Statistical Quality Design and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Richard E. DeVor

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-01-03

价格:USD 131.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780023291807

丛书系列:

图书标签:

• 统计质量设计
• 统计过程控制
• 质量管理
• 实验设计
• 可靠性工程
• 六西格玛
• 质量工程
• 数据分析
• 过程优化
• 质量保证

现代制造与过程控制：效率、可靠性与创新驱动 图书名称：《现代制造与过程控制：效率、可靠性与创新驱动》 图书简介 本书旨在为工程、制造、运营管理及相关领域的专业人士和高阶学生提供一套全面而深入的关于现代制造系统设计、优化与动态控制的前沿知识体系。在当今竞争日益激烈、对产品质量和交付速度要求极高的全球市场环境下，传统、被动式的生产管理模式已无法满足企业对高效益、高可靠性和持续创新的需求。本书正是为了填补这一知识空白，系统性地阐述如何将先进的工程原理、数据科学与实时控制技术相结合，构建起适应“工业4.0”时代要求的智能制造生态。 全书结构围绕三大核心支柱构建：先进制造工艺基础、系统建模与仿真、以及智能过程控制与优化。 第一部分：先进制造工艺基础与系统集成 本部分聚焦于现代制造环境中发生的物理和系统性变化，为后续的分析和控制奠定坚实的理论基础。我们首先深入探讨了增材制造（Additive Manufacturing, AM）的物理机制、材料科学挑战及其对质量控制的全新要求。重点分析了粉末床熔融（PBF）和定向能量沉积（DED）过程中的热行为、残余应力生成模型，并讨论了如何利用传感器数据对AM过程进行实时表征。 随后，我们详细分析了精密加工与装配的最新进展。这包括超精密加工中的颤振抑制技术、刀具路径优化算法，以及如何利用机器视觉和力/扭矩传感器实现自适应装配。我们引入了面向质量的部署（Quality-by-Design, QbD）的制造视角，强调质量并非事后检验的结果，而是设计和制造过程固有的属性。这部分内容详述了公差链分析（Tolerance Stacking Analysis）的现代方法，特别是针对复杂三维几何体的变异性传播模型。 此外，我们投入大量篇幅讲解了供应链与制造执行系统（MES）的集成。书中阐述了如何利用物联网（IoT）技术，实现从原材料采购到最终产品交付的端到端数据透明化。特别是对数字孪生（Digital Twin）概念在制造系统层面的落地进行了深入探讨，揭示了如何利用高保真模型驱动的仿真来预测系统瓶颈和潜在的性能衰减。 第二部分：系统建模、不确定性量化与性能评估 有效的控制依赖于准确的系统理解。本部分转向系统工程和统计建模方法，重点处理制造过程中的不确定性。 我们首先回顾了随机过程理论在设备健康监测和寿命预测中的应用，特别是马尔可夫链和高斯过程（Gaussian Processes）在建模设备退化轨迹方面的优势。书中详细介绍了如何构建物理驱动的（Physics-Informed）半经验模型，以平衡理论精确性与实际数据拟合度。 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）是本部分的核心。我们不再将不确定性视为噪音，而是视为需要管理的设计变量。书中系统介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的高效变体，如准蒙特卡洛（Quasi-Monte Carlo）和基于证据的推理方法，用于量化工艺参数波动对最终产品性能指标（如疲劳寿命或表面粗糙度）的影响分布。 性能评估方面，本书采用了更具前瞻性的指标体系，超越了传统的成品率（Yield Rate）。我们深入探讨了整体设备效率（OEE）的深度分解，强调了“可用性-性能-质量”三个维度中隐藏的效率损失源。此外，引入了可靠性工程中的贝叶斯网络，用于在信息不完全的情况下推断系统故障的概率路径。 第三部分：智能过程控制、优化与自主决策 本部分将理论模型应用于实时控制和优化，是本书最具应用价值的部分。我们致力于展示如何从传统的PID控制转向更具鲁棒性和适应性的智能控制架构。 先进的过程控制（APC）是重点之一。书中详尽阐述了模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的原理及其在处理多变量耦合和输入约束方面的优势。针对非线性系统，我们探讨了基于神经网络的自适应MPC（NMPC）结构，以及如何利用在线辨识技术来更新模型参数，以应对环境变化和设备老化。 数据驱动的决策与学习是现代控制的灵魂。我们系统介绍了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在优化调度和控制策略中的应用潜力。这包括如何设计奖励函数以平衡吞吐量和能耗，以及如何利用离线数据进行安全策略预训练，以规避在真实生产线上的高风险探索。 最后，本书聚焦于预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的闭环实现。我们构建了一个从传感器数据采集、特征提取（使用时频分析技术如小波变换）、故障分类到剩余使用寿命（RUL）预测的完整框架。关键在于，我们展示了如何将PdM的输出无缝集成到制造资源计划（MRP）和调度系统中，从而实现基于状态的资源分配，而非固定的时间表维护。这为企业带来了显著的停机时间减少和维护成本优化。 总结与展望 《现代制造与过程控制：效率、可靠性与创新驱动》不仅仅是一本教科书，更是一份面向未来的路线图。它要求读者超越单一学科的视角，拥抱跨学科的集成思维。本书所阐述的方法论和技术是驱动下一代制造企业实现卓越运营、维持技术领先地位的关键工具。通过对先进建模、不确定性管理和智能反馈控制的全面掌握，读者将能够设计出更具韧性、更高效且更能适应快速市场变化的生产系统。

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这本书的标题《Statistical Quality Design and Control》听起来就充满了实用性和深度，我拿到这本书的时候，就对它寄予了厚望。我是一名在制造业一线工作的工程师，日常工作中经常需要面对各种质量问题，而且我一直坚信，很多问题都可以通过更科学的设计和更精细的控制来规避，而不是等到问题出现再去亡羊补牢。这本书的标题恰好切中了我的痛点和兴趣点，让我对如何系统性地提升产品质量充满了期待。我尤其关注书中是否能提供一些经过实践检验的方法论，能够指导我在实际工作中构建更加 robust 的设计，并且能够建立起一套行之有效的质量控制体系。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些具体的工具和案例，让我能够快速上手，并在我的工作中找到切入点，逐步改进。我非常好奇书中对于“Design”和“Control”这两个核心概念是如何展开论述的，是会深入到统计学原理层面，还是会更侧重于应用技巧的讲解？我期待书中能够提供一些创新性的思路，帮助我跳出固有的思维模式，从更宏观的角度去审视和解决质量问题。

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我是一个刚开始接触质量管理领域的研究生，对于《Statistical Quality Design and Control》这本书，我的期望更多的是能够建立起扎实的理论基础。我深知统计学在质量管理中的重要性，但目前我的知识体系还比较零散，需要一本系统性的教材来梳理和整合。我希望这本书能够清晰地解释统计学原理与质量管理之间的联系，比如常用的统计分布、假设检验、回归分析等在质量设计和控制中是如何应用的。同时，我也希望书中能够介绍一些经典的研究方法和工具，例如实验设计（DOE）、统计过程控制（SPC）、可靠性工程等，并且能够提供一些易于理解的示例来说明这些方法的应用过程。对于一些复杂的概念，我期待书中能够有详细的推导过程或者概念性的解释，让我能够理解其背后的逻辑，而不是死记硬背。此外，我还在学习相关的统计软件，希望书中能够提及一些与书中内容相符的软件应用，或者提供一些练习题，让我能够通过实践来加深理解。

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这本书的出现，让我眼前一亮，仿佛找到了失落已久的宝藏。《Statistical Quality Design and Control》这个标题本身就充满了吸引力，它精准地击中了我在实际工作中一直以来都感到困惑和亟待解决的痛点。我是一名经验丰富的质量经理，在多年的职业生涯中，我见证了无数质量问题的发生，也尝试了各种方法来解决它们。但我深知，与其被动地应对问题，不如主动地预防。因此，我对书中关于“设计”的部分充满了期待，希望它能够提供一些创新的方法，帮助我如何在产品开发的早期阶段就融入质量的基因，构建出更加稳定和可靠的设计。同时，我也非常关注书中在“控制”方面的论述，我希望它能提供一些更具前瞻性和智能化的控制策略，超越传统的SPC方法，例如如何利用大数据和机器学习来实时监控生产过程，提前预测潜在的质量风险，并采取有效的干预措施。我期待这本书能够为我提供一套全新的质量管理理念和实践框架，帮助我带领团队实现质的飞跃。

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我对《Statistical Quality Design and Control》这本书的期待，更多的是源于其在“设计”这个环节所蕴含的潜力。在我看来，质量的根源往往在于设计阶段，如果设计不够合理，后续的控制往往事倍功半。我希望这本书能够深入探讨如何通过统计学的方法来优化产品设计，例如如何进行稳健设计（Robust Design），如何利用实验设计（DOE）来识别关键设计参数，以及如何进行容差分析（Tolerance Analysis）以确保产品在各种工况下的稳定性。我非常希望书中能够提供一些实际的案例，展示如何将这些统计工具应用于具体的设计过程中，并且能够带来显著的质量改进。同时，我也关注书中是否会涉及一些新兴的设计理念，例如参数设计（Parameter Design）和公差设计（Tolerance Design）的最新发展，以及它们如何在实际工程中得到应用。我希望这本书能够为我提供一套完整的、以统计学为支撑的设计思路，帮助我从源头上提升产品的质量水平。

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作为一个长期从事数据分析和流程优化的顾问，我一直在寻找能够帮助客户提升运营效率和产品质量的工具和方法。当我看到《Statistical Quality Design and Control》这本书名时，我立刻联想到了它可能包含的一些前沿技术和最佳实践。我特别感兴趣的是书中是否会探讨如何将机器学习和人工智能技术融入到传统的统计质量管理中，以实现更智能化的设计和更动态的控制。我希望书中能够提供一些关于预测性维护、异常检测、以及基于数据的质量改进策略的案例。此外，对于企业如何建立一种以数据为驱动的质量文化，我也有着浓厚的兴趣，希望书中能够提供一些指导性的建议。我经常需要向不同行业的客户解释复杂的统计概念，因此，我期待这本书能够提供清晰、简洁且具有说服力的阐述，让我能够将书中的知识有效地传递给我的客户，并帮助他们实现实质性的业务提升。

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