Encyclopedia and Handbook of Process Capability Indices pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Pearn, W. L./ Kotz, Samuel

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:

价格:1212.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9789812567598

丛书系列:

图书标签:

• Process Capability
• Statistical Process Control
• Six Sigma
• Quality Control
• Engineering Statistics
• Process Improvement
• Manufacturing
• Reliability
• Data Analysis
• Quality Engineering

《过程能力指数：理论、应用与实践指导手册》 本书聚焦于统计过程控制（SPC）领域中至关重要的一个分支——过程能力分析。 本手册旨在为质量工程师、生产经理、过程改进专家以及统计学研究人员提供一套全面、深入且实用的指南，用以理解、计算、解释和应用各种过程能力指数。 核心内容与结构： 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念稳步迈向高级应用。我们避免陷入特定商业软件的操作指南，而是专注于指数背后的统计学原理、其适用条件以及实际操作中的注意事项。 第一部分：过程能力分析的基础构建 本部分为后续高级章节奠定坚实的统计学基础。 统计过程控制（SPC）回顾与能力分析的定位： 我们首先简要回顾了SPC的基本原理——控制图的作用（区分特殊原因和普通原因变异），并清晰界定过程能力分析在过程管理中的战略地位。能力分析回答的是“在当前稳定（受控）状态下，过程能否满足规格要求？” 数据收集与过程稳定性评估： 强调了能力分析的先决条件——过程必须处于统计受控状态。详细讨论了如何选择合适的子组大小和样本量，以及如何使用$ar{X}$和$R$图、$ar{X}$和$s$图来验证过程的稳定性。特别探讨了亚组内和亚组间变异的分解。 过程分布的假设与检验： 过程能力指数的计算严重依赖于过程变异的分布形态。本书深入探讨了正态性检验的重要性（如Anderson-Darling检验、Shapiro-Wilk检验），并讨论了当数据严重偏态或非正态时（如指数分布、泊松分布）应采取的修正方法和替代指数。 第二部分：经典过程能力指数的深度剖析 本部分系统梳理了最常用、最基础的过程能力指数，重点在于其数学定义、直观含义及局限性。 基于规格限的指数（$C_p$和$C_{pk}$）： $C_p$（过程潜能指数）： 阐述了其计算公式（过程变异范围与规格公差的比值），明确指出$C_p$衡量的是过程的潜在能力，即过程宽度与公差宽度的比值，它完全忽略了过程中心位置。 $C_{pk}$（过程能力指数）： 详细解释了如何通过衡量过程中心与最近规格限的距离来评估过程的实际能力。我们提供了$C_{pk}$的几何解释，并强调了$C_{pk}$是过程能力报告中最常被引用的指标。 基于过程平均值的指数（$C_p^$和$C_{pm}$）： $C_p^$： 当存在明确的目标值（Target Value）时，此指数的引入意义何在？我们分析了它与$C_{pk}$在处理单侧规格限或不对称规格时角色的差异。 $C_{pm}$（容差和性能指数）： 深入探讨了Taguchi提出的$C_{pm}$，它如何将过程平均值偏离目标值（T）的惩罚纳入考量。讨论了在工程实践中，选择使用$C_{pk}$还是$C_{pm}$的决策标准，特别是当过程的变异性和中心偏移需要被同时量化时。 第三部分：高级能力指标与非正态过程处理 本部分拓展了分析的广度和深度，涵盖了更复杂情境下的能力评估方法。 长期性能指数（$P_k$系列）： 区分了短期（基于小样本）和长期（基于大量运行数据）的性能评估。详细解释了为什么在过程因设备磨损、操作员轮换或环境变化而发生漂移时，长期指数更能反映实际的成品率。 非正态数据处理方法： 提供了处理非正态数据的实用策略。 转换方法： 介绍Box-Cox转换等统计工具，如何将非正态数据转换为近似正态分布，以便应用经典指数。 非参数方法： 讨论了在无法进行有效转换时，直接基于实际观测数据百分位数来估计过程能力百分比的方法，这在处理具有天然界限（如时间、浓度）的数据时尤为重要。 过程能力与过程绩效的差异： 明确区分了能力（Capability，侧重于过程设计潜力）和绩效（Performance，侧重于实际发生的结果）。介绍了$P_p$和$P_{pk}$的概念及其在评估全面生产运行中的价值。 第四部分：能力分析的实践应用、解释与报告 本部分侧重于将统计结果转化为可操作的业务决策。 能力指数的置信区间估计： 纯粹的点估计不足以反映结果的可靠性。本书详细介绍了计算$C_{pk}$或$P_{pk}$置信区间（如基于卡方分布或大样本近似）的方法，确保报告的科学严谨性。 规格限外的缺陷率预测： 将过程能力指数与实际的缺陷率（DPMO - 每百万机会缺陷数）进行关联。通过引入“西格玛水平”（Sigma Level）的概念，提供了一个直观的量化工具，使管理层能够理解特定$C_{pk}$值对应的质量水平。 多阶段或多变量过程的集成分析： 探讨了在复杂装配或连续流程序中，如何通过层级分析法（ANOVA-Gauge R&R与能力分析的结合）来隔离和量化不同来源（设备、材料、操作员）的变异对最终产品能力的影响。 SPC与能力分析的闭环反馈： 阐述了如何将能力分析的结果——例如，一个偏低的$C_{pk}$——反馈给过程改进团队，指导他们进行“规格优化”（如果公差不合理）还是“变异降低”（如果过程宽度过大）的决策。 本书的独特价值： 本书的编写遵循“去神秘化”原则，避免了晦涩的纯数学推导，而是专注于应用逻辑和工程判断。我们提供了大量的实际案例分析，涵盖了机械加工、化工过程、电子制造和医疗设备等多个行业中常见的挑战。读者不仅会学到如何计算指数，更重要的是，学会如何在面临真实世界的复杂数据和不完美条件时，做出正确的统计推断和工程决策。本书将是您在追求六西格玛卓越的道路上，不可或缺的实用参考工具书。

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