括缺失值填补的策略选择（基于插值法或模型预测）、异常值（Outliers）的识别与处理，以及数据去噪的方法。本章特别强调了数据采集的同步性与准确性对后续统计推断的影响。最后，通过实例展示如何使用专业软件构建动态、交互式的质量仪表板（Dashboards），实现对关键过程参数的实时洞察。 第三章：描述性统计在过程分析中的应用 在进入推断性统计之前，必须掌握用恰当的统计量来描述过程“现状”的能力。本章详细解析了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其在过程是否中心化问题上的应用。重点讲解了离散程度的度量（标准差、极差、变异系数），以及如何解读数据的分布形态（偏度与峰度）。本章将通过实际的批次数据和连续生产数据，演示如何利用直方图、箱线图（Box Plot）和概率图（如正态性检验图）快速诊断过程是否稳定和是否符合预期分布。 --- 第二部分：过程能力评估与基线确定 本部分是本书的核心技术章节，致力于教会读者如何科学地评估一个既有生产过程的“表现能力”与“潜力”。 第四章：过程的稳定性概念与识别 在讨论“过程能力”之前，必须首先确认过程是否处于“受控”状态。本章深入探讨了过程稳定性的统计学定义，区分了“普通原因变异”和“特殊原因变异”。内容详细讲解了如何构建和解读用于监控过程变异的控制图（Control Charts）。除了传统的Shewhart控制图（$ar{X}$-R, $ar{X}$-s 图）外，本书还将分析针对不同数据类型的特殊控制图，如用于计数值（缺陷数、不合格品数）的p图、np图、c图、u图，以及针对低缺陷率或持续流动的EWMA图和CUSUM图。每种图的适用场景、参数设定、控制限的计算方法以及对异常信号的解读逻辑将进行详尽的论述，确保读者能够准确识别过程的失控状态。 第五章：过程能力指数体系的构建与应用 一旦过程被证明是统计受控的，下一步就是量化其满足规格限要求的能力。本章系统介绍了过程能力指数体系，包括短期的 $C_p$ 和 $C_{pk}$，以及长期（包含过程漂移）的 $P_p$ 和 $P_{pk}$。内容不仅限于单正态分布过程，还将拓展到非正态分布（如指数分布、对数正态分布）过程的能力评估，引入了 $C_{pm}$ 等更全面的指标。本章特别强调了如何根据业务需求和客户期望，合理设定规格限，并利用能力指数作为改进的基准。 第六章：测量系统分析（MSA）：确保数据可靠性 任何过程分析的基石是测量数据的可靠性。本章专门讲解了如何评估和验证工业测量系统的质量，即测量系统分析（MSA）。我们将详细介绍重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）的评估方法，即经典的“Gauge R&R”研究。内容将涵盖了变量数据和计数值数据的MSA分析，包括方差组分分析和一致性评估。本章指导读者判断测量误差是源于设备本身（Gauge R&R），还是源于操作员（Appraiser Variation），并提供改进测量系统的具体步骤，确保所有控制和能力分析基于准确无误的输入数据。 --- 第三部分：过程优化与先进控制策略 在理解和评估了过程的现状后，本部分将聚焦于利用统计工具主动地干预和优化生产过程，实现持续改进。 第七章：面向多变量的统计过程控制（SPC） 现代工业过程往往是多变量耦合的。本章将介绍如何从单变量控制扩展到多变量监控。重点阐述Hotelling's $T^2$ 控制图在同时监控多个相关过程均值向量方面的优势。此外，还将引入基于主成分分析（PCA）的多变量监控技术，指导读者在高维数据中提取关键的过程变异源，并建立相应的过程监控模型。 第八章：过程改进的实验设计（DOE）基础 当过程能力不足或需要优化特定参数组合以最大化产出时，需要系统的实验方法。本章介绍了实验设计（Design of Experiments, DOE）的基本原理，区分了筛选实验（如分数因子设计）和优化实验（如中心复合设计、Box-Behnken设计）。内容将指导读者如何科学地选择因子、设置水平、执行实验并正确分析结果（如ANOVA），从而识别出对产品质量影响最大的“关键输入变量”（KIVs），并找到最佳的工艺参数组合，实现过程性能的飞跃。 第九章：基于模型的预测性维护与过程调控 本章探讨了从反应性控制到预测性控制的转型。结合过程控制图的历史数据，本章介绍了如何运用时间序列模型（如ARIMA模型）对过程的未来趋势进行预测。重点将放在如何利用这些预测信息，结合自适应控制理论的理念，在过程尚未失控前就进行预先的、轻微的参数调整（Bump Control），从而将过程的波动维持在最小水平。同时，讨论如何将过程模型集成到制造执行系统（MES）中，实现自动化决策支持。 --- 第四部分：质量成本与持续改进的文化落地 本书的最后一部分着眼于将技术转化为商业价值，并将统计思维植入企业文化。 第十章：质量成本（COQ）的量化与影响分析 有效的质量管理必须能够用财务语言进行沟通。本章详细阐述了质量成本（Cost of Quality, COQ）的四个主要构成部分：预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本。本书将提供量化这些成本的具体方法，并展示如何通过SPC和DOE的成功实施，清晰地展示质量改进带来的投资回报率（ROI）。最终目标是证明，将资源投入到过程预防和能力提升上，是降低整体运营成本的最有效途径。 第十一章：精益制造与统计控制的集成 本章探讨了如何将统计过程控制的严谨性与精益生产的效率追求相结合。讨论如何利用过程能力数据来识别生产线上的瓶颈和浪费（Muda）。重点分析了看板系统、快速换模（SMED）等精益工具的统计有效性验证方法，确保精益改进不会以牺牲产品质量为代价。 第十二章：建立企业级的过程监控与审计体系 本书最后总结了如何将所学的工具和方法固化为企业常态。内容包括建立跨部门的“过程绩效委员会”、设计标准化的过程审计流程，以及如何利用成熟的软件平台（如SPC软件套件）实现全球范围内的流程标准化监控。最终目标是培养一种主动识别、分析和解决过程问题的文化，确保质量提升是一个永无止境的循环。 --- 本书特色： 应用驱动： 每一章的技术讲解都紧密围绕实际工业场景（如化工、汽车制造、电子装配等）中的具体问题展开。 工具全面： 覆盖从基础描述性统计到高级多变量控制和实验设计的全光谱分析工具。 案例翔实： 包含大量来源于真实工业数据的操作步骤和图表分析，便于读者对照操作。 决策导向： 明确指导读者如何将统计结果转化为可执行的工程或管理决策。

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