Response Surface Methodology And Related Topics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Khuri, Andre I. 编

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 140.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812564580

丛书系列:

图书标签:

响应面方法学
实验设计
优化
统计建模
数据分析
回归分析
过程优化
质量工程
六西格玛
统计学

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具体描述

This is the first edited volume on response surface methodology (RSM). It contains 17 chapters written by leading experts in the field and covers a wide variety of topics ranging from areas in classical RSM to more recent modeling approaches within the framework of RSM, including the use of generalized linear models. Topics covering particular aspects of robust parameter design, response surface optimization, mixture experiments, and a variety of new graphical approaches in RSM are also included.The main purpose of this volume is to provide an overview of the key ideas that have shaped RSM, and to bring attention to recent research directions and developments in RSM, which can have many useful applications in a variety of fields. The volume will be very helpful to researchers as well as practitioners interested in RSM's theory and potential applications. It will be particularly useful to individuals who have used RSM methods in the past, but have not kept up with its recent developments, both in theory and applications.

现代统计过程控制与质量管理：从理论到实践的深度探索作者： [此处留空，或填写假设的作者信息] 出版社： [此处留空，或填写假设的出版社名称] 图书页数：约 650 页定价： [此处留空，或填写假设的价格] --- 内容概要《现代统计过程控制与质量管理：从理论到实践的深度探索》是一本面向工业界工程师、质量管理专业人员、以及高等院校相关专业师生的权威性教材与实践指南。本书聚焦于统计过程控制（SPC）、实验设计（DoE）之外的现代质量管理体系的构建、实施与持续改进。它深入剖析了当前复杂制造环境下面临的质量挑战，提供了系统化的、可操作的工具箱，以确保产品和服务的可靠性、一致性与卓越性能。全书结构严谨，内容涵盖了从宏观的质量哲学演变到微观的特定质量工具的应用，旨在帮助读者建立起“质量是设计出来的，而非检验出来的”的现代质量管理思维框架。第一部分：质量哲学的演进与现代管理基石本部分追溯了质量管理思想的百年历程，从早期的检验阶段，到伍德德的统计控制，再到克劳斯比、朱兰和戴明的革命性贡献。第一章：质量的范式转移：从容忍到卓越本章详细阐述了20世纪后半叶质量管理思想的根本性转变。重点分析了“零缺陷”理念的内涵及其在当今全球供应链中的重要性。深入探讨了质量成本（COQ）的核算模型，并区分了预防成本、评估成本、内部失效成本和外部失效成本的实际操作界限。特别讨论了供应链伙伴之间的质量责任分摊机制。第二章：全面质量管理（TQM）的实施框架本书并未将TQM视为一个单一的工具集合，而是作为一个整合性的管理哲学。本章构建了一个分层级的TQM实施模型，强调领导力承诺、员工赋权与持续学习文化的重要性。详细分析了如何将质量目标与企业战略目标进行Kano模型驱动的对齐，并引入了基于价值流图的质量瓶颈识别方法。第三章：卓越运营与六西格玛的整合本章将现代质量管理体系与精益生产（Lean Manufacturing）的理念进行深度融合。重点阐述了“精益六西格玛”（LSS）的协同效应，即如何利用精益工具（如5S、看板、防错法Poka-Yoke）来减少浪费和变异源，从而加速六西格玛DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）周期的收敛速度。本章还提供了在服务行业（如医疗、金融）应用LSS的案例分析。第二部分：高级过程能力分析与变异源识别本书在统计基础之上，重点关注那些在标准SPC图表（如X-bar/R图）之外的复杂过程变异分析技术。第四章：超越Cpk：过程绩效的深度指标体系本章挑战了传统的过程能力指数（Cp, Cpk）在非正态分布和动态过程中的局限性。详细介绍了使用非参数方法（如百分位数分析）来评估过程能力，以及针对间歇性或批次性过程的特定指标（如Ppk、Mp）。探讨了过程的长期稳定性（PPM）与短期稳定性（PPM）之间的桥接方法。第五章：测量系统分析（MSA）的高级应用 MSA是确保数据可靠性的关键。本章超越了标准的重复性和再现性（Gage R&R）研究，深入探讨了属性数据MSA（Kappa系数分析）、线性与非线性量具偏倚分析，以及在复杂在线测量设备（如光谱仪、激光扫描仪）校准过程中的不确定度评估方法。强调了测量系统的“可接受性”标准在不同行业（如ISO 13485 vs. IATF 16949）的差异。第六章：变异源的剥离与因果关系建模本章聚焦于区分系统性变异与随机性变异的复杂技术。除了传统的鱼骨图和散点图，本章重点讲解了结构方程模型（SEM）在质量工程中的应用，用以量化多个潜在变量对最终产品质量特征的综合影响。讨论了如何利用主成分分析（PCA）来处理高维数据中的共线性问题，从而精确分离出主要变异来源。第三部分：质量风险管理与系统可靠性工程现代质量管理的核心在于前瞻性地识别和缓解风险，而非被动地应对缺陷。第七章：系统化的质量风险管理（QRM）本章详细剖析了失效模式与影响分析（FMEA）的演进，重点介绍了过程失效模式与影响分析（PFMEA）在产品设计和过程开发阶段的应用。本书提供了更新的风险优先数（RPN）计算方法，并强调了基于潜在失效模式的严重性权重分配。此外，引入了基于可靠性预测（Reliability Prediction）的风险评估方法，特别是针对电子和机械系统的寿命预测。第八章：可制造性与装配性设计（DFMA）的质量驱动力本章探讨如何将质量要求直接嵌入到设计阶段。详细介绍了DFMA原则在降低装配复杂性、减少零部件数量方面的作用，以及这些设计决策如何直接影响最终装配过程中的错误率和过程能力。探讨了如何利用三维建模软件的仿真功能来预先评估装配过程的潜在质量风险。第九章：供应商质量管理与全球供应链的审计实践在分散化的全球采购环境中，供应商质量是企业质量的延伸。本章提供了先进的供应商选择、绩效监控与现场审计策略。内容包括：如何实施基于风险的供应商分级体系；如何执行有效的第二方和第三方质量体系审核，重点关注审核员的客观性与证据收集的有效性；以及如何建立协同的、基于数据的供应商持续改进计划。第四部分：质量体系的持续改进与数字化转型本部分着眼于将质量管理提升到企业持续改进的战略高度，并探索信息技术对质量实践的赋能作用。第十章：基于事实的决策：数据挖掘在质量改进中的潜力本章探讨了如何从海量的生产数据中提取可操作的质量见解。讨论了时间序列分析在预测质量漂移中的应用，以及如何利用数据可视化技术（如热力图、网络图）来揭示隐藏在传统报表之下的质量关联性。重点分析了质量管理软件（QMS）与企业资源规划（ERP）系统的集成挑战与最佳实践。第十一章：问题的根本解决：超越“5Why”的深度探究本书提供了一套比传统方法更结构化的根本原因分析（RCA）框架，尤其适用于复杂、系统性的故障。介绍了“8D”流程的扩展版本，强调在“永久纠正措施”阶段必须进行跨职能的“过程再验证”。深入探讨了如何利用故障树分析（FTA）来系统地分解一个顶层失效事件的所有可能路径。第十二章：质量文化与变革管理本章将质量管理提升到组织行为学的层面。讨论了如何建立一种鼓励报告错误、而不是惩罚错误的组织文化。提供了有效的跨部门沟通策略，以确保质量改进倡议在全公司范围内得到理解和支持。最终，本章指导读者如何建立一个自我驱动的、永无止境的质量改进循环（PDCA的深化）。 --- 本书特色实践导向强：全书穿插了来自汽车、航空航天、半导体和制药等关键行业的真实案例，展示了理论工具在复杂工业场景中的实际应用。知识深度与广度并重：覆盖了经典质量工具，并深度引入了现代统计建模（如SEM、PCA）和风险量化技术。与主流标准接轨：内容设计紧密结合ISO 9001:2015、IATF 16949等国际质量管理体系要求，为专业人士提供实用的合规指导。面向未来挑战：探讨了工业4.0背景下，物联网（IoT）数据流如何重塑传统的质量控制与预防策略。