Statistical Quality Control (McGraw-Hill Series in Industrial Engineering and Management) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Eugene Grant

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-01-01

价格:USD 188.75

装帧:Hardcover

isbn号码:9780078443541

丛书系列:

图书标签:

• 统计质量控制
• 质量管理
• 工业工程
• 六西格玛
• 数据分析
• 过程控制
• 麦格劳-希尔
• 工程统计
• 可靠性工程
• 质量改进

好的，这是一份关于《统计过程控制》（Statistical Quality Control）的图书简介，该书隶属于麦格劳-希尔工业工程与管理系列。请注意，以下内容不包含您提到的原书的任何具体信息，而是基于该主题的通用、深入介绍，旨在描述一本权威的、面向工业实践和理论的SQC教材应涵盖的内容和价值。 --- 《统计过程控制：从基础理论到前沿实践的全面指南》 提升制造与服务质量的基石 在全球化竞争日益加剧的今天，产品和服务的质量已不再是可选项，而是企业生存与持续发展的核心竞争力。本书《统计过程控制》（Statistical Quality Control，SQC）正是为工程、管理专业人士、质量保证人员以及希望深入掌握现代质量管理工具的研究人员而设计的一本权威性专著。它系统地梳理了统计过程控制的理论基础、核心工具及其在不同行业中的应用策略，旨在帮助读者建立一个健壮、高效且数据驱动的质量管理体系。 本书的叙事结构兼顾了理论的严谨性与实践操作的可行性。我们坚信，有效的质量控制必须建立在坚实的统计学原理之上，同时，这些原理必须能够无缝地转化为车间和办公室中的可操作流程。 --- 第一部分：质量管理的理论基石与历史演进 本部分奠定了理解SQC的宏观背景和基础数学框架。 1. 质量与生产力的哲学基础： 深入探讨质量的定义（从合规性到顾客价值的转变），并追溯从早期的检验控制到现代的全面质量管理（TQM）的演进历程。重点分析戴明（Deming）、休哈特（Shewhart）等先驱者对现代工业革命的深远影响，强调预防优于检验的理念。 2. 统计学基础回顾与质量应用： 这是一个为质量专业人士量身定制的统计工具箱。内容涵盖描述性统计（均值、标准差、变异系数）、概率分布（正态、泊松、二项分布）在过程特性分析中的作用。此外，对抽样理论、中心极限定理在构建控制图时的必要性进行了详尽阐述。 3. 测量系统的分析（MSA）： 在进行任何过程控制之前，必须确保测量工具的可靠性。本章详细介绍了如何评估测量系统的误差来源，包括重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility），使用ANOVA或极差/全距方法分析测量系统分析（Gauge R&R），确保收集的数据是准确和可靠的。 --- 第二部分：休哈特控制图的构建与应用精要 控制图是统计过程控制的“心脏”。本书用大量篇幅聚焦于如何根据数据类型和控制目标选择、构建和解释控制图。 4. 过程的稳定性与休哈特控制图原理： 解释了随机因果（Common Causes）和特殊因果（Assignable Causes）的区分，这是休哈特控制图设计的核心思想。阐述了控制限的确定依据（通常基于过程数据的统计分布），以及过程能力分析的先决条件——过程的统计受控状态。 5. 计量型（Variables）数据控制图详解： 针对连续性数据（如长度、重量、温度），本书详细介绍了$ar{X}$和 $R$ 图（或 $ar{X}$ 和 $s$ 图）的联合应用。深入探讨了在样本量较小时，如何利用个体值和移动极差（$I-MR$）图来监测过程。关键内容包括子组选择标准、控制限的计算、以及对图上运行模式（如趋势、周期性、失控点）的深入解读和对应措施。 6. 計數型（Attribute）数据控制图详解： 针对非连续性或分类数据（如缺陷数、不合格品率），系统分析了 $p$ 图（不合格品率）、$np$ 图（不合格品数）、$c$ 图（单位缺陷数）和 $u$ 图（单位缺陷率）的适用场景和计算公式。尤其强调了在过程均值较低时 $p$ 图的局限性及替代方案。 7. 高级控制图与特殊过程监控： 超越标准休哈特图，本书介绍了更灵敏的监控技术，如指数加权移动平均图（EWMA），用于检测微小、持续的过程漂移；以及累积和控制图（CUSUM），它对过程均值的小幅变化具有极高的敏感性，是过程改进项目中的利器。 --- 第三部分：过程能力分析与质量改进 仅仅知道过程是否受控是不够的，企业需要量化过程满足规范要求的能力。 8. 过程能力指数（Process Capability Indices）： 详细介绍了关键的过程能力指标：$C_p$（潜在能力）和$C_{pk}$（实际能力）。本书不仅提供了这些指数的计算方法，更重要的是指导读者如何解释 $C_{pk}$ 低于 1.33 或 1.67 所意味着的实际风险（如每百万机会中的缺陷数，DPMO）。此外，还涵盖了非正态分布下的能力评估方法。 9. 过程改进与过程优化： SQC 的终极目标是持续改进。本部分将统计工具与精益制造（Lean）和六西格玛（Six Sigma）方法论相结合。讨论了如何利用过程分析数据来识别改进机会，以及如何使用实验设计（DOE）的初步概念来系统地优化关键输入变量，从而提高过程能力。 --- 第四部分：统计抽样检验与质量保证 在无法对所有产品进行检验时，抽样检验成为必要的质量保证环节。 10. 接收抽样检验的基础理论： 区分了一次、两次和连续抽样检验方案的适用场景。深入解释了抽样计划（如 $AQL, LTPD, alpha$ 风险和 $eta$ 风险）的构建逻辑，以及如何使用OC（工作特性）曲线来评估给定抽样计划的风险水平。 11. 变量抽样检验： 针对可以测量且呈正态分布的特性，本书介绍了 MIL-STD-105E（或 ISO 2859）等标准的变量抽样方法，它比计数抽样检验更为经济高效。 --- 本书的独特价值与面向读者 本书的价值在于其深度融合了理论的严谨性（侧重于推导和假设验证）和工程的实用性（侧重于软件应用和现场决策）。每一章节都配有详尽的案例研究，这些案例源自复杂的离散制造业（如汽车、航空航天）和高精度服务业（如金融交易处理、医疗诊断），确保读者能将所学知识直接应用于解决现实世界中的复杂质量挑战。 面向读者： 质量工程师与经理： 掌握设计、实施和维护世界级SPC系统的必备手册。 运营与生产主管： 理解数据背后的含义，从而做出及时、有效的生产决策。 工业工程学生： 获得该领域最全面、最权威的学术参考资料。 六西格玛“绿带”和“黑带”： 作为DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）阶段中“测量”和“控制”阶段的理论支撑。 通过系统学习本书，读者将能够从根本上理解并控制过程的内在变异，实现从“事后补救”到“事前预防”的根本性转变，最终将质量内建于每一个制造和服务环节之中。

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说实话，这本书的阅读体验算不上轻松愉悦，它更像是一场需要全神贯注的智力马拉松。它的语言风格非常学术化，每一个论断都力求严密，几乎没有为了迎合初学者而采用的轻描淡写的表述。对于我这种习惯了快节奏、碎片化信息获取的现代读者来说，初期确实需要花费大量时间去啃食那些复杂的术语和证明过程。我记得有几章关于假设检验在SPC中的应用，涉及到了大量的推导，我不得不反复对照附录中的数学基础知识才能勉强跟上作者的思路。然而，一旦你坚持下来，那种“柳暗花明又一村”的成就感是无可替代的。它强迫你慢下来，去理解质量控制背后的科学逻辑，而不是仅仅停留在应用软件的操作层面。这本书的严谨性，使得它在面对行业内那些模棱两可的、界限模糊的质量问题时，能提供一个坚实的理论后盾。它不是一本“速成手册”，而是一部需要沉淀和反复研读的工具书，适合那些真正想在质量领域深耕的人士。

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拿到这本书的时候，我首先注意到的是它的配图和案例的丰富程度。作为一本面向工业工程和管理领域的专业书籍，它显然深谙“实践出真知”的道理。我个人对理论书籍的耐性有限，如果只有文字描述而缺乏直观展示，读起来就很容易走神。然而，这本书在这方面做得极其出色。图表绘制得非常专业，那些流程图、控制图的示例，连同数据表格，都让人感觉仿佛正在参与一次真实的质量审核。其中穿插的大量实际工业案例，比如汽车零部件的公差控制、化工产品的批次稳定性分析，这些都极大地拓宽了我的视野。我发现，很多我过去觉得很“玄乎”的统计概念，在书里那些贴近现实的例子下，突然就变得清晰可懂了。特别是关于过程能力分析的部分，书里详细拆解了Cp、Cpk的计算和实际意义，并讨论了如何根据不同的过程分布形态选择合适的指数。这对我后续优化实验流程、设定合理的质量目标非常有指导意义。这本书不仅仅是告诉你“做什么”，更是在教你“如何用这些工具去思考问题”，这才是它真正的价值所在。

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我过去读过几本关于质量管理的入门读物，它们大多侧重于ISO标准或者精益生产的宏观理念，对于底层的数据驱动机制往往一笔带过。这本书的出现，则像是在这些宏观框架下，狠狠地铆上了一颗坚实的“技术螺栓”。它将统计学的强大力量清晰地展示在了工业生产的每一个环节。我尤其欣赏作者在处理测量系统分析（MSA）时的细致入微。MSA往往是质量体系中最容易被忽视，却又最容易出错的环节。书里关于 Gage R&R 的讲解，不仅涵盖了ANOVA方法，还讨论了计量型和计数值数据的区别处理，这在其他教材中很少见到如此全面的论述。这种深度保证了读者在实际工作中部署质量体系时，能够建立起一个可靠的测量基础。可以说，这本书提供的知识体系是层层递进、环环相扣的，它构建了一个从数据采集、分析、控制到过程改进的完整闭环思维模型，而不是孤立地讲解某个图表。

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这本书的封面设计真是直击人心，那种经典教科书的风格扑面而来，厚重的质感让人一看就知道里面内容扎实。我是在为我的毕业设计查找参考资料时偶然翻到它的，当时就被那种严谨的排版吸引了。虽然我不是专门学工业工程的，但统计过程控制（SPC）的概念在我的数据分析工作中也时有出现，所以抱着学习的心态开始了阅读。这本书的章节划分非常清晰，从最基础的概率统计回顾，到Shewhart控制图的构建与应用，逻辑链条非常顺畅。我特别喜欢它对各种控制图背后的数学原理的解释，不是那种干巴巴的公式堆砌，而是结合了实际生产场景来阐述，这对于我理解“为什么这样做”比“怎么做”更有帮助。比如，当讲到CUSUM图和EWMA图时，作者用非常形象的比喻说明了它们在检测微小工艺漂移方面的优势，这比我在网上看到的那些零散教程要系统深入得多。这本书的深度足以满足专业研究生的要求，但它的入门引导性也做得很好，即便是初次接触质量控制领域的读者，也能循序渐进地掌握核心概念。它给我的感觉就像是走进了一位经验丰富、治学严谨的教授的办公室，桌上摆满了各种工具和案例，等着你一步步去探索。

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从排版和装帧的角度来看，这本书的设计展现了出版商对专业工具书应有的尊重。纸张的质感很好，即便是长时间翻阅也不会有廉价的塑料感。虽然它的尺寸偏大，携带起来可能略显笨重，但这种大开本恰好保证了图表和公式在放大后依然清晰可辨，这对于需要频繁查阅公式或对照图表的工程师来说，是一个实实在在的加分项。唯一的遗憾可能在于，由于内容的时效性限制，部分关于最新数字化工具或软件集成的讨论略显不足，但考虑到该领域核心理论的稳定性和通用性，这并不能算作致命缺陷。总的来说，这本书更像是一本“传家宝”式的参考书，它所蕴含的经典统计控制思想，即便在工业4.0时代依然熠熠生辉。对于任何渴望从“凭经验管理”转向“靠数据说话”的工程师或管理者而言，这本书都是一张通往专业知识殿堂的“硬通货”门票，物超所值，值得反复咀嚼。

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