SPC统计制程管制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:厦门大学出版社

作者:官生平

出品人:

页数:529

译者:

出版时间:2004-3

价格:160.00元

装帧:

isbn号码:9787561521830

丛书系列:

图书标签:

• 统计管理
• 管理
• 制造业
• 统计过程控制
• SPC
• 质量管理
• 制程管制
• 六西格玛
• 质量改进
• 数据分析
• 工业工程
• 生产管理
• 统计学

好的，以下是一份不涉及《SPC统计制程管制》内容的图书简介，内容将围绕其他几个领域的专业书籍展开，力求详实、自然。 --- 《现代精密制造中的质量系统设计与优化》 图书简介 在当今高度依赖柔性制造和快速响应市场的全球化工业格局中，质量管理已不再仅仅是事后的检验环节，而是深度嵌入到产品设计、流程规划乃至供应链协同的每一个触点。本书《现代精密制造中的质量系统设计与优化》旨在为工程师、质量管理人员以及决策者提供一套前瞻性、系统化的理论框架与实用工具，以构建适应“工业4.0”需求的先进质量保证体系。 本书的核心目标是超越传统的单一工具应用，引导读者理解如何构建一个具备自我学习、自我修正能力的“智能质量生态系统”。我们聚焦于如何通过前沿的质量工程方法论，确保产品从概念设计到最终交付的每一个阶段都符合甚至超越行业严苛的标准。 第一部分：质量工程的范式转换——从被动控制到主动预防 本部分深入探讨了质量理念在数字化转型浪潮下的深刻变革。传统的质量控制往往依赖于对最终产品的抽样检验，这种模式在面对高复杂度、小批量定制的精密零部件时显得力不从心。 1.1 质量风险识别与量化评估： 我们将详细介绍基于FMEA（失效模式与影响分析）的升级版——PFMEA (过程失效模式与影响分析) 和MFMEA (机械设计失效模式与影响分析) 的深度应用。重点阐述如何结合历史故障数据和专家知识库，构建多维度的风险矩阵，并引入RBD（可靠性框图）分析来量化系统级故障的概率。读者将学习如何利用贝叶斯网络（Bayesian Networks）对复杂因果关系进行推理，从而在设计初期就锁定高风险环节。 1.2 可靠性工程基础与加速寿命试验（ALT）： 对于追求长期性能和极端工况适应性的产品，可靠性是生命线。本章详述了威布尔分布（Weibull Distribution）在寿命数据分析中的精确应用，以及如何设计高效的加速寿命试验。我们将介绍如何通过环境应力筛选（ESS）和HALT（高加速寿命试验）来发现潜在的“设计弱点”，并提供一套完整的试验数据分析流程，确保寿命预测的统计学严谨性。 1.3 尺寸链与公差配合的优化设计： 在精密机械和电子装配领域，公差链的累积效应是导致装配困难和功能失效的主要原因。本书区别于基础几何尺寸与公差（GD&T）的讲解，着重于统计公差分析（Statistical Tolerance Analysis） 的高级应用。我们将介绍如何利用蒙特卡洛模拟来预测装配体功能裕度，并探讨公差带优化策略，平衡制造可行性、成本与性能要求。 第二部分：过程能力分析与先进计量学 本部分将视角转向制造现场，探讨如何利用先进的测量技术与数据分析方法，实时监控和优化生产过程的固有能力。 2.1 先进测量系统分析（MSA）： 准确的测量是改进的前提。我们不仅会回顾Gauge R&R（测量系统重复性和再现性）的基础，更侧重于针对复杂设备（如三坐标测量机 CMM）和在线传感器的动态MSA。内容包括如何评估测量漂移、温度敏感性，并引入Gage Linearity & Accuracy (GL&A) 评估，确保测量结果的可靠性。 2.2 过程能力评估的深化： 突破传统的 $ ext{Cp}$ 和 $ ext{Cpk}$ 范畴，本章深入讲解了处理非正态分布数据时的能力指数（如 $ ext{Mp}$、$ ext{Mpk}$、$ ext{Ppk}$）的正确计算与应用。此外，我们还将介绍过程性能指数 $ ext{Pp}$ 和 $ ext{Ppk}$ 在评估短期或不稳定过程时的指导意义，以及如何基于过程能力水平制定合理的生产计划和发货策略。 2.3 流程映射与价值流分析（VSM）： 质量的提升往往伴随着效率的优化。本节将质量活动与精益生产（Lean Manufacturing）深度融合，教授读者如何绘制详细的增值/非增值活动图，识别流程中的瓶颈、库存堆积点和质量问题的根源。重点在于如何将质量检验环节的“非增值时间”转化为“预防性维护与过程优化时间”。 第三部分：面向工业4.0的数字质量孪生与预测性维护 面对海量数据的爆发，如何将这些数据转化为可操作的质量洞察，是未来制造企业的核心竞争力。 3.1 大数据在质量分析中的应用架构： 本章概述了构建工业物联网（IIoT）质量数据采集平台的关键技术栈，包括传感器数据预处理、时间序列数据库的选择，以及边缘计算在实时报警中的作用。我们探讨了如何建立一个统一的数据湖来整合来自设计、制造和售后服务环节的数据。 3.2 机器学习在过程异常检测中的应用： 传统的控制图侧重于检测均值和方差的显著变化，而先进的算法能捕捉到微妙的、多变量的相互作用。我们将详细介绍如何应用主成分分析（PCA） 和独立成分分析（ICA） 来识别过程数据的潜在维度，并应用孤立森林（Isolation Forest） 或深度自编码器（Deep Autoencoders） 来实现对“微小异常”的实时、无监督检测。 3.3 质量模型的构建与数字孪生体的集成： 质量数字孪生（Quality Digital Twin）是连接物理资产和信息世界的桥梁。本章指导读者如何利用历史运行数据和物理定律，构建高保真的仿真模型，用以预测特定参数（如温度、压力、振动）变化对最终产品质量特性的影响，从而实现预测性质量控制，在缺陷发生之前调整工艺参数。 3.4 供应链质量协同与区块链技术的潜力： 现代产品往往涉及复杂的全球供应链。本书最后探讨了如何利用区块链技术建立不可篡改的原材料溯源记录和中间过程质量验证链，确保合规性，并提高在多方协作下的质量责任透明度。 本书特色： 高度的实战性： 每一章均配有来自航空航天、汽车和半导体行业的案例分析和具体实施步骤。 工具集成视角： 不仅仅介绍单个统计工具，更强调如何将可靠性分析、实验设计（DOE）和过程控制工具集成到统一的质量管理框架内。 前瞻性视野： 聚焦于如何利用人工智能和大数据技术，将质量管理推向预测和自主优化的新阶段。 本书是致力于实现“零缺陷制造”目标的企业和专业人士不可或缺的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

刚看这本书，不是很专业。觉得里面的内容还不错深入浅出，但部分章节不知是校稿不够还是其他出现部分漏洞（如第66页的3计数值计点统计数据值的数量表示中的（2）中的DPMO的计算公司与前面的好像有点冲突

评分☆☆☆☆☆

刚看这本书，不是很专业。觉得里面的内容还不错深入浅出，但部分章节不知是校稿不够还是其他出现部分漏洞（如第66页的3计数值计点统计数据值的数量表示中的（2）中的DPMO的计算公司与前面的好像有点冲突

评分☆☆☆☆☆

刚看这本书，不是很专业。觉得里面的内容还不错深入浅出，但部分章节不知是校稿不够还是其他出现部分漏洞（如第66页的3计数值计点统计数据值的数量表示中的（2）中的DPMO的计算公司与前面的好像有点冲突

评分☆☆☆☆☆

刚看这本书，不是很专业。觉得里面的内容还不错深入浅出，但部分章节不知是校稿不够还是其他出现部分漏洞（如第66页的3计数值计点统计数据值的数量表示中的（2）中的DPMO的计算公司与前面的好像有点冲突

评分☆☆☆☆☆

刚看这本书，不是很专业。觉得里面的内容还不错深入浅出，但部分章节不知是校稿不够还是其他出现部分漏洞（如第66页的3计数值计点统计数据值的数量表示中的（2）中的DPMO的计算公司与前面的好像有点冲突

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到兴奋的一点，是它对“SPC文化建设”的强调。很多企业引进SPC，只是为了应付客户的审核，买了软件，培训了少数几个人，但最终效果寥寥，原因就在于“人”和“环境”没有跟上。作者深刻地指出了，SPC的真正威力在于其在组织内部的普及性和一致性。他用了很多篇幅来论述如何让一线操作员理解并信任控制图，如何让管理层基于控制图的结果做出正确的资源分配决策，这部分内容远远超出了传统工艺工程师的范畴，触及到了企业管理的深水区。特别是关于“SPC培训的层次化设计”那一章，我感觉像是得到了一份现成的实施蓝图。书中提出了不同层级人员应该关注的不同指标和行动指南，比如操作员应关注短期波动，而部门经理则应关注长期过程能力趋势。这种将技术工具与组织行为学相结合的视角，使得这本书的价值陡增，它不再仅仅是关于“如何画线”，而是关于“如何通过科学的线条来改变行为”。我感觉这本书的作者不仅是位统计专家，更是一位资深的现场管理顾问。

评分☆☆☆☆☆

这本关于SPC统计制程管制的书，我拿到手的时候，内心是既期待又有点忐忑的。毕竟，统计和管制听起来就挺“硬核”的，我担心会充斥着晦涩难懂的公式和复杂的数据模型，读起来会非常枯燥。然而，翻开第一页，我就发现我的担忧是多余的。作者的笔触非常平实，他没有一开始就堆砌那些高深的理论，而是选择了一个非常接地气的切入点——质量管理在现代工业中的困境与挑战。他用生动的案例，比如某家电子厂的产品良率为何忽高忽低，成功地吸引了我的注意力。书中对SPC核心理念的阐述，不是那种生硬的定义，而是通过对过程变异性的深入剖析，让你真切地感受到控制的必要性。特别是关于“过程能力指数”的讲解，作者似乎有种魔力，能把那些抽象的数值变得直观易懂，仿佛他正坐在我对面，手绘着控制图，耐心指导我如何识别“异常”信号。这种循序渐进的引导，让我这个非专业背景的读者也能轻松跟上节奏，并且体会到这门技术背后的哲学思辨——即如何用数据驱动思维，而非凭感觉决策。我甚至觉得，这本书不仅仅是在教我一种工具，更是在重塑我对于“稳定”和“改进”的理解。它的结构安排极其巧妙，如同搭积木一般，每一章都在前一章的基础上添砖加瓦，逻辑链条严丝合缝，让人读起来有一种步步为营、豁然开朗的畅快感。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量来看，这本书的设计绝对是业界良心。要知道，涉及大量图表和公式的专业书籍，如果印刷不精良，那简直是灾难。然而，这本SPC的书在这方面做得极为出色。控制图的绘制线条清晰锐利，数据的标注点定位准确无误，即便是那些需要放大观察的细节特征，也能看得一清二楚。这种对细节的尊重，间接反映了SPC本身对细节的重视程度。在内容组织上，作者非常人性化地为读者设计了“自检环节”。在每个核心概念讲解完毕后，都会有一个简短的“思考题”或者“案例辨析”，这迫使读者不能只是被动地阅读，而是必须停下来，尝试用刚刚学到的知识去分析一个微型场景。这种互动式的学习体验，极大地提高了我的知识留存率。我经常在做笔记的时候，会发现书页的空白处已经被我密密麻麻地写满了推导和联想，这在我阅读其他技术书籍时是很少见的。此外，书中的术语表和附录部分也做得非常详尽，需要快速回顾某个特定公式时，能够迅速定位，避免了在正文中来回翻找的困扰，体现了作者对读者使用体验的深切关怀。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的最终评价，是它成功地架设了一座从理论殿堂到车间地面的坚实桥梁。很多技术手册的通病是，理论正确到令人发指，但一旦带到充满噪声的现实世界，就立刻失效。这本书在“异常判断规则”的讨论上展现了极高的成熟度。作者清晰地解释了西方（如Western Electric Rules）和国内常用的各种判断规则的异同、适用场景，甚至探讨了在不同行业（例如流程行业和离散制造业）中，对“非随机性”的定义可能存在的细微差别。这种对细微差异的关注和阐释，体现了作者深厚的实践经验。他没有提供一个“万能钥匙”，而是提供了一套“思维框架”，教我们如何根据自身过程的特点，去定制和优化我们自己的SPC系统。读完全书，我最大的收获是，SPC不是一个静态的检验流程，而是一个动态的、自我学习和优化的反馈闭环。这本书以其严谨的逻辑、详实的案例和对实践细节的精准把握，完全值得每一位致力于追求卓越制造和质量保证的专业人士收藏和研读。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我过去对SPC的认知，仅限于教科书上那些黑白分明的控制图，总觉得那玩意儿就是生产线上挂着吓唬人的摆设。但这本书，彻底颠覆了我的这种刻板印象。它花了大量的篇幅去探讨“过程的本质”——即变异性是永恒的主题，而SPC的价值就在于如何驾驭这种变异。书中对各种控制图的运用场景做了极其细致的区分，我印象最深的是关于属性控制图（如P图和C图）和计量值控制图（如Xbar-R图和I-MR图）的切换逻辑。作者没有简单罗列公式，而是结合实际操作中的数据类型和取样频率，给出了非常实用的决策树。更让我感到惊喜的是，书中探讨了SPC如何融入更宏大的质量体系，比如六西格玛方法论中的DMAIC流程，SPC并不是孤立存在的工具，而是贯穿整个改进周期的核心驱动力。这种将点与面结合的叙述方式，使得全书的格局一下子打开了。读完这部分，我不再认为SPC只是一个“画图”的过程，它是一种系统性的、前瞻性的风险管理策略。书中对“随机波动”与“系统性原因”的界定，简直是教科书级别的精准，让我明白了为什么有些问题明明解决了，但下次又会冒出来，因为我们没有找到那个隐藏在表象之下的系统性根源。文字的节奏感把握得非常好，时而深入数据底层，时而跳出来进行宏观总结，读起来完全不觉得疲惫。

评分☆☆☆☆☆

SPC入门级书籍，对于SPC控制讲的很深入，需要时间细细来看~

评分☆☆☆☆☆

SPC入门级书籍，对于SPC控制讲的很深入，需要时间细细来看~

评分☆☆☆☆☆

SPC入门级书籍，对于SPC控制讲的很深入，需要时间细细来看~

评分☆☆☆☆☆

SPC入门级书籍，对于SPC控制讲的很深入，需要时间细细来看~

评分☆☆☆☆☆

SPC入门级书籍，对于SPC控制讲的很深入，需要时间细细来看~