调整型抽样检验系统理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:张玉柱等著

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2005-11

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118035186

丛书系列:

图书标签:

• 抽样检验
• 抽样检验
• 质量控制
• 统计学
• 可靠性工程
• 工业工程
• 生产管理
• 过程控制
• 精益生产
• 六西格玛
• 质量管理

《品质的脉搏：统计过程控制及其在现代制造业中的前沿应用》 内容简介： 在瞬息万变的全球市场竞争中，产品的质量已成为企业生存与发展的生命线。消费者对产品性能、可靠性和安全性的要求日益严苛，任何微小的瑕疵都可能引发严重的品牌危机和经济损失。因此，如何有效地监控、控制和持续改进生产过程，以确保产品质量稳定并满足甚至超越客户期望，成为每一个现代制造企业面临的重大挑战。《品质的脉搏》一书，正是为了回应这一时代需求而生，它深入剖析了统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）这一强大工具的理论精髓，并以前瞻性的视角，详细阐述了SPC在当今复杂多变的制造业环境中的前沿应用与创新实践。 本书并非一篇泛泛而谈的理论综述，而是以严谨的学术态度和鲜活的行业案例相结合，为读者构建一个系统、全面且极具实践指导意义的SPC知识体系。全书结构清晰，逻辑严谨，从SPC的基础概念出发，循序渐进地引导读者深入理解其背后的统计学原理，掌握核心的分析工具和方法，最终能够将其灵活地应用于解决实际生产问题，实现质量的飞跃。 第一篇：统计过程控制的基石——理解质量与变异 本篇是全书的理论基础。我们将从“质量”的本质入手，探讨质量的定义、影响因素以及客户价值链中的质量地位。在此基础上，重点阐述“变异”的概念，它是导致质量波动的根本原因。本书将深入讲解“可控变异”（assignable variation）与“不可控变异”（common variation）的区别，这是SPC的核心理念。理解这两类变异对于判断过程是否稳定至关重要。 我们将详细介绍几种基本的统计学概念，包括数据类型、描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等）以及概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布等）在质量管理中的应用。这些基础知识是理解和运用SPC工具的前提。 第二篇：SPC的核心工具——过程监视与控制 本篇是SPC理论与实践的核心。我们将系统介绍各类控制图（Control Charts）的设计、构建与应用。首先，我们将深入解析用于测量数据的变量控制图，如 $ar{X}$ -R图、$ar{X}$ -S图、I-MR图（Individual and Moving Range Chart）等，并详细讲解如何根据数据的特性选择最合适的控制图。其次，我们将重点介绍用于计数数据的计数控制图，包括 p图、np图、c图、u图等，分析它们在离散型质量特性监控中的优势。 本书将特别强调对控制图的解读。我们不仅仅教授如何绘制控制图，更重要的是教会读者如何“读懂”控制图，识别出过程中的异常信号（如点超出控制限、点成趋势、点出现周期性波动等），并探究其背后的原因。我们会提供大量的实例分析，展示如何通过控制图的反馈信息，及时发现生产过程中的问题，并采取纠正措施，防止不合格品的产生。 此外，本篇还将介绍过程能力分析（Process Capability Analysis）的原理与方法。我们将讲解过程能力指数（如 Cp、Cpk、Pp、Ppk）的计算、解释及其在评估过程满足规范要求能力中的作用。通过过程能力分析，企业能够客观地评估其生产过程的潜在能力，识别改进空间，并为质量改进设定明确的目标。 第三篇：SPC的拓展与深化——多维度质量分析 在掌握了SPC的基本工具后，本篇将带领读者探索更高级的质量分析方法，以应对更复杂的质量挑战。我们将深入探讨： 柏拉图（Pareto Chart）和因果图（Cause-and-Effect Diagram，又称鱼骨图）：这两种工具在识别和分析质量问题的根本原因方面发挥着关键作用。柏拉图帮助我们聚焦于最主要的质量问题，而因果图则提供了一个系统性的框架来头脑风暴和归纳可能的原因。 散点图（Scatter Diagram）：用于研究两个变量之间的关系，帮助我们识别潜在的关联性，为过程改进提供方向。 直方图（Histogram）：用于展示数据的分布形态，是初步了解过程变异情况的有效手段。 分层法（Stratification）：将数据按不同类别（如不同班次、不同设备、不同原材料批次等）进行分组分析，有助于揭示隐藏在总体数据之下的特定原因。 本篇还将介绍 实验设计（Design of Experiments，DOE） 的基本思想及其在质量改进中的应用。虽然DOE本身是一门独立的学科，但本书将侧重于介绍其如何与SPC相结合，通过有计划的实验来主动发现和优化影响过程的关键因素，从而实现更显著的质量提升。 第四篇：SPC在现代制造业中的前沿应用 随着工业4.0、智能制造和大数据时代的到来，SPC的应用场景和实现方式正在发生深刻变革。《品质的脉搏》的另一大亮点在于其对SPC前沿应用的系统梳理与前瞻性展望。本篇将重点关注： SPC在自动化生产线中的集成：讨论如何利用传感器、物联网（IoT）技术和大数据分析平台，实现SPC数据的实时采集、在线监控和智能预警。我们将探讨如何构建智能化的SPC系统，将SPC分析与生产执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）系统等深度融合，形成闭环的质量管理。 SPC与机器学习/人工智能（AI）的结合：介绍如何运用机器学习算法，例如回归分析、分类算法、异常检测算法等，来增强SPC的预测能力和诊断能力。例如，利用AI模型提前预测设备故障或过程异常，从而实现预测性维护和预防性质量控制。 SPC在服务行业的应用：质量不仅仅局限于制造业，服务行业的质量同样重要。本书将探讨SPC的原理和工具如何灵活应用于服务流程的监控与改进，例如呼叫中心的服务质量、酒店入住体验、医疗服务流程等。 SPC与精益生产（Lean Manufacturing）的协同：阐述SPC如何作为精益生产的核心支撑，通过减少变异、消除浪费，驱动价值流的持续改进。我们将探讨SPC在价值流映射（Value Stream Mapping）和持续改进（Kaizen）活动中的具体作用。 SPC在供应链质量管理中的角色：分析SPC如何从企业内部走向外部，在供应商管理、客户反馈分析等方面发挥作用，构建端到端的质量保障体系。 第五篇：SPC实施的关键要素与挑战 理论的掌握最终需要付诸实践。本篇将聚焦于SPC在实际组织中推行的关键要素和可能遇到的挑战。我们将讨论： 组织文化与领导力：强调建立以质量为核心的企业文化，以及高层领导在SPC项目中的承诺和支持的重要性。 培训与技能提升：指出 SPC 实施过程中对员工统计知识和分析能力的要求，以及系统化培训计划的必要性。 数据采集与管理：探讨有效的数据采集策略、数据准确性保证以及数据安全管理。 实施过程中的常见误区与应对策略：例如，过度依赖SPC工具而忽视根本原因分析，或是将SPC视为一项孤立的任务而非持续改进的战略。 SPC的评估与持续改进：如何衡量SPC项目的成效，并将其作为持续改进的起点，形成良性循环。 《品质的脉搏》一书，旨在成为质量工程师、生产管理者、研发人员以及所有关注产品与服务质量的专业人士的案头必备。它不仅能帮助读者夯实SPC理论基础，掌握核心工具，更能引导读者在日新月异的工业革命浪潮中，洞察SPC的前沿发展趋势，找到实现卓越品质的创新路径。阅读本书，您将能够更精准地把握“品质的脉搏”，驱动企业在激烈的市场竞争中赢得先机。

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这本书的封面设计，坦白说，第一眼并不能立刻抓住我的全部注意力。那种传统的学术书籍的排版风格，似乎预示着这是一部厚重、严谨的理论专著。然而，一旦翻开目录，那种对知识的敬畏感油然而生。书中对抽样理论的阐述深入到骨髓，从最基础的概率论基础如何支撑起复杂的抽样设计，到各种先进的变异系数控制方法，无不体现出作者深厚的学术功底。我尤其欣赏它在处理小样本和非正态分布数据时的详尽论述，这在许多号称“应用”的教材中往往是一带而过的内容。作者并没有满足于罗列公式，而是花了大量篇幅去解释每个参数背后的统计学意义，这对于真正想掌握这门技术的读者来说，简直是如获至宝。读完前几章，我感觉自己对质量控制的理解不再停留在“合格”与“不合格”的简单二元判断上，而是开始思考如何通过科学的手段，将风险控制在一个可接受的范围内。对于那些准备从事工业统计、过程改进或需要进行严格审计的专业人士来说，这本书提供了一个坚实且无可替代的理论基石。

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这本书给我的整体印象是，它是一本“工具箱”而非“百科全书”。它不会试图包罗万象地介绍所有抽样方法，而是聚焦于如何高效、可靠地解决“在给定资源下如何做出最合理的质量决策”这一核心问题。书中的语言风格有一种沉稳的力量感，没有华丽的辞藻，但每一个句子都像一块被打磨过的精密零件，紧密地咬合在一起，支撑起整个理论体系。我特别赞赏作者在解释复杂算法时所采用的类比推理，比如将参数调整比作调整一个精密仪器的阻尼系数，形象而精准。对于初学者来说，这本书可能需要一定的耐心去啃读，但对于有志于在质量工程领域深耕的人士，它无疑是一本里程碑式的著作。读完它，你会发现，过去那些看似随机的检验结果，其实都隐藏在严谨的数学逻辑背后，而这本书，就是揭示这些逻辑的金钥匙。

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我曾尝试阅读过几本国外的经典统计教材，它们往往在理论上无懈可击，但阅读体验上显得有些枯燥和高冷。然而，这本中文著作在保持学术严谨性的同时，成功地融入了本土化的应用语境。书中引用的许多行业标准和规范，都与我们日常接触到的国内主流制造业标准高度吻合，这极大地缩短了理论学习与实际操作之间的鸿沟。特别是关于“经济抽样”的探讨，作者非常务实地指出了在成本约束下如何权衡检验频率与产品质量的微妙关系，给出了许多可操作性的建议，而不是空泛的理论指导。我特别留意了附录中提供的那些计算模板和程序设计思路，这些“边角料”反而是我认为最有价值的部分，它们证明了作者不仅仅是一个理论家，更是一个深谙实践难处的工程师。这本书真正做到了“知行合一”，将高深的数学模型转化为车间里立竿见影的工具。

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这本书的结构安排简直像是一部精密的仪器，层层递进，逻辑严密到令人赞叹。它从基础的统计学公理出发，逐步构建起一个完整的抽样检验框架，然后将理论知识锚定到具体的工业应用场景中。最让我感到震撼的是其关于“风险最小化路径”的章节。作者不仅详细分析了I类错误和II类错误的成本构成，还引入了决策论的视角，指导读者如何在不确定性下做出最优的经济决策。这已经超越了传统统计学的范畴，触及到了运营管理的核心。书中的图表制作精良，许多复杂的曲线图和控制图示例都清晰地展示了参数变化对检验结果的敏感性。我甚至发现自己开始用书中的思维模式去重新审视我日常工作中的数据报告——原来过去我们默认接受的某些检验标准，从理论上讲，可能存在着巨大的隐蔽风险。这本书是那种需要你边读边做笔记，甚至反复咀嚼才能消化其精髓的著作，它要求你投入时间，但回报是绝对值得的。

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阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次与一位经验丰富的老专家的深度对话。作者的叙事风格非常独特，他似乎总是能预判到读者在哪个环节会产生疑惑，并提前用清晰的案例或历史背景来加以澄清。比如，在介绍“等效样本量”的概念时，他没有直接抛出复杂的数学推导，而是引用了二战时期某关键物资检验的真实案例，生动地说明了为什么在资源受限的情况下，精确设计检验方案比盲目增加样本量更为重要。这种“故事化”的教学方式，极大地降低了理解高深统计学概念的门槛。我发现自己常常会因为一个巧妙的类比而豁然开朗。更难得的是，书中对各种检验方案的优缺点进行了极其客观的评价，没有出现那种“唯我独尊”的倾向，而是告诉我们，没有完美的方案，只有最适合特定场景的方案。这使得我对统计决策的实用性有了更成熟的认识。

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