Design for Manufacturability and Statistical Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Orshansky, Michael/ Nassif, Sani/ Boning, Duane

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780387309286

丛书系列:

图书标签:

• 微电子
• 制造工程
• 统计设计
• 可制造性设计
• DFM
• DOE
• 质量工程
• 可靠性工程
• 产品设计
• 工程设计
• 六西格玛

现代制造与质量控制：从概念到实践 图书简介 本书深入探讨了现代制造业中至关重要的两大支柱：如何通过优化的设计实现高效、低成本的制造，以及如何运用先进的统计工具确保产品质量和工艺的稳定运行。这不是一本简单的理论汇编，而是一本面向工程师、设计师、生产管理者以及质量专业人员的实用指南，旨在弥合设计理念与实际生产能力之间的鸿沟，并在产品全生命周期中嵌入质量保证的基因。 第一部分：面向制造的设计（Design for Manufacturing, DFM）的精髓 在竞争日益激烈的市场中，产品能否快速、经济地推向市场，往往取决于设计阶段所做的决策。本部分详尽阐述了如何将制造约束和成本优化深度融入设计流程，实现真正的“制造就绪性”。 1. DFM 的核心理念与战略集成 我们首先界定了 DFM 的核心目标：在保证功能和性能的前提下，最大程度地简化制造过程、减少零部件数量、降低制造成本和缩短生产周期。本书强调，DFM 不应是设计完成后的审查步骤，而应贯穿于概念生成、初步设计直至详细设计的全过程。我们将介绍如何建立跨职能的设计团队（Design Review Teams），确保设计者与工艺工程师、采购专家及装配人员的早期协同。 2. 材料选择与工艺匹配 材料的选择是决定制造成本和最终产品性能的关键因素。本章详细分析了不同材料（如金属、高分子聚合物、复合材料）在特定制造工艺（如注塑、压铸、机加工、增材制造）下的表现、成本效益分析及环境影响。重点讨论了如何根据批量需求和公差要求，平衡材料成本与加工复杂性。 3. 几何形状的优化与简化 详细阐述了如何通过结构拓扑优化和特征简化来提高可制造性。 减少加工步骤： 分析了如何通过重新设计特征（如倒角、孔的深度和位置、壁厚的一致性）来避免昂贵的多轴加工或多次装夹。 注塑件设计原则： 深入探讨了拔模斜度、圆角半径、熔接痕控制、缩孔预测和壁厚均匀性对注塑质量和模具成本的影响。 钣金设计考量： 介绍了如何优化折弯顺序、避免干涉、合理设置材料切口，以减少应力集中和提高成形精度。 4. 模块化设计与装配的简易性 (Design for Assembly, DFA) DFA 是 DFM 中不可或缺的一部分。本部分聚焦于如何设计出易于识别、抓取、插入和锁固的零部件。我们提供了详细的分析框架，用以量化装配难度和成本，包括： 零部件计数原则： 阐述了零件数量与装配时间和出错率之间的直接关系，并指导读者如何通过功能整合（例如，用一个多功能零件替代多个简单零件的组合）来大幅削减成本。 自定位特征设计： 探讨了如何设计配合公差和定位销，确保零件在没有视觉引导下也能快速、正确地装配到位。 紧固件的优化： 论证了从螺丝、铆钉向卡扣、自锁机构过渡的效益，以及如何选择合适的自动化装配工具。 第二部分：统计过程控制与质量工程 (Statistical Quality Control, SQC) 在现代大规模生产中，仅靠“事后检验”已无法满足市场对零缺陷产品的要求。本部分转向统计学的应用，教授读者如何利用数据洞察力来预防缺陷，确保工艺能力持续稳定。 1. 统计基础回顾与质量度量 本章为读者夯实了必要的统计学基础，重点在于如何从工程数据中提取有意义的信息。内容包括：概率分布（正态分布、泊松分布等）在过程变异分析中的应用，以及如何正确解读样本数据以推断总体情况。关键质量指标的定义，如首次通过率（FPY）、一次性合格率（FTY）及缺陷率（DPU, PPM）。 2. 过程能力分析 (Process Capability Analysis) 过程能力是衡量制造过程能否持续满足规范限度的核心指标。本书详细剖析了 $C_p$, $C_{pk}$, $P_p$, 和 $P_{pk}$ 等关键指数的计算、解释和应用场景。 数据收集与检验： 强调了准确、随机抽样数据的重要性，以及如何使用假设检验方法（如 $t$ 检验）来确认过程是否稳定（居中）。 非正态分布处理： 针对许多实际工程数据不服从正态分布的情况，提供了数据转换和替代能力指数（如 $C_{pm}$）的应用方法。 3. 过程监控与控制图 (Control Charts) 控制图是实现实时过程监控的基石。本书系统地介绍了各种控制图的构建、应用和解读，区分了计数值控制图和计量值控制图的适用范围。 计量值控制图： 详尽讲解了 $ar{X}$ 与 $R$ 图（或 $ar{X}$ 与 $S$ 图）的绘制步骤、控制限的计算，以及如何识别异常模式（如趋势、周期性、失控点）。 计数值控制图： 覆盖了 $p$ 图（不合格品率）、$np$ 图（不合格品数）、$c$ 图（单位产品缺陷数）和 $u$ 图（单位面积/体积缺陷率）的应用场景，特别适用于装配和检验流程。 特殊原因与普通原因的区分： 强调了通过控制图的解读，将过程变异归因于普通原因（系统性）还是特殊原因（偶发性），并指导管理者采取正确的纠正措施。 4. 测量系统分析 (Measurement System Analysis, MSA) 任何过程能力分析都依赖于可靠的测量数据。MSA 是确保测量工具和方法准确无误的关键。本书深入讲解了如何评估测量系统的误差来源。 重复性与再现性 (Repeatability and Reproducibility, R&R)： 详细介绍了如何设计和执行 Gage R&R 研究，计算出变异的百分比贡献，评估量具是否“足够好”来监测过程公差。 偏倚和线性评估： 探讨了如何通过线性回归等方法来评估测量系统是否存在系统性偏差（Bias）或随着测量范围变化而出现的精度波动。 总结：迈向六西格玛的制造哲学 本书的最终目标是引导读者建立一种“设计决定质量，统计保障稳定”的制造哲学。通过将 DFM 的前瞻性思维与 SPC 的实时反馈机制相结合，企业能够显著减少返工和报废，提高首次合格率，从而在保证高质量的同时，实现制造成本的最优化。本书提供了大量的案例研究和工程实例，帮助读者将这些复杂的理论工具无缝集成到日常的产品开发和生产管理工作中。

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拿起这本书，我的脑海中浮现的是一个充满挑战但又充满机遇的领域。可制造性设计，这是一个老生常谈但又永不过时的话题。在产品开发的早期阶段，一个看似微小的设计决策，可能在后续的生产环节引发巨大的连锁反应，导致成本飙升、生产效率低下，甚至影响产品最终的性能和可靠性。而“统计设计”这个词，则为这个问题注入了现代科学的严谨性。它预示着本书将不仅仅停留在定性的讨论，而是会深入到量化的分析和优化的层面。我想象着书中会介绍如何运用统计学原理来理解设计参数与产品性能之间的关系，如何通过实验设计（DOE）来高效地探索设计空间，以及如何利用统计过程控制（SPC）等工具来监控和改进生产过程。这本书可能是一本能帮助工程师们摆脱“碰运气”式设计，转向更加科学、系统、数据驱动的设计方法的指南。它是否会提供一套完整的流程，指导读者如何从概念设计到批量生产的每一个环节，都融入可制造性和统计优化的思想？这对我来说，是一个非常吸引人的前景，尤其是在当前强调精益生产和智能制造的大背景下。

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对于“Design for Manufacturability and Statistical Design”这样的书名，我首先产生的联想是其在推动现代制造业进步方面所扮演的关键角色。在过去，产品设计往往独立于生产制造环节，导致在产品推向市场后，才发现设计上的缺陷给生产带来了巨大的挑战，例如高昂的制造成本、低下的生产效率、以及难以控制的产品质量。这本书的出现，恰恰是对这种脱节现象的有力纠正。它强调在设计的源头就将可制造性作为核心考量，这有助于减少不必要的成本，提高生产效率，并最终交付更高质量的产品。而“统计设计”的引入，则为这一理念提供了科学的方法论。通过统计学的工具和技术，设计师们可以更精确地理解设计参数如何影响产品性能，如何预测和控制生产过程中的变异，从而实现更优的设计和更稳定的生产。我非常期待这本书能够提供一套完整且实用的方法论，能够指导工程师们如何系统地将可制造性设计和统计思维融入到产品开发的每一个环节，从而提升整个制造行业的竞争力。

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当我第一次看到“Design for Manufacturability and Statistical Design”这个书名的时候，脑海里就勾勒出了一幅画面：一本能够 bridging 理论与实践，将工程设计的智慧与严谨的统计学分析相结合的书籍。在当前快速迭代的市场环境下，一个优秀的产品设计，如果不能有效地转化为大规模、低成本、高质量的生产，那么它的价值将大打折扣。可制造性设计，正是解决这个问题的关键。它要求设计者在产品概念阶段就充分考虑后续的生产流程、材料可得性、装配复杂度、以及潜在的制造成本。而“统计设计”的引入，则为这一过程增添了一层科学的保障。它意味着本书将不仅仅停留在经验主义的设计方法，而是会深入到数据驱动的决策过程。我非常好奇书中会如何阐述如何运用统计学原理来量化设计中的风险，如何通过实验设计来高效地优化设计参数，以及如何利用统计方法来预测和控制生产过程中的变异。这本书很可能是一本能够帮助工程师们系统性地提升产品设计能力，减少原型开发次数，缩短上市时间，最终实现更高的产品竞争力的宝贵资源。

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这本书的书名，“Design for Manufacturability and Statistical Design”，给我一种深刻的专业感和实用性。它直击了产品开发过程中最关键的两个环节：如何设计才能更容易制造，以及如何利用统计学来优化这一过程。在如今竞争激烈的市场中，一个产品如果设计出来难以生产、成本过高、或者质量不稳定，那么它的生命力将非常短暂。可制造性设计，正是要解决这些问题，它要求在设计之初就充分考虑生产的各个方面，包括材料、工艺、装配、测试等。而“统计设计”则意味着，这本书将不仅仅停留在定性的讨论，而是会深入到利用统计学工具和方法来量化设计过程，例如通过实验设计（DOE）来高效地探索最优的设计参数，通过统计过程控制（SPC）来监控和改进生产过程的稳定性。我非常期待这本书能提供一套系统性的方法论，帮助工程师们从设计源头就建立起对产品可制造性和统计性能的深刻理解，从而设计出更具竞争力的产品。

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这本书的书名让我眼前一亮，"Design for Manufacturability and Statistical Design"，这两个词组合在一起，立刻勾勒出一种深入且实用的主题。从书名本身就能感受到，它并非一本泛泛而谈的管理学或营销学著作，而是直击产品生命周期早期关键环节的学术性作品。可制造性设计，顾名思义，强调的是在产品设计之初就充分考虑生产过程的便利性、成本效益和质量稳定性，这在当今竞争激烈的市场环境中至关重要。许多产品之所以最终难以规模化生产，甚至夭折，往往根源于设计阶段的疏忽，没有真正将“制造”这个核心环节融入设计理念。而“统计设计”，则暗示了本书会深入探讨如何利用统计学原理来优化设计过程，进行数据驱动的决策，以及如何通过统计方法来理解和控制产品在制造过程中的变异性，从而实现卓越的产品质量。这本书很可能不是一本教你如何“凭感觉”做设计的书，而是提供一套严谨的、基于科学方法的工具箱，帮助工程师、设计师甚至产品经理系统地解决实际问题。我期待它能提供一些前沿的理论框架，同时又不失可操作性，能够指导我们在实际工作中规避潜在的风险，提高设计效率和产品竞争力。

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当我看到“Design for Manufacturability and Statistical Design”这个书名时，首先想到的便是它所承诺的实践价值。在工程领域，设计与生产的脱节往往是导致项目延误、成本超支和质量问题的罪魁祸首。一本能够将“可制造性”和“统计设计”这两个关键要素有机结合的书籍，无疑是对这一痛点的直接回应。我非常期待书中能够提供一套系统性的方法论，帮助工程师们在产品设计的初期就充分考虑生产制造的方方面面，例如材料选择、工艺流程、装配难易度、测试成本等等。而“统计设计”部分，则预示着本书会引入更加科学和量化的手段来支持这一过程。想象一下，如果能够利用统计学原理来预测和控制设计中的变异性，从而在生产过程中实现更高的良品率和更稳定的产品性能，那将是多么巨大的进步。这本书会不会提供一些实用的案例，展示如何在不同的行业和产品类型中应用这些方法？又是否会介绍一些常用的统计工具和软件，以帮助读者将理论付诸实践？我希望这本书能成为一本指导性的手册，帮助我们设计出既有创新性又易于大规模生产的优秀产品。

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“Design for Manufacturability and Statistical Design”这个书名，在我看来，触及了现代产品开发的核心痛点。长期以来，设计部门和生产部门之间的信息孤岛，导致了大量创新设计在真正转化为产品时遭遇生产瓶颈。这本书的出现，正是一种对这种割裂现象的积极回应。它强调将“可制造性”这一至关重要的因素，从设计的最初阶段就纳入考量。这不仅仅是关于降低成本，更是关于实现产品的可量产性，确保设计的可行性和经济性。而“统计设计”的加入，更是为这一过程注入了科学的力量。它意味着我们将不再依赖于猜测和经验，而是可以利用严谨的统计学方法来理解设计参数对产品性能的影响，预测生产过程中的变异，并采取预防措施。我非常好奇书中是如何将这两个概念有机地融合在一起，是否会提供具体的案例研究，展示如何在不同类型的行业中应用这些原则。我期待这本书能够成为一本实用的工具书，帮助工程师们在设计过程中就规避潜在的风险，优化生产流程，从而更快、更好地将优秀的设计转化为高质量的产品。

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对于这样一本以“可制造性”和“统计设计”为核心的书籍，我首先联想到的是它在工程教育和实践中的重要性。如今，技术更新迭代的速度极快，产品设计的复杂度也在不断攀升。如果一个产品设计得再巧妙，技术再先进，但如果其生产过程复杂、成本高昂、良品率低，那么它的市场生命力就会大打折扣。这本书的出现，恰恰填补了这一领域的理论空白，或者说，是对这一重要理念的系统梳理和深化。我个人对统计学在工程领域的应用一直抱有浓厚的兴趣，它提供了一种量化分析和预测的强大力量。在产品设计阶段引入统计思维，意味着我们可以更早地识别潜在的设计缺陷，更有效地优化设计参数，甚至在模拟阶段就能预测产品的性能和可靠性。这对于缩短产品研发周期、降低制造成本、提高产品质量具有不可估量的价值。我非常好奇书中是如何将这两个看似独立的领域——可制造性设计和统计设计——融会贯通，形成一个统一的、可操作的理论体系的。它是否会提供具体的案例研究，展示如何在现实世界中应用这些方法？又是否会介绍一些先进的统计工具和模型，以支持可制造性设计的目标？

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当我审视“Design for Manufacturability and Statistical Design”这个书名时，我立刻感受到了一种对工程设计本质的深刻洞察。在很多情况下，一个产品的成败，不仅仅取决于其创新的概念或先进的技术，更在于它能否被高效、经济且可靠地制造出来。可制造性设计，正是将这种现实的约束和要求，前置到设计过程的早期，从而避免了在后期由于生产上的困难而导致的昂贵修改和延误。而“统计设计”这个术语，则将这种方法论提升到了一个更加科学和量化的层面。它预示着本书将不仅仅停留在经验分享，而是会深入到利用统计学原理来理解和优化设计，例如如何通过实验设计（DOE）来有效地探索设计空间，如何通过统计过程控制（SPC）来确保生产的稳定性和一致性。我非常期待这本书能够提供一套完整的理论框架和实践指南，帮助工程师们在产品设计的初期就做出更明智的决策，识别潜在的风险，并通过数据驱动的方式来优化设计，最终实现产品在可制造性和质量上的双重卓越。

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读到“Design for Manufacturability and Statistical Design”这样的书名，我首先想到的是它对现代工程实践的深远影响。在当今竞争日益激烈、技术飞速发展的市场环境中，产品从设计到生产的效率和质量，直接决定了一个企业的生死存亡。可制造性设计，顾名思义，就是将生产制造的考量融入到产品设计的早期阶段，确保产品不仅在功能上满足需求，而且在生产上是高效、经济且质量可控的。而“统计设计”，则为这一过程注入了科学的严谨性。它暗示了本书将不仅仅停留在定性分析，而是会利用统计学的方法来理解和优化设计过程，例如通过实验设计（DOE）来探索最优的设计参数，通过统计过程控制（SPC）来监控生产过程的稳定性和可预测性，从而实现卓越的产品质量。我非常期待这本书能够提供一套系统性的框架，将这两个看似独立的领域融会贯通，指导工程师们如何做出更明智的设计决策，如何更有效地应对生产中的变异性，最终设计出既创新又具成本效益、且易于大规模生产的优质产品。

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