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出版者:中国计量

作者:李怀林主编

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-6

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787502626259

丛书系列:

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智能制造中的质量管理与数据驱动决策 图书简介 本书深入探讨了在当前以工业4.0和智能制造为核心的时代背景下，企业应如何构建和实施高效、前瞻性的质量管理体系。它摒弃了传统的、被动式的质量控制模式，转向以数据分析和预测性维护为基础的、主动式的质量保障战略。 本书并非聚焦于特定产品的认证流程或计量器具的校准标准，而是将视野提升至整个制造生态系统的质量控制层面。它详细阐述了如何将物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）以及云计算技术深度融合到质量管理流程中，以实现从设计、采购、生产到交付的全生命周期质量优化。 第一部分：智能制造环境下的质量哲学重塑 本部分首先界定了“智能质量管理”的概念，强调了质量不再是检验部门的职责，而是贯穿于整个价值链的系统性工程。 从合规到卓越的转变： 探讨了传统质量管理（如ISO 9001基础框架）在面对海量实时数据时的局限性。阐述了如何通过建立“数字孪生”模型，在虚拟环境中模拟和预测产品性能，从而实现质量目标的前置化管理。 数据驱动的决策框架： 详细介绍了用于质量分析的统计过程控制（SPC）在新时代的升级版——实时过程能力分析（RT-PCA）。讲解了如何整合来自传感器、机器日志、MES系统以及ERP系统的数据流，构建统一的质量信息湖。重点分析了如何利用机器学习算法识别出影响产品一致性的隐藏变量，例如设备微小的振动模式、环境温湿度的细微波动等，这些因素往往是传统人工检测无法捕捉的。 供应链质量的可视化与韧性： 智能制造要求供应商体系具备高度的透明度和响应速度。本章分析了区块链技术在追踪关键原材料的来源、验证其批次质量合规性方面的应用潜力，以及如何利用预测模型评估供应商中断对最终产品质量的影响，从而增强供应链的抗风险能力。 第二部分：先进技术在质量保证中的集成应用 本部分是本书的技术核心，重点剖析了如何利用前沿技术工具来自动化和智能化质量保障流程。 机器视觉与深度学习在缺陷检测中的革命： 详尽介绍了高分辨率工业相机、3D扫描仪与深度学习（尤其是卷积神经网络CNN）的结合应用。书中提供了从数据标注、模型训练到边缘计算部署的实战指南，用于识别微米级的表面缺陷、装配错误或功能异常，其精度和速度远超人类专家。特别分析了在复杂曲面和高反射率材料上的检测难点与解决方案。 预测性质量维护（PQM）： PQM是预测性维护（PdM）在质量领域的延伸。本书阐述了如何通过分析设备运行的历史数据（如能耗曲线、负载变化、关键部件的声学指纹），来预测设备何时可能发生漂移或失效，进而提前进行维护，避免因设备状态不佳导致的批量不合格产品流出。书中提供了基于时间序列分析和异常检测算法的实践案例。 人机协作与增强现实（AR）在质量检验中的应用： 探讨了如何利用AR技术赋能一线操作人员。通过AR眼镜叠加实时质量数据、标准操作指南（SOP）的3D动画指导，极大地减少了人工检验的主观性和错误率，特别是在复杂装配和首件确认环节，显著提升了首次通过率（First Pass Yield）。 第三部分：质量体系的持续改进与组织变革 成功的智能质量管理不仅仅是技术的堆砌，更需要组织架构和思维模式的同步升级。 敏捷质量保证（Agile QA）： 借鉴软件开发中的敏捷思想，本章探讨了如何在快速迭代的制造环境中实施持续集成/持续部署（CI/CD）的质量验证流程。强调了快速反馈回路的重要性，确保设计变更或工艺调整能立即在生产线上得到验证和固化。 质量文化的重塑与人才培养： 深入分析了新一代质量工程师所需具备的核心能力，不再是传统的统计学专家，而是精通数据科学、系统集成和跨职能沟通的复合型人才。书中提供了构建跨部门“质量赋能团队”的组织模型，以打破传统职能壁垒。 质量风险管理与可追溯性架构： 强调在数据爆炸时代，如何建立端到端（E2E）的数字可追溯性链条，不仅能满足监管要求，更能为产品召回或故障分析提供精确、快速的证据链。分析了如何将FMEA（失效模式与影响分析）从静态文档转变为动态、可实时更新的风险评估模型。 本书内容高度关注制造前沿动态，旨在为企业管理者、质量总监、系统集成工程师以及致力于工业转型的专业人士，提供一套系统、前沿且具备实操指导意义的质量管理路线图，助力企业在高度自动化的未来竞争中占据优势地位。它侧重于管理学思维、系统架构设计以及新兴数据技术的集成应用，是面向“工业4.0”质量实践的深度指南。

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从内容涵盖的广度来看，这本书无疑是下了血本进行资料搜集的。它涉及的领域跨度相当大，我注意到它不仅涵盖了基础的理论框架，还触及了多个具体应用场景下的实施细则和潜在风险点。例如，在论述某个关键技术指标时，它会同时引用不同国际组织发布的标准，并对比它们之间的细微差别，这种对比分析极大地拓宽了读者的视野，让人明白所谓的“标准”并非一成不变的铁律，而是需要在不同环境约束下进行权衡的结果。此外，书中对历史演变脉络的梳理也处理得非常到位，通过回顾某些技术或流程的起源和发展阶段，读者能够更深刻地理解当前规范制定的逻辑基础，避免了将现行规范视为理所当然的教条。这种全景式的视角，让这本书更像是一部系统性的工具箱，而非零散的知识点汇编。

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这本书的装帧设计确实很吸引人，封面采用了比较沉稳的深蓝色调，搭配着清晰的白色和亮黄色的字体，整体视觉效果显得专业而有分量感。拿到手里感觉很有质感，纸张的厚度和韧性都恰到好处，翻阅起来很舒适，没有廉价的油墨味，这一点对于需要长时间阅读的专业书籍来说非常重要。排版布局上，作者明显下了不少功夫，图表和文字的穿插处理得非常流畅，关键术语的加粗和注释做得非常到位，使得复杂的概念在视觉上也能得到很好的梳理。我尤其欣赏它在章节之间的过渡设计，常常会在一章的末尾设置一个小结或者引出下一章的悬念，这种结构安排极大地增强了阅读的连贯性和吸引力。即便是涉及大量技术性内容的章节，通过合理的留白和清晰的层级划分，也让阅读体验保持在一种轻松的状态下，而不是被密密麻麻的文字所压倒。可以说，光是这份细致入微的物理呈现，就足以让人感受到出版方在内容质量之外所投入的匠心。这本书的实用性似乎不仅仅停留在文字层面，它在物理形态上就已经为读者构建了一个良好的学习环境。

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这本书的阅读体验中，最让我惊喜的是它所提供的那种“实战感”。阅读过程中，我时不时会停下来思考，如果将书中所述的理论应用到我目前正在处理的某个实际问题上，会产生什么样的效果。这种强烈的代入感，很大程度上归功于书中那些详尽的、近乎于操作手册般的步骤描述。它没有停留在抽象的描述上，而是将理论知识拆解成了可执行的、可验证的行动单元。即便是那些看起来非常高深的计算模型，作者也辅以了清晰的流程图和伪代码示例，这对于非纯数学背景的工程师来说，是极大的福音。它没有回避实践中的“脏活累活”，反而直面了数据采集的困难性、实验验证的复杂性，并提供了相应的应对策略，这种务实的态度，使得这本书的价值瞬间从理论殿堂走到了车间现场，成为了可以信赖的案头伴侣。

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这本书的叙事风格极其严谨且逻辑缜密，我几乎找不到任何可以挑剔的地方。它不像某些学术著作那样故作高深、佶屈聱牙，而是用一种近乎“手把手教学”的口吻，将最底层的原理层层剥开，直到展示出整个系统的运作逻辑。每一个论点的提出都伴随着充分的理论支撑和案例分析，使得阅读过程更像是一场严密的侦探推理，每一步的结论都有据可查，让人深信不疑。最让我印象深刻的是它处理“模糊地带”的方式。在一些行业标准尚不完全统一或者技术发展快速迭代的领域，作者并没有采取一概而论的态度，而是清晰地阐述了现有主流的几种观点及其适用场景，并客观分析了各自的优缺点，这种对复杂性的坦诚处理，体现了极高的学术素养和对读者的尊重。它不是简单地告诉我们“是什么”，而是深入挖掘了“为什么会是这样”和“在什么情况下会发生改变”，这种深度剖析的力量，远超一般科普读物的范畴。

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这本书在语言风格上的成熟与内敛，给我留下了深刻的印象。它没有采用那种过度煽情的、试图拉近距离的口吻，而是保持了一种恰到好处的专业距离感。这种风格使得内容本身的力量得以凸显，读者可以专注于吸收信息，而不会被冗余的情感修饰所干扰。用词精准到位，每一个术语的使用都精确对应了其在特定领域内的唯一含义，避免了因歧义而造成的理解偏差。更难得的是，在处理一些前沿或尚未完全成熟的议题时，作者展现出一种审慎的态度，不会过度乐观地宣扬某项技术的潜力，而是冷静地指出其局限性，提醒读者保持批判性思维。这种冷静、克制的表达，反而构建了一种强大的权威性，让人觉得这本书所传达的知识是经过反复推敲、沉淀下来的精华，值得信赖和认真对待。

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