具体描述
通过前五个版本，《朱兰质量规划与分析》为学习质量管理的学生和从事质量管理的专业人士提供了超越统计技术的处理方式。这本质量管理领域的经典作品的第六版——《朱兰质量管理与分析》，把约瑟夫.朱兰博士的先进理念和弗兰克.葛丽娜博士及约瑟夫.笛福在培训和实践中的丰富经验结合起来，详细展示了实现优质的产品和服务所需要的管理、统计、技术和行为方面的理论和技术。每一章都有一个现实案例方便读者学习。本书适合学生、质量工程师及从事质量管理工作的人士阅读。
作者简介
版的作者是约瑟夫A.德费欧先生和弗兰克M.格里纳博士，他们都与朱兰博士有着非常多的交集。德费欧先生是出色的质量管理实践者，同时作为朱兰博士的继任者，担任朱兰学院院长一职。格里纳博士是《朱兰质量手册》第二、三、四部分的共同作者。他们都从事质量管理工作多年，具有丰富的从业经验，对如何利用质量推动企业的发展有深刻的理解，同时将他们数十年研究与实践成就的核心内容也凝练到了该书中。
目录信息
前言
第6版致谢
第1章重中之重：质量与经营绩效
l l为什么需要质量管理：质量管理简史
1 2质量及其对财务绩效的影响
1 3集成质量体系的定义
1 4质量职能
1 5质量与生产率、成本、周期、价值的关系
1 6管理质量的一般原则
1 7质量学科与其他学科
1 8前进的道路——制订面向成功的系统计划
小结
习题
参考文献
第2章将质量融入企业战略规划
2.1质量与战略规划
2 2一个战略规划的典范——通用电气
2 3树立使命与愿景
2 4制定长期战略
2 5短期年度目标的制定
2 6目标分解——方针管理法
2 7加强对战略执行的领导
2 8审查进展评估、审计和平衡计分卡
2 9回顾并调整规划
2 10实现目标的障碍
小结
习题
参考文献
第3章组织层面上的质量评估
3.1为什么要评估绩效
3 2质量风险评估
3 3战略一致性、部署和评估
3 4计划评估
3 5不良质量成本
3 6质量成本的分类
3 7不良质量成本和商业测量的关系
3 8质量的最优成本
3 9市场评估和市场地位
3 10使用国家绩效标准和国家绩效奖来评估
3“波多里奇得分系统
3 12作为系统评估工具来使用质量奖项
3 13按照国际标准评估
3 14质量系统认证／注册
3.15 IS0 9000标准的行业采纳和扩展
3 16标杆学习最佳实践：朝向可持续发展
3 17标杆学习：什么是对的，什么是错的
3 18内部和外部竞争性和非竞争性标杆学习（谁）
3 19数据和信息来源（如何）
3 20数据标准化
3 21最佳实践的分析和识别
小结
习题
参考文献
第4章提高质量，降低成本
4.1 突破性的改进模式：精益六西格玛
4 2突破性改进：逐项项目处理法
4 3六西格玛改进项目实例
4 4质量改进的业务案例
4 5逐项项目处理法经验总结
4 6精益和六西格玛方法
4 7定义阶段
4 8测量阶段
4 9分析阶段
4 10改进阶段
4“控制阶段
4 12精益六西格玛概要及案例
4 13保持持续改进
小结
习题
第5章为提高销量的质量设计
第6章为保持卓越绩效的质量控制
第7章业务流程管理
7 7新流程的转换与管理
7 8业务流程管理对组织的影响
小结
习题
参考文献
第8章支持质量文化的组织角色
8 l组织在质量方面的演变
8 2质量办公室的角色
8 3组织未来的质量办公室
8 4高层管理的作用
8 5质量总监的作用
8 6管理的作用
8 7员工的作用
8 8团队的作用
8 9人员的培训和认证
小结
习题
参考文献
第9章构建质量文化
9.1企业文化
9 2质量文化
9 3创建质量文化
9 4卓越绩效变化模型
9 5达到领导力突破的领导人角色
9 6抵制变化
9 7政策和文化规范
9 8人力资源和文化模式
99 -个变革路线图
小结
习题
参考文献
第10章检验、测试和测量检验的术语
10 6自动化检验
10 7检验精度
10 8测量误差
10 9多少检验量是必不可少的’
10 10抽样检验的概念
10“抽样风险：抽样特性曲线
10 12抽样检验方案的质量指标
10 13抽样方案类型
10 14理想接收方案的特性
10. 15 ANSUAsoC 21.4
10 16质量指标的数值选择
10 17如何选择适合的抽样程序
小结
习题
参考文献
第11章理解顾客需求
“l质量与竞争优势
“2识别顾客
“3顾客行为
“4人的需求和期望范围
“5市场质量信息的来源
“6质量方面的市场调查( voc)
“7产品特征的相关需求
“8与产品缺陷相关的需求
“9衡量顾客满意度
“10针对内部顾客的市场调查
小结
习题
参考文献
第1 2章新产品开发在质量设计中的角色
12. l设计中改进的时机
12 2流程化的设计和开发
12 3产品开发的阶段与早期预警概念
12 4基本功能性需求的设计：QbD表格
12 5时间导向性能（可靠性）的设计
12 6可用性设计
12 7安全性设计
12 8可制造性设计(DFM)
?12 9成本和产品性能
12 10设计评审
12“软件开发
12 12设计中的测量
12 13提高产品开发的有效性
小结
习题
参考文献
第13章制造业中的质量管理
13. 1 21世纪制造业的质量
13 2精益制造和价值流管理
13 3初步质量设计
13 4可控的概念：自控
13 5自动化制造
13 6制造计划概述
13 7建立生产作业中的质量管理组织
13 8产品评估的计划
13 9进行过程质量审核
13 10生产作业中的质量测量
13“关注持续改进
13 12防错案例研究
小结
习题
参考文献
第14章服务业中的质量管理
14. l服务业
14 2初步质量设计
14 3自我控制计划
14 4服务运营中的质量控制
14 5过程质量审核
14. 6 -线顾客接触
14 7建立服务运营中的质量管理组织
14 8服务运营中的六西格玛项目
14 9服务运营中的质量测量
14 10关注持续改进
小结
习题
参考文献
第15章管理供应链
15. l供应商关系——一场革命
15 2供应商质量活动的范围
15 3供应商的质量要求标准
15 4供应商选择：外包
15 5供应商能力评估
15 6供应链质量计划
15 7供应链质量控制
15 8供应链质量改进
小结
习题
参考文献
第16章质量保证与审核
16. l质量保证的定义和概念
16 2质量审核的概念
16 3质量审核程序的原则
16 4审核的主要内容
16 5构建一个审核项目
16 6计划对活动的审核
16 7审核绩效
16 8审核报告
16 9后续纠错行动
16 10审核中的人际关系
16“产品审核
16 12产品审核中的抽样
16 13产品审核的结果报告
小结
习题
参考文献
第17章统计和概率的作用
17. l质量管理中的统计学工具
17 2变异的概念
17 3数据的表格展示：频数分布
17 4数据的图形展示：直方图
17 5箱形图
17 6时序数据的图形展示：运行图
17 7汇总数据的方法：数值计算
?17 8常用的概率分布
17 9正态概率分布
17 10概率曲线和直方图分析
17“指数概率分布
17 12威布尔概率分布
17 13泊松概率分布
17 14二项概率分布
17 15概率的基本定理
17 16统计分析软件
小结
习题
参考文献
第18章数据分析工具
18. l数据规划和分析的范围
18 2统计推断
18 3抽样变异和抽样分布
18 4统计估计：置信区间
18 5计划检验程序时置信区间的重要性
18 6确定进行预测所需的必要样本
18 7假设检验
18 8样本容量固定情况下的假设检验
18 9假设检验的结论
18 10假设检验所需的样本容量
18. 11 DOE
18 12典型案例：涂装气泡
18 13经典实验方法和现代实验方法的对比
18 14方差分析
18 15部分析因实验设计
18 16实验设计计划
18 17回归分析
18 18数据分析的先进工具
小结
习题
参考文献
第19章设计质量的统计工具
19. l设计的统计工具包
19 2复杂产品的故障类型
19 3可靠性的指数表达式
19 4组件及系统可靠性之间的关系
19 5在设计阶段预测可靠性
19 6基于指数分布的可靠性预测
19 7基于威布尔分布的可靠性预测
19 8 以压力和强度为自变量的可靠性函数
19 9可用性
19 10设定规格界限
19“规格界限和功能需求
19 12规格界限和制造差异
19 13规格界限和经济效果
19 14相关维度的规格界限
小结
Minitab实例
习题
参考文献
第20章保持质量控制的工具
20.1质量控制的定义和重要性
20 2减小过程变异的好处
20 3统计控制图——综述
20 4统计控制的优点
20 5建立控制图的步骤
20 6适用于变量数据的控制图
20 7预控制
20 8属性控制图
20 9特殊控制图
20 10过程能力
20“测量过程性能
20 12过程能力研究计划
20 13过程能力的六西格玛概念
20 14统计过程控制和质量改进
20 15统计过程控制的软件
20 16工作示例——使用Minitab◎
小结
习题
附表
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书对我个人职业发展的影响是潜移默化的，却又十分显著。我记得刚开始阅读这本书时，我主要关注的是那些具体的质量工具和统计方法，比如如何画一张标准的控制图，如何进行一次有效的假设检验。但是，随着阅读的深入，我开始意识到，质量管理不仅仅是关于工具的使用，更是关于一种思维方式，一种持续改进的文化。作者在书中反复强调“PDCA循环”（Plan-Do-Check-Act）的重要性，以及如何将其融入到日常工作中。这让我开始反思自己在解决问题时的模式，是否仅仅停留在“Do”的层面，而忽略了“Plan”和“Check”的环节。书中关于“持续改进”和“卓越运营”的章节，为我打开了新的视野。它让我明白了，质量的提升是一个永无止境的过程，需要我们不断地去学习、去尝试、去优化。我尤其欣赏作者在讲解“六西格玛”时，那种“数据驱动”的理念。它让我学会了在做任何决策之前，都要先去收集和分析数据，用事实说话，而不是凭空猜测。这种思维方式的转变，对我来说是革命性的。过去，我可能更倾向于依靠经验来解决问题，但现在，我更愿意去寻找数据支持，用科学的方法来验证我的想法。这本书就像一位经验丰富的导师，它不仅传授给我知识，更重要的是，它塑造了我的思维模式。
评分这本书的价值，对我来说，体现在它不仅仅是一本教科书，更像是一位严谨的导师。它引导我从更宏观的角度去审视质量管理，而不是仅仅聚焦于单个工具或技术。例如，在讲解“质量体系”（Quality System）时，作者并没有简单地罗列ISO 9001等标准的要求，而是深入阐述了建立一个有效的质量体系对于企业整体运营的战略意义，以及如何通过质量体系来支撑企业的持续改进和创新。我尤其欣赏书中关于“风险管理”的部分。它不仅仅是介绍了FMEA（失效模式与影响分析）等工具，更强调了风险思维在质量管理中的重要性，以及如何通过主动识别和管理风险来预防问题的发生。这让我深刻地意识到，质量管理不应该仅仅是“被动响应”，而更应该是“主动预防”。在我过去的工作中，我常常会遇到一些突发性的质量问题，而这些问题往往是由于前期风险评估不足所导致的。通过学习这本书，我开始更加注重风险的识别和控制，从而能够更有效地规避潜在的质量风险。这本书的深度和广度，都远远超出了我的预期，它让我对质量管理这个领域有了更全面、更系统的认知。
评分这本书对我最大的启发在于，它让我意识到“分析”在质量管理中的重要性。过去，我可能更侧重于“执行”和“监控”，但这本书让我明白，没有深入的分析，就没有有效的改进。作者在讲解“数据分析技术”时，非常系统地介绍了各种统计工具，比如回归分析、方差分析、试验设计（DOE）等等。这些工具在我的工作中也常常用到，但这本书帮助我将这些工具的应用场景和背后的原理梳理得更加清晰。特别是关于“试验设计”（DOE）的部分，作者详细阐述了全因子设计、部分因子设计以及响应面方法，并且结合了汽车制造、电子产品生产等多个行业的案例，展示了如何通过DOE来优化产品性能和生产过程。这让我意识到，很多看似复杂的问题，其实都可以通过科学的设计和分析来找到最佳的解决方案。它让我摆脱了“一次性解决问题”的心态，而是更倾向于通过持续的分析和改进，来达到卓越的质量水平。这本书不仅仅是给我知识，更是给我一种解决问题的思维方式。
评分在阅读过程中，我被作者在每个章节中精心设计的案例所深深吸引。这些案例并不是那种脱离实际的理论模型，而是来源于真实的企业生产和管理场景。例如，在讲解“抽样检验”（Sampling Inspection）时，作者就详细阐述了如何根据产品的重要程度、批量大小以及对质量的期望来设计合适的抽样方案，并且还对比了不同抽样计划（如固定抽样、序贯抽样）的优劣。这对我来说非常实用，因为在我的工作中，我们也经常需要进行抽样检验来控制来料和成品质量。这本书让我学会了如何更科学、更有效地进行抽样，而不是仅仅依靠经验。更让我印象深刻的是，书中关于“统计过程控制”（SPC）的讲解，不仅仅停留在绘制控制图，还深入探讨了如何解释控制图上的各种信号，以及如何识别和消除这些信号背后的异常原因。我记得有一个章节专门讲解了“过程能力与质量损失”的关系，作者用清晰的图表和数据说明了，即使一个过程处于统计控制状态，如果其能力不足以满足规格要求，仍然会带来巨大的质量损失。这让我对“能力”这个概念有了更深刻的理解，不仅仅是“能做”，更是“能做得好”。
评分坦白说，我并不是一个科班出身的质量管理专业人士，我的背景更偏向于工程技术。因此，当我拿起这本书时，我的主要目标是希望能够系统地学习并掌握质量管理的核心理论和实用的分析工具，从而提升我在实际工作中的问题解决能力。这本书的结构设计，给我的第一印象是相当的条理清晰，从最基础的质量概念、质量发展史，到各种质量工具和方法，再到更高级的统计分析技术，层层递进，逻辑严密。尤其是关于“过程能力分析”的部分，作者并没有停留在简单的Cp、Cpk计算，而是深入探讨了不同分布下的过程能力指数，以及如何根据实际情况选择合适的分析方法。我尤其欣赏作者在讲解“六西格玛”方法论时，那种将理论与实践相结合的细致阐述。它不仅仅是介绍DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的五个阶段，更是在每个阶段都提供了丰富的案例分析和具体的工具建议。例如，在“分析”阶段，作者详细讲解了如何利用“鱼骨图”、“柏拉图”、“散点图”等工具来识别和分析导致产品缺陷的关键因素。这些工具在我的工作中已经多次得到验证，尤其是在解决一些长期存在的生产瓶颈问题时，鱼骨图的系统性思考能够帮助我们迅速抓住问题的根源，而不是头痛医头，脚痛医脚。这本书给我带来的最大价值，在于它让我对“质量”这个概念有了更深刻、更全面的理解。它不再仅仅是产品表面的合格与否，而是贯穿于整个产品生命周期，从设计、生产、交付到客户服务，每一个环节都至关重要。它让我意识到，质量管理并非是少数人的责任，而是每一个参与者都需要具备的意识和能力。
评分这本书的厚度和内容的丰富程度，确实让人在初次接触时感到有些压力，但一旦真正沉浸其中，你就会发现它是一座取之不尽的知识宝库。作者在讲解“客户满意度”（Customer Satisfaction）时，不仅仅是介绍了问卷调查等传统方法，还深入探讨了如何利用文本挖掘、情感分析等新兴技术来更全面地理解客户需求和反馈。这让我意识到，在数字化时代，质量管理也需要与时俱进，拥抱新的技术和方法。这本书让我对“质量”有了更广阔的视野，它不再仅仅局限于产品本身的物理属性，更包含了客户的体验、服务的质量、企业的声誉等多个维度。它让我明白，一个真正优秀的企业，一定是能够提供卓越的客户体验，而这正是高质量管理体系的最终体现。从这个角度看，这本书不仅仅是一本关于质量管理的工具书，更是一本关于企业如何实现可持续发展的战略指南。它为我打开了一扇新的大门，让我看到了质量管理更深远的价值和意义。
评分这本书的翻译风格，给我的感觉是非常“专业”且“亲切”的。专业体现在它准确地传达了原书的学术严谨性和技术深度，每一个术语的翻译都经过了斟酌，力求做到贴切。而亲切则体现在，虽然内容是高度专业化的，但作者的语言表达并没有让人感到过于晦涩难懂。他常常会通过一些生动的比喻或者设问，来引导读者进入思考。我记得在讲解“可靠性工程”的时候，作者用了一个非常形象的比喻来解释“失效率曲线”的不同阶段，比如“婴儿死亡期”、“稳定期”和“老化期”，这让我立刻就理解了不同阶段的产品可靠性特征。这种既有深度又不失趣味的讲解方式，是我非常欣赏的。这本书让我对“质量”的理解，从一个简单的“检验”过程，提升到了一个对整个价值链进行系统性管理的层面。它让我明白，质量不仅仅是生产部门的事情，而是需要设计、采购、生产、销售、服务等所有部门协同努力的结果。它让我开始思考，如何在整个企业内部构建一个以质量为核心的文化。
评分说实话，在拿起这本书之前，我对质量管理和分析的理解，可能还停留在比较表面的层面。我以为质量管理就是对生产过程进行一些简单的监控，确保产品不出现大的质量问题。但这本书彻底颠覆了我的认知。它让我看到了质量管理在现代企业运营中的核心地位，以及它所蕴含的深厚理论体系和复杂的技术工具。作者在讲解“统计过程控制”（SPC）的时候，非常细致地介绍了各种控制图的应用场景，以及如何通过这些图表来识别过程中的异常。我以前虽然也接触过一些控制图，但总是觉得似懂非懂，不够深入。但这本书通过大量的图示和案例，让我真正理解了控制图的原理，以及如何利用它们来判断过程是否处于稳定状态。特别是关于“过程能力指数”（Cpk）的讲解，作者不仅给出了计算公式，还深入分析了不同Cpk值所代表的含义，以及如何根据Cpk值来采取相应的改进措施。这让我意识到，质量管理并不仅仅是“做什么”，更是“如何做得更好”。它让我学会了用数据的语言来描述质量，并以此为基础来驱动改进。这本书的翻译质量也相当不错，语言流畅，术语准确，这对于我这种非英语母语的读者来说，无疑大大降低了阅读难度。
评分翻阅这本书，我最大的感受就是它的“落地性”。虽然书中包含了大量的理论知识和统计方法，但作者始终没有脱离实际应用场景。例如，在讲解“全要素生产率”（OEE）的计算和改进时，书中不仅给出了详细的公式和计算步骤，还结合了生产线实际运行中的各种情景，如设备停机、换线时间、速度损失等，来分析OEE不达标的原因，并提出针对性的改进措施。这让我非常有代入感，仿佛看到了自己工作场景中的种种挑战，并从中找到了清晰的解决思路。这本书让我印象深刻的一点是，它在讲解“可靠性工程”时，不仅仅是介绍了MTBF（平均无故障时间）等基础概念，还深入探讨了不同的失效模式分析（FMEA）方法，以及如何通过威布尔分析（Weibull Analysis）等技术来预测产品寿命和可靠性。我在实际工作中也曾遇到过产品早期失效的问题，当时我只能依靠经验来判断，但通过学习这本书中的内容，我开始尝试使用更科学的统计方法来分析失效数据，并从中找到了改进产品设计的方向。这本书的语言风格，尤其是翻译的流畅度和专业性，也为我的阅读体验增色不少。虽然是翻译版，但作者的思路和表达方式都非常清晰，没有出现那种为了翻译而翻译的生硬感，而是能够感受到作者在写作时，那种对质量管理的深刻洞见。这本书更像是一本“行动指南”，它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“怎么做”。
评分这本书，说实话，刚拿到的时候，我抱着一种既期待又有点忐忑的心情。毕竟是翻译版，而且是第六版，这表明它在质量管理和分析这个领域已经积累了相当的声誉和深度。拿到书的那一刻，我就被它厚重的体量所震撼，翻开目录，那些熟悉的专业术语扑面而来，比如“六西格玛”、“精益生产”、“过程能力分析”等等，虽然我知道这些概念，但能否通过这本书真正地融会贯通，还是个未知数。最开始，我尝试着从最基础的章节开始阅读，作者的叙述风格，或者说翻译的风格，一开始让我觉得有些生涩。很多时候，我会因为一个生僻的术语而停下来，需要查阅其他资料来理解，这让我一度怀疑自己是否真的适合深入研究这个领域。但是，我并没有因此放弃，我坚信，凡是能够经过六版迭代的书籍，一定有其过人之处。我开始尝试放慢阅读速度，更仔细地去体会每一个字句背后的逻辑。例如，在讲解“统计过程控制”（SPC）的部分，作者不仅仅是列出了各种图表（如X-bar图、R图、I-MR图等）的画法和应用场景，更深入地探讨了这些工具背后的统计学原理，以及它们是如何帮助我们理解和控制生产过程中的变异性的。我记得有一个章节专门讲授“测量系统分析”（MSA），它详细阐述了如何评估测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility），以及如何通过GR&R研究来量化测量误差。这部分内容对于我日常工作中常常需要进行数据采集和分析的人来说，简直是如获至宝。我曾遇到过因为测量设备不稳定而导致的数据混乱，当时束手无策，现在看来，这本书提供的MSA方法，正是解决这类问题的关键所在。它教会我如何系统地去审视测量过程本身，而不是仅仅接受测量结果。从这个角度看，这本书更像是一位循循善诱的老师，它不直接给你答案，而是引导你一步步去思考，去发现问题，去寻找解决之道。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
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