Statistical Applications in Process Control (Quality and Reliability) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-03-15

价格:USD 199.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780824797119

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 过程控制
• 质量管理
• 可靠性工程
• 数据分析
• 工业工程
• 六西格玛
• 统计应用
• 质量可靠性
• 过程优化

好的，这是一本关于流程控制中统计应用的图书简介，该书专注于质量与可靠性领域。 《流程控制中的统计应用（质量与可靠性）》 图书简介 本书旨在为工业界和学术界提供一个深入、全面的视角，探讨统计学原理如何在现代流程控制、质量保证和可靠性工程中得到实际应用。随着全球制造业向更高精度、更低缺陷率和更长产品寿命迈进，对实时、数据驱动的决策制定能力的需求日益迫切。本书正是为了满足这一需求而创作，它系统地梳理了从基础统计概念到尖端控制策略的演变路径，重点强调了如何利用数据洞察力来优化生产流程、预测潜在故障并确保产品质量的一致性。 本书的结构设计力求平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们相信，有效的流程控制不仅仅是应用公式，更是对系统动态和数据内在变异性的深刻理解。因此，第一部分内容从流程控制的基石——统计质量控制（SQC）——开始，详细阐述了过程变异性的来源、测量和分析方法。 第一部分：统计基础与过程变异性分析 本部分为后续高级主题奠定了坚实的数学和统计学基础。首先，我们回顾了描述性统计学在流程数据摘要中的作用，包括均值、标准差、偏度和峰度的解读。随后，重点转向概率分布——特别是正态分布、泊松分布和二项分布——如何在不同类型的制造和工程数据中扮演核心角色。 至关重要的是，本书深入探讨了过程能力分析（Process Capability Analysis）。我们详细介绍了 $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$ 等关键指标的计算、解释及其在评估过程是否能满足规格要求方面的局限性。对于非正态分布或存在截断的实际生产过程，我们提供了数据转换技术和非参数方法的应用指南，确保能力评估的准确性。 第二部分：经典与现代统计过程控制（SPC） 统计过程控制是确保流程长期稳定运行的核心工具。本部分将经典控制图理论与现代数据分析技术相结合。 我们从休哈特（Shewhart）控制图的构建与解读开始，详细分析了 $ar{X}$ 和 $R$ 图、单值（$I-MR$）图以及 $p, np, c, u$ 图在监控属性和计量数据方面的应用。更进一步，本书强调了控制图的敏感性和检测异常信号的能力。因此，我们花费大量篇幅讨论了西方电子（Western Electric）规则、Nelson 规则以及其他先进的规则集，以区分真正的影响（“特殊原因”）和自然的随机波动（“普通原因”）。 为了应对小批量生产和快速变化的流程环境，本书深入介绍了EWMA（指数加权移动平均）控制图和CUSUM（累积和）控制图。这些先进图表通过累积信息来提高对微小但持续的流程漂移的敏感性，这在半导体制造和高精度机械加工中至关重要。我们不仅展示了它们的数学推导，还提供了何时选用CUSUM而非休哈特图的决策框架。 第三部分：可靠性工程中的统计推断 可靠性是衡量产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能能力的关键指标。本部分将统计思维引入到寿命数据分析和故障预测中。 我们首先介绍了可靠性基础概念，包括失效率、平均故障间隔时间（MTBF）和平均寿命（MTTF）。核心内容集中在寿命分布模型上，特别是威布尔分布（Weibull Distribution）的灵活应用。本书详细讲解了威布尔参数（形状参数 $eta$）如何揭示磨损、恒定失效率或早期故障（“浴盆曲线”的早期阶段）的机制。 读者将学习如何使用可靠性数据分析技术，包括加速寿命试验（ALT）数据分析、Cox比例风险模型在竞争风险分析中的应用，以及如何基于样本数据对产品寿命进行概率预测和保修期成本评估。此外，本部分还涵盖了基于贝叶斯方法的可靠性估计，这对于初始数据稀少或需要结合专家知识进行估计的系统尤为重要。 第四部分：统计设计与优化 流程的稳健性往往需要在设计阶段就得到保证。本部分转向统计实验设计（DOE）在流程优化中的作用。 本书详细介绍了经典完全因子设计和部分因子设计，如何系统地筛选出影响关键输出变量（Y）的关键输入变量（X）。特别关注响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM），包括中心复合设计（CCD）和 Box-Behnken 设计，用于确定最佳操作点，并建立输入变量与性能指标之间的二次模型。 在流程优化领域，田口（Taguchi）方法作为一种强调“稳健设计”的策略被独立讨论。本书对其损失函数概念和正交表的使用进行了细致的分析，并探讨了如何平衡性能优化与对噪声因子的不敏感性。 第五部分：先进过程控制与统计模型 现代流程往往涉及多个相互影响的变量和复杂的反馈循环。本部分探讨了统计模型如何集成到高级控制系统中。 我们讨论了回归分析在建立输入-输出关系模型中的核心地位，包括多元线性回归、残差分析和模型诊断，以确保预测模型的有效性。对于具有时间序列特性的数据，如需要预测未来需求的流程，我们介绍了ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的基本原理及其在预测性维护和库存控制中的应用。 最后，本书探讨了模型预测控制（MPC）的基本统计框架，该框架结合了过程模型的估计和优化算法，以提前调整控制变量，从而应对滞后和多变量耦合的挑战。 目标读者 本书适合质量工程师、过程控制工程师、可靠性分析师、工业统计学家，以及正在寻求将严谨的统计方法应用于复杂工业环境的研究生和高年级本科生。它既可作为专业参考书，也可作为高级课程的教材使用，旨在培养读者运用统计思维解决实际工程问题的能力，最终目标是实现更高水平的流程效率、质量一致性和系统可靠性。

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