Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Douglas M. Hawkins

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:1998-3-1

价格:USD 249.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387983653

丛书系列:

图书标签:

• 质量改进
• 累积总和图
• 统计过程控制
• 数据分析
• 可视化
• 质量管理
• 精益生产
• 六西格玛
• 过程改进
• 控制图

累计和图表与质量改进图表：洞察数据，驱动卓越 在当今竞争激烈的商业环境中，质量是企业生存和发展的生命线。持续改进的流程、卓越的产品和优质的服务是赢得客户信赖、保持市场领先的关键。而要实现这一切，数据分析能力至关重要。本书《Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement》正是为帮助您掌握这项关键技能而生，它将带您深入理解和运用累计和图表（CUSUM charts）这一强大的质量控制工具，从而系统性地识别、分析并解决生产和管理过程中的问题，最终实现质的飞跃。 本书不仅仅是一本关于图表的说明手册，更是一套系统性的方法论。它将揭示如何通过直观、可视化的方式，将海量、分散的数据转化为有价值的洞察，从而以前所未有的精度捕捉到过程中的微小偏差和趋势。累积和图表的核心优势在于其灵敏性，能够比传统的控制图（如X-bar图）更早地发现过程均值的微小偏移，从而在问题演变成重大故障之前就采取纠正措施。这对于追求零缺陷、持续优化的企业而言，具有不可估量的价值。 本书的核心内容将围绕以下几个关键方面展开： 第一部分：累计和图表的基础与原理 何为累计和图表（CUSUM Charts）？ 我们将从最基础的概念入手，详细解释累计和图表的构成要素、工作原理以及其在质量管理体系中的定位。您将了解到，CUSUM图并非孤立存在，而是建立在统计过程控制（SPC）的坚实基础上。 与传统控制图的比较与优势。 深入剖析CUSUM图相对于X-bar图、R图等传统控制图的独特之处。我们将通过实例和理论分析，清晰地展示CUSUM图在检测过程均值漂移、提高检测灵敏度方面的显著优势，以及它们在不同应用场景下的适用性。 累计和图表的数学模型与计算方法。 为求真务实，我们将逐步揭示CUSUM图背后的统计学原理。这包括了对累积和统计量的定义、计算公式的推导，以及决定控制限（ARL0, ARL1）的关键参数的选取方法。我们将尽量以清晰易懂的方式呈现，即使您不是统计学专家，也能掌握其核心计算逻辑。 选择合适的CUSUM图类型。 针对不同的数据特性和质量目标，存在多种CUSUM图类型。本书将指导您如何根据实际情况，选择最适合的CUSUM图，例如单边CUSUM图（检测单方向漂移）和双边CUSUM图（检测双方向漂移），以及它们各自的优缺点和适用范围。 第二部分：CUSUM图的构建与实施 数据收集与预处理。 任何图表都离不开高质量的数据。本书将强调数据收集的准确性、一致性和代表性，以及在构建CUSUM图前需要进行的必要数据预处理，例如异常值检测和数据平滑。 设定基准（Reference Value）与允许偏差（Allowed Deviation）。 这是构建CUSUM图的关键步骤。我们将详细阐述如何根据历史数据、工艺能力或质量目标来设定合理的基准值，以及如何确定允许的偏差范围，以确保CUSUM图的敏感性和有效性。 计算与绘制CUSUM图。 本部分将提供详细的操作步骤，指导您如何根据收集到的数据，一步步计算累积和统计量，并将其绘制成直观的CUSUM图。您将学习如何使用各种统计软件工具来辅助完成这些过程。 解读CUSUM图上的信号。 CUSUM图的价值体现在其发出的“信号”。我们将深入解析图表上的各种模式和变化，如“信号点”（Point Out）、“趋势线”（Trending）等，以及如何正确解读这些信号，判断过程是否出现异常。 第三部分：CUSUM图的应用与实践 在生产过程中的应用。 本书将重点展示CUSUM图在各种生产环境下的实际应用案例，例如： 产品尺寸、重量、成分的控制。 生产参数（温度、压力、速度）的监测。 设备性能的监控与预测性维护。 制程能力分析与改进。 在服务和管理过程中的应用。 质量改进并非仅限于制造业。本书也将拓展CUSUM图的应用范围，展示其在服务行业的价值，例如： 客户满意度指标的监测。 服务响应时间、错误率的控制。 财务指标的异常检测。 项目管理进度的跟踪。 与PDCA循环的结合。 质量改进是一个持续的循环过程。本书将阐述如何将CUSUM图的分析结果与PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环紧密结合，形成一个完整的质量管理闭环，从而实现持续的改进。 失效模式与影响分析（FMEA）的辅助。 CUSUM图能够有效监测过程参数，与FMEA方法相结合，可以更早地发现潜在的失效模式，并采取预防措施。 统计过程控制（SPC）的进阶。 本书将CUSUM图作为SPC工具箱中的重要一员，并将其与其他SPC工具（如直方图、散点图、帕累托图等）进行整合应用，构建一个更全面、更强大的质量监控体系。 第四部分：CUSUM图的优化与高级主题 参数优选与灵敏度调整。 我们将探讨如何根据实际需求，调整CUSUM图的基准值、允许偏差和控制限，以优化其灵敏度，在不过度产生误报的情况下，最大限度地捕捉过程变化。 对策与纠偏措施的制定。 当CUSUM图发出异常信号时，如何有效地进行根本原因分析，并制定切实可行的纠偏措施，是实现质量改进的关键。本书将提供相关的分析框架和方法。 自动化与数字化应用。 随着科技的发展，CUSUM图的应用越来越倾向于自动化和数字化。我们将讨论如何利用现代化的数据采集和分析软件，实现CUSUM图的实时监测和预警，提高效率。 故障排除与常见问题解答。 在实际应用中，可能会遇到各种问题。本书将针对常见的CUSUM图应用难点和疑虑，提供专业的解答和解决方案。 本书的特点： 理论与实践相结合。 既有严谨的统计学原理讲解，又有丰富的实际应用案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 清晰易懂的语言。 避免使用过于晦涩的专业术语，力求用最直观、最易懂的方式来阐述复杂的概念。 注重操作性。 提供详细的步骤指导和操作建议，让读者能够快速上手，并在自己的工作环境中应用。 面向广泛的读者群体。 无论您是质量工程师、生产经理、统计分析师，还是希望提升团队质量管理水平的管理者，本书都将为您提供宝贵的指导。 通过深入学习《Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement》，您将不仅掌握一项强大的数据分析工具，更重要的是，您将培养一种以数据驱动的思维模式。这种模式将帮助您更清晰地认识您所处的流程，更早地预见潜在的问题，并更有效地采取行动，从而在激烈的市场竞争中，持续提升您的产品质量、服务水平和整体运营效率，最终实现卓越的业务绩效。

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