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Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes
☆☆☆☆☆
簡體網頁||繁體網頁
Shi, Jianjun 作者
CRC Pr I Llc
譯者
2006-12 出版日期
496 頁數
$ 197.69 價格
HRD
叢書系列
9780849321511 圖書編碼

Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes 在線電子書 圖書標籤: 質量控製，誤差傳遞，數據融閤  質量  統計  畢業  english   

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發表於2024-11-23

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Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes 在線電子書 用戶評價

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非常經典的質量工程中誤差傳遞理論的奠基之作，對於多工序製造過程的質量控製誤差傳遞理論有非常理論的建模過程和非常工程的驗證過程。作者Jianjun Shi是Georgia Tech的首席教授，該研究領域內的大牛！

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Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes 在線電子書 著者簡介

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Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes 在線電子書 圖書描述

Variability arises in Multistage Manufacturing Processes (MMPs) from a variety of sources. Variation reduction demands data fusion from product/process design, manufacturing process data, and quality measurement. Statistical Process Control (SPC), with a focus on quality data alone, only tells half of the story and is a passive method, taking corrective action only after variations occur. Learn how the Stream of Variation (SoV) methodology helps reduce or even eliminate variations throughout the entire MMP in Jianjun Shi's "Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes". The unified methodology outlined in this book addresses all aspects of variation reduction in a MMP, which consists of state space modeling, design analysis and synthesis, engineering-driven statistical methods for process monitoring and root-cause diagnosis, and quick failure recovery and defect prevention. Coverage falls into five sections, beginning with a review of matrix theory and multivariate statistics followed by variation propagation modeling with applications in assembly and machining processes. The third section focuses on diagnosing the sources of variation while the fourth section explains design methods to reduce variability. The final section assembles advanced SoV-related topics and the integration of quality and reliability. Introducing a powerful and industry-proven method, this book fuses statistical knowledge with the engineering knowledge of product quality and unifies the design of processes and products to achieve more predictable and reliable manufacturing processes.

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