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出版者:国防工业出版社

作者:黄宏升

出品人:

页数:139

译者:

出版时间:2006-10

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118047950

丛书系列:

图书标签:

• 质量管理学
• 统计技术
• 质量管理
• 数据分析
• 质量控制
• 六西格玛
• 统计方法
• 过程控制
• 质量改进
• 可靠性工程
• 实验设计

好的，这是一份图书简介，该书关注的是现代制造业与服务业中，如何利用先进的测量学原理、实验设计方法以及过程控制策略来提升产品与服务的整体质量水平。 --- 图书简介：现代测量学、实验设计与过程优化：面向高可靠性系统的工程实践 导言：质量的基石与现代工程的挑战 在当今高度集成化、对可靠性要求极高的工程领域，仅仅依靠事后检验来保证产品质量已远远不够。真正的质量提升，源于对设计、制造和运营全过程的深刻理解和精确控制。本书旨在为工程师、质量管理人员和研究人员提供一套系统而实用的工具集，重点阐述如何将基础的测量科学、严谨的实验方法以及现代控制理论无缝集成到复杂系统的生命周期管理中。 本书不侧重于通用统计学的理论推导，而是聚焦于这些理论在实际工程决策中的应用，尤其是那些涉及高精度测量、复杂系统验证以及面向零缺陷目标的优化活动。 第一部分：精密测量与不确定度评估的工程视角 本部分深入探讨了现代计量学在工程质量控制中的核心地位。质量的起点是对物理量的准确感知，而任何测量都不是绝对精确的。理解并量化这种不确定性，是做出可靠工程决策的前提。 第一章：测量系统的特性与校准 本章将介绍测量设备的基本误差来源，包括系统误差（如零点漂移、线性度不足）和随机误差（如环境噪声、传感器固有波动）。重点在于描述测量系统的动态特性，如频率响应和时间常数，这些参数对于高速或瞬态过程的测量至关重要。深入讲解了溯源性的建立过程，以及如何根据国际标准（如ISO 10012）建立和维护测量设备管理体系。 第二章：不确定度的量化与传播模型 超越简单的标准差计算，本章专注于基于指南（如GUM）的不确定度评估方法。详细阐述了A类（统计分析）和B类（非统计评估，如规格书参数、专家判断）不确定度分量的合并方法。重点分析了不确定度在级联系统中的传播，例如，一个测量值是多个输入变量的函数时，如何通过敏感度系数精确计算最终输出的不确定度。此外，还讨论了测量可信区间（Expanded Uncertainty）的构建及其在验收标准判读中的实际意义。 第三章：在线质量监控与传感器数据融合 针对工业物联网（IIoT）和智能制造环境，本章讨论了高频数据流的处理。内容包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在噪声抑制和状态估计中的应用，特别是在状态不可直接观测的系统中（如嵌入式传感器网络）。探讨了多传感器数据融合技术，如何通过贝叶斯框架或证据理论，整合来自不同精度、不同速率传感器的信息，以获得对过程状态更鲁棒、更准确的估计。 第二部分：面向优化的实验设计（DOE）与模型构建 在工程开发和过程改进中，我们必须在有限的资源下，系统地探索输入参数空间，以确定最优的操作条件。本部分侧重于如何设计高效的实验来揭示变量间的因果关系。 第四章：基础实验设计原理与因子筛选 本章从实际问题出发，介绍如何构建一个有效的实验计划。区别于试错法，我们强调正交试验（Orthogonal Arrays）和全因子试验的选择依据。详细讲解了效应分析，特别是如何通过对比均值和方差效应，区分哪些因子是关键的“主角”和哪些是次要的“背景噪声”。内容包含如何处理因子间的交互作用，以及如何通过中心点与重复运行来检验模型的非线性与误差基线。 第五章：响应曲面法（RSM）与过程优化 当关键因子被确定后，RSM用于构建输入变量到响应输出之间的数学模型。本书集中于中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计（BBD）的构建与分析。详细介绍了二次模型的拟合、方差分析（ANOVA）的应用，以及如何通过等高线图和三维响应曲面来直观识别最优操作区域。特别关注过程能力指数（Process Capability Indices, 如$C_p, C_{pk}$）的计算，并将其与实验结果相结合，量化改进后的性能提升。 第六章：稳健设计（Taguchi Methods）与参数/公差设计 本章聚焦于如何使产品或过程对不可控的噪声因子（如环境温度、材料批次差异）不敏感。重点介绍信噪比（Signal-to-Noise Ratio, S/N Ratio）的概念及其在实验分析中的核心地位。详细阐述了内层（控制因子）和外层（噪声因子）的组合设计，并指导读者如何通过实验结果确定既能满足性能要求，又能抵抗外界干扰的稳健参数设置。此外，探讨了公差设计的工程学意义，即如何通过DOE的结果来科学地分配和设定零部件的允许误差范围。 第三部分：过程控制、监控与质量提升策略 理解了测量和实验设计后，本部分将这些知识转化为持续改进的工具，确保质量水平在量产阶段得以维持和提升。 第七章：统计过程控制（SPC）的进阶应用 超越基础的$ar{X}-R$或$ar{X}-s$图，本章侧重于处理变量数据与属性数据的复杂控制图。详细讨论了累积和控制图（CUSUM）和指数加权移动平均图（EWMA）在检测微小、持续偏离时的敏感性优势。此外，分析了过程的特殊原因（Special Cause）与普通原因（Common Cause）的辨识，并指导工程师如何根据控制图的信号，制定恰当的纠正和预防措施，防止过程失控。 第八章：过程能力分析与改进的迭代循环 本章将过程能力分析置于一个动态的改进框架中。讨论了过程的短期与长期能力评估的差异。重点分析了过程性能指数 ($P_p, P_{pk}$) 与过程能力指数 ($C_p, C_{pk}$) 的关系，用于判断过程是否处于统计控制状态。引入过程改进的DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）框架，说明如何将DOE的结果（分析阶段的发现）转化为SPC图上可执行的控制界限和操作规程（控制阶段的固化）。 第九章：接受抽样与供应链质量保证 在供应链管理中，无法对每一批次产品进行100%检验。本章介绍基于风险评估的统计抽样检验计划。内容涵盖 MIL-STD-105E（ANSI/ASQ Z1.4）等标准的理解和应用，包括正常检验、加严检验和放宽检验的切换逻辑。强调如何根据供应商的质量历史和产品关键性，设定合理的一次合格判定数（AOQ）和平均出厂质量（AOQL）目标，以在质量保证与检验成本之间找到平衡点。 --- 结语：数据驱动决策的工程哲学 本书的最终目标是培养读者建立一种数据驱动的工程思维。质量不是一个部门的工作，而是贯穿于设计、验证、生产和交付全生命周期的系统性工程。通过掌握和应用本书所介绍的测量科学、实验设计和过程控制技术，工程团队能够从“反应式修复”转向“主动式预防”，从而构建出具有内在可靠性和高柔性、面向未来挑战的工程系统。

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阅读《统计技术与方法在质量管理中的应用》的过程中，我常常有一种豁然开朗的感觉。很多困扰我多年的质量管理难题，在这本书里似乎都找到了清晰的解释和可行的解决方案。例如，书中关于能力分析（Process Capability）的部分，让我理解了如何去评估一个生产过程是否能够稳定地生产出满足设计要求的零件。我以前总是模糊地知道“过程能力”这个概念，但具体如何计算、如何解读，却知之甚少。这本书详细地介绍了Cp、Cpk等指标，并解释了它们在实际应用中的意义，让我能够更准确地判断一个过程的稳定性与精确度。这对于我们进行供应商评估，或者在新设备引入时进行能力验证，都提供了非常有价值的参考。而且，书中在讲解这些统计工具时，并没有停留于公式的堆砌，而是非常注重这些工具背后的逻辑和应用场景。它强调了数据的收集、整理和分析的重要性，以及如何将这些分析结果转化为实际的改进措施。让我印象深刻的是，书中还提到了可靠性工程的一些基本概念，比如失效率曲线和平均故障间隔时间（MTBF）。这些内容虽然不是核心，但却为我提供了一个更广阔的视野，让我看到统计学在产品全生命周期质量保障中的重要作用。

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我一直对如何科学地衡量和提升质量感到好奇，而《统计技术与方法在质量管理中的应用》这本书，则像一位经验丰富的向导，带我深入探索了这一领域。书中对于变异（Variation）的理解，让我认识到这是质量管理的核心挑战。无论是产品尺寸的微小差异，还是服务过程中的细微波动，理解变异的来源和控制变异的手段，是提升质量的关键。书中的统计过程控制（SPC）工具，如X-bar R图和I-MR图，都非常直观地展示了如何监测过程的稳定性和识别异常。我特别欣赏书中对这些图表的解读，它不仅仅是教会我如何绘制，更重要的是教我如何从中读取有价值的信息，并采取相应的纠正措施。例如，当控制图出现异常点时，它会引导我去思考可能的原因，并提供一些常用的分析方法。这让我感觉自己不仅仅是在执行操作，而是在真正地“管理”过程。此外，书中的假设检验（Hypothesis Testing）部分，也为我提供了科学的决策依据。无论是评估新工艺是否比旧工艺更好，还是判断两个供应商的质量水平是否存在显著差异，假设检验都能帮助我做出基于数据的判断，而不是凭感觉。

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《统计技术与方法在质量管理中的应用》这本书，为我打开了通往更高效、更科学的质量管理之路。我之前在工作中，常常会遇到一些难以解释的质量波动，或者在产品优化时感到无从下手。这本书提供的统计工具，就像是我的“秘密武器”。比如，书中关于“柏拉图分析”的讲解，让我能够快速识别出导致质量问题的关键少数因素，从而集中资源进行攻关，避免了无效的努力。它让我懂得，解决问题也要有优先级。同时，书中关于“散点图”的应用，也让我学会了如何通过可视化手段来发现变量之间的潜在关系，这为我进行因果分析提供了重要的线索。我记得书中有一个案例，是通过散点图发现了一个与产品温度相关的关键参数，从而有效地解决了产品在使用过程中出现的异常。此外，书中的“假设检验”章节，也为我的决策提供了科学的依据。它让我能够通过统计学的方法，来验证我的改进措施是否真的有效，从而避免了盲目决策。

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这本书的价值，在于它将抽象的统计学原理，转化为企业实际质量管理中可操作的工具和方法。我尤其对书中关于“抽样检验”的深入阐述印象深刻。它不仅仅是讲解了各种抽样方案（如一次抽样、二次抽样、序贯抽样），更重要的是让我理解了在不同的质量要求和风险承受能力下，如何选择最合适的抽样计划。这对于我们在接收检验和过程检验中，如何在保证质量的同时，提高效率，提供了宝贵的指导。我记得书中有一个案例，讲述了如何通过优化抽样计划，在保证产品合格率的同时，显著降低了检验成本。此外，书中关于“过程能力分析”的讲解，也让我深刻理解了“过程能力指数”的重要性。它教会我如何评估一个生产过程是否能够稳定地生产出合格的产品，以及如何在过程能力不足时，采取有效的改进措施。这为我理解和提升生产过程的稳定性，提供了科学的依据。

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《统计技术与方法在质量管理中的应用》这本书，从我第一次拿到它开始，就有一种奇特的吸引力。我不是那种一眼就能看穿所有知识点的人，我对统计学一直抱有一种既敬畏又好奇的态度。这本书记载的内容，在我看来，就像是通往精密制造和卓越服务的一条精心铺设的道路。书中对各种统计工具的介绍，比如控制图，不仅仅是描述了它的图形长什么样，更是深入剖析了它背后的原理，以及在不同生产环节中如何捕捉和理解过程变异。我记得书中有一个关于如何设定控制限的章节，它详细地解释了三西格玛原则的由来，以及它如何有效地区分正常波动和异常信号。这让我不禁联想到我所在公司在产品良率提升上面临的挑战，以前我们总是凭经验去调整参数，有时有效，有时却适得其反。这本书提供的科学方法，让我看到了一种更系统、更可预测的解决方案。它不仅仅是教会我“怎么做”，更重要的是让我理解“为什么这么做”，这种对底层逻辑的探究，让我受益匪浅。此外，书中所举的案例，非常贴合实际，有的甚至是我在工作中遇到的类似场景，让我能够迅速将理论知识与实践相结合。其中关于抽样检验的部分，也颠覆了我一些固有的认知，原来一个精心设计的抽样计划，可以比全检更有效率，同时又能保证足够的信心水平。这种精妙的设计，让我对统计学的力量有了更深刻的认识。

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拿到这本书时，我原本以为会看到很多复杂的数学公式和理论推导，但实际阅读后，发现它更多的是在强调统计工具在解决实际质量问题中的应用。书中对“六西格玛”和“精益生产”等质量管理理念的介绍，以及如何运用统计技术来支撑这些理念，让我对这些概念有了更深的理解。我特别喜欢书中关于“根本原因分析”的章节，它列举了多种工具，如5 Why分析、KJ法等，并详细解释了它们的应用场景和注意事项。这让我认识到，解决质量问题，不能头痛医头，脚痛医脚，而是需要深入挖掘问题的根本原因。书中的统计过程控制（SPC）部分，更是教会我如何利用数据来“看见”生产过程的健康状况。它不仅仅是告诉我要使用控制图，更是详细地解释了如何根据不同的过程特性选择合适的控制图，以及如何解读控制图上的信号。这让我能够更主动地去管理我的生产过程，而不是被动地应对出现的质量问题。

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这本书给我最大的启示是，质量管理并非是一个模糊的概念，而是可以通过精确的统计技术来量化和管理的。书中对于“缺陷率”和“合格率”的定义和计算方法，以及如何通过统计方法来预测和控制这些指标，都让我茅塞顿开。我尤其对书中关于“实验设计”（Design of Experiments, DOE）的讲解印象深刻。它提供了一种系统化的方法来优化产品和工艺参数，从而达到最佳的质量和性能。我记得书中有一个案例，讲述了如何通过DOE来确定影响产品强度的最佳材料配比和工艺参数，最终显著提升了产品的可靠性。这让我看到了科学实验在质量改进中的巨大潜力。此外，书中的“可靠性分析”部分，也让我认识到质量不仅仅是体现在产品生产过程中，更体现在产品的整个生命周期。它教会我如何通过统计方法来预测产品的寿命，以及如何通过改进设计来提高产品的可靠性。

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这本书对于我这个在制造业摸爬滚打多年的人来说，简直是一本“宝藏”。它的实用性让我惊叹，理论与实践的结合得如此紧密，几乎每一页都能找到可以应用到实际工作中的点。尤其是在改进现有工艺和降低缺陷率方面，这本书提供的统计工具，如柏拉图（Pareto Chart）和散点图（Scatter Diagram），是我现在解决问题的首选方法。柏拉图帮助我快速识别影响产品质量的关键因素，让我能够集中精力解决最重要的问题，而不是被各种小问题牵着鼻子走。散点图则让我看到不同变量之间的关系，从而更好地理解潜在的因果联系。书中关于根本原因分析（Root Cause Analysis）的深入探讨，也让我受益匪浅。它不仅仅是列举了几种方法，更是强调了在分析过程中需要注意的事项，以及如何避免陷入表面化的结论。我记得书中有一个关于如何区分“原因”和“症状”的例子，这对我启发很大，让我能够更深入地挖掘问题的本质。此外，书中的统计抽样计划（Sampling Plans）部分，也给我带来了新的视角。我过去对抽样检验的理解比较片面，这本书详细介绍了不同类型的抽样计划，以及如何在保证质量的同时，最大化效率。

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这本书给我的感觉，就像是打开了一个全新的世界观。在接触这本书之前，我对质量管理的概念，很大程度上停留在“保证产品不出问题”的层面。然而，这本书的出现，让我意识到质量管理是一个更加宏观、更加体系化的概念，它渗透到产品生命周期的每一个环节。书中对因果分析的探讨，特别是鱼骨图和实验设计（DOE）的应用，让我看到了如何从根本上解决质量问题，而不是仅仅处理表面现象。我尤其对实验设计的部分印象深刻，它提供了一种科学的方法来测试不同的因素对最终产品性能的影响，从而找到最优的参数组合。这对于我们研发新产品，或者优化现有生产工艺，都具有极大的指导意义。我回想起我们过去在产品调优时，常常是凭感觉或者少数几个关键参数进行尝试，耗时耗力，效果也不尽如人意。这本书教会我，如何通过系统的实验，高效地获取信息，从而做出更明智的决策。书中的统计过程控制（SPC）部分，更是将理论落到了实处，它教会我如何利用数据来监控生产过程，及时发现并纠正偏差。这些工具，就像是质量管理中的“眼睛”和“大脑”，能够帮助我们实时了解生产的健康状况，并做出及时的干预。这本书并非一本枯燥的技术手册，它更像是一位经验丰富的导师，用清晰的语言和生动的案例，引导我一步步走进统计技术在质量管理中的魅力世界。

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这本《统计技术与方法在质量管理中的应用》给我最深的感受就是“科学”。它用严谨的统计学原理，为质量管理提供了一套完整的理论框架和实践工具。我尤其对书中关于“数据驱动决策”的理念印象深刻。它强调了所有质量改进都应该建立在对数据的充分理解和分析之上。书中关于数据收集的策略，以及如何确保数据的准确性和可靠性，都给我提供了很多实用的指导。我记得书中有一个章节专门讨论了数据失真的原因和防范措施，这对于我们在实际工作中如何确保数据的真实性非常有帮助。此外，书中对于“测量系统分析”（Measurement System Analysis, MSA）的介绍，也让我意识到一个不准确的测量系统，会直接导致错误的决策。它详细讲解了如何评估测量系统的重复性和再现性（GR&R），以及如何通过改进来提高测量系统的准确度。这对于我们确保所有检测和测量都是可靠的，至关重要。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位时刻在你身旁的顾问，它提供的每一个工具和方法，都带着科学的严谨和实用的智慧。

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