具体描述
科技的进步、知识与技术的创新促进了现代工业的发展和社会文明。随着国民经济基础的好转，大众文化素质、人民生活水平的提高，自然对人们的劳动方式、生产和生活环境、生存质量提出了更高的要求。安全生产管理技术是涉及人、机、环境及多个学科领域的系统安全工程。
本书结合我国电网系统企业安全管理的现状，以安全生产为中心万系统地介绍了有关安全法规、企业安全生产保障、事故预防等方面的理论、技术和管理方法。全书共分8章，分别为概论，国内外安全生产法规，电网系统的安全性评价，电网系统的安全生产保障，电网系统的危险分析与预控，电网系统的安全系统分析方法，电网系统的生产安全事故应急处理（救援）预案，职业安全健康管理体系（OSHMS）。
本书可作为电力系统（发电、输电和配电）生产经营单位的主要负责人、安全生产管理人员的培训教材；也可作为从事安全生产、劳动保护、职业安全卫生的安全工程师、职业卫生工程专业技术人员、特种设备安全工程专业技术人员、安全检测检验专业技术人员、安全系统工程专业技术人员、安全生产监督管理者、安全生产监察人员、安全工程专业学生及安全评价师等人员的培训教材和参考书。
现代智能制造中的质量控制与可靠性工程 图书简介 导言：面向工业4.0的质量范式转型 在当前全球制造业加速向数字化、智能化迈进的浪潮中，传统基于事后检验的质量管理模式已无法适应高速迭代的产品开发周期和日益严苛的用户需求。本书《现代智能制造中的质量控制与可靠性工程》旨在系统性地梳理和深入探讨支撑智能制造（Industry 4.0）体系的质量管理前沿理论、先进控制技术以及工程实践。本书不仅是理论的汇编，更是连接尖端技术与实际生产场景的桥梁，特别关注如何利用大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）和数字孪生等新兴技术，实现质量的预测性管理、自适应控制与全生命周期优化。 第一部分：智能制造质量管理的基础与框架 本部分着重奠定理解现代质量工程的基础，并将其置于智能制造的大背景下进行审视。 第一章：工业4.0背景下的质量新内涵与挑战 详细阐述智能工厂（Smart Factory）的构成要素，分析柔性制造、大规模定制对传统质量体系（如TQM、ISO 9001）带来的冲击与重塑需求。重点探讨了数据驱动决策（Data-Driven Decision Making）在质量管理中的核心地位，并剖析了跨域协作（如供应链质量协同、跨部门数据集成）所面临的技术与管理障碍。 第二章：质量工程的核心理论在数字化环境下的应用 回顾和深化对统计过程控制（SPC）的理解，重点引入先进统计方法，如多元统计过程控制（MSPC）和过程能力分析（Cp/Cpk）在多变量、高维度数据环境下的局限性与扩展应用。探讨了可靠性理论（如威布尔分布、泊松过程）如何与预测性维护（PdM）算法深度融合，实现从“故障发生后维修”到“故障发生前干预”的转变。 第三章：质量信息系统（QIS）与数据治理 构建现代质量信息系统的蓝图。详细介绍制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）与质量管理系统（QMS）的集成架构。关键内容包括：数据的采集标准、清洗、标准化流程；数据的安全与隐私保护；以及构建统一的“质量数据湖”以支持后续的分析挖掘。强调数据治理（Data Governance）在确保质量数据可信度、一致性与可追溯性方面的关键作用。 第二部分：基于先进技术的质量控制与过程优化 本部分深入探讨如何运用尖端技术手段，实现制造过程的精确监控和质量的实时优化。 第四章：机器视觉（Machine Vision）与无损检测（NDT）技术 详细解析高速、高精度机器视觉系统在表面缺陷检测、尺寸测量和装配验证中的应用。内容涵盖：深度学习驱动的图像识别算法（如CNNs在缺陷分类中的应用）、3D扫描技术在复杂形面检测中的优势。同时，系统介绍超声波、红外热成像、X射线等先进NDT技术在确保关键零部件内部质量方面的工程细节与标准要求。 第五章：工业物联网（IIoT）与实时过程监控 阐释IIoT传感器技术（如MEMS传感器、光纤传感器）在采集生产现场关键参数（温度、振动、电流、压力）中的部署策略。重点讨论如何利用边缘计算（Edge Computing）实现数据的预处理和低延迟反馈，确保过程控制回路的实时性。对比分析了不同通信协议（如OPC UA, MQTT）在构建高可靠性数据通道中的适用性。 第六章：人工智能与机器学习在质量预测中的应用 这是本书的核心创新部分之一。详细介绍如何利用历史质量数据、传感器数据和工艺参数，构建预测模型。内容包括： 1. 异常检测（Anomaly Detection）： 利用隔离森林、自编码器等算法识别生产过程中的微小偏移。 2. 剩余使用寿命预测（RUL）： 基于状态监测数据，应用时间序列模型（如LSTM）预测设备或部件的可靠性期限。 3. 参数优化： 使用贝叶斯优化或强化学习技术，动态调整工艺参数以最大化产品良率。 第七章：数字孪生（Digital Twin）在质量工程中的角色 阐释数字孪生概念如何从产品设计延伸至生产过程的实时仿真与质量验证。内容包括：如何构建高保真的物理模型与数据模型；如何利用孪生体进行“What-if”场景分析，预演工艺变更对最终质量的影响；以及如何将实时生产数据映射到虚拟模型中，实现对物理实体状态的“镜面”洞察。 第三部分：可靠性工程与全生命周期质量保障 本部分聚焦于产品投入使用后的可靠性管理，以及如何将质量活动融入产品从概念到报废的整个生命周期。 第八章：面向可靠性设计的工程方法（DfR） 深入讲解如何将可靠性要求（如MTBF、失效率）转化为设计参数。重点介绍加速寿命试验（ALT）的设计与数据外推方法；FMEA（失效模式与影响分析）的深化应用，特别是FMECA（包含关键性分析）在系统级风险评估中的应用。探讨如何在设计阶段引入公差分析（Tolerance Analysis）和蒙特卡洛仿真，以确保设计裕度。 第九章：供应链质量协同与追溯系统 分析现代复杂产品供应链中质量风险的传导机制。介绍基于区块链技术的质量追溯系统，实现从原材料采购到最终用户使用的全程、不可篡改的质量数据记录，满足航空航天、医疗器械等行业的严格监管要求。讨论供应商的绩效评估与风险分级管理策略。 第十章：售后质量管理与闭环反馈 探讨如何有效收集和分析产品在实际使用环境下的运行数据（Field Data）。系统介绍如何构建有效的客户反馈捕获机制（Voice of Customer, VOC）；如何利用统计方法分析保修索赔数据，识别潜在的设计或制造缺陷；并将这些经验教训转化为对现有生产流程和未来产品设计的改进输入，形成持续改进的闭环系统。 总结：面向未来的质量专业人才画像 本书最后展望了未来质量工程师和可靠性专家的知识结构，强调需要具备跨学科能力：深厚的统计学基础、熟悉先进制造工艺、精通数据科学工具，并具备系统工程的思维。本书旨在培养能够在新一代智能制造体系中，主导质量战略制定、设计和实施的复合型专业人才。 适用对象： 本书面向高等院校（硕士、博士研究生）相关专业的师生；制造企业（特别是高端装备、汽车、电子信息等行业）的产品开发、工艺工程、质量保证、设备维护部门的工程师、技术骨干及管理人员。同时，也适合对工业技术转型升级感兴趣的咨询顾问和政策制定者参考。
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