ISO9000统计技术知识问答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周尊英，张铁军，王岩 编

图书标签:

• ISO9000
• 统计技术
• 质量管理
• 知识问答
• 标准化
• 流程改进
• 数据分析
• 质量控制
• 管理体系
• 培训教材

出版社： 中国标准出版社

ISBN：9787506667135

版次：1

商品编码：10981070

包装：平装

丛书名： 实用统计技术系列图书

开本：16开

出版时间：2012-04-01

页数：324

正文语种：中文

编辑推荐

　　 《ISO9000统计技术知识问答》共分十三章，第一章阐述了质量管理与统计技术之间的关系，并简略地阐述了在质量管理体系中常用的一些统计技术；第二章简要介绍了统计技术一些必要的基础知识；第三章至第十二章阐述了在ISO 9000质量管理体系中常用的十二大类统计技术，它们分别为第三章的描述性统计、第四章的假设检验、第五章的过程能力分析、第六章的统计过程控制（SPC）图、第七章的测（试）量分析、第八章的抽样、第九章的回归分析、第十章的试验设计、第十一章的可靠性分析、第十二章的时间序列分析、统计容差与模拟；第十三章介绍了在质量管理中常用的数据处理方法。
　　 本书可供已经通过或尚未通过ISO 9000认证的不同行业的生产企业、事业、质量管理、质量检验等部门中从事产品质量检验、质量管理、质量监督、管理体系运行和认证等人员作为参考读物。

内容简介

　　 《ISO9000统计技术知识问答》是作者周尊英、张铁军、王岩根据国内外有关质量管理、统计学、抽样、控制图等现行有效的标准并参阅国内外有关专家、专业撰写的名著和参考文献等资料，并与质量管理实践及科学研究紧密地联系，结合国际上推荐的统计技术理论和方法编写而成。书中概念标准、规范、严谨，内容新颖，并有所创新。本书以问题解答的形式以尽量多的实例和示例对深奥的统计技术理论加以说明，尽力做到深入浅出、通俗易懂。
　　 全书共十三章，分别闹述了质量管理与统计技术之间的关系及常用的一些统计技术基础知识；并阐述了在ISO 9000质量管理体系中常用到的十二大类统计技术，还对质量管理中常用的数据处理方法进行了介绍。
　　 《ISO9000统计技术知识问答》对从事ISO 9000认证、管理评审、内部审核等人员以及对不同行业的从事质量管理、质量监管、质量检验等部门和人员，特别是对于专职从事企业管理、质检、设计、生产、计量、检验等人员有参考作用。对于科学研究人员也有一定的参考价值。

作者简介

周尊英，1944年出生，1968年毕业于山东海洋学院，高级工程师。长期在日照出入境检验检疫局从事科技与矿产品检验监管工作。著有《实验数据处理》、《商品检验数理统计指南》、《实用统计技术指南》、《煤炭贸易检验与标准应用》等多部著作。在国内外刊物上及学术会议上发表论文30余篇。获科技成果奖多项。

目录

第一章 质量管理与统计技术
第二章 统计技术基础知识
第三章 描述性统计
第四章 假设检验
第五章 过程能力分析
第六章 统计过程控制（SPC）图
第七章 测（试）量分析
第八章 抽样
第九章 回归分析
第十章 试验设计
第十一章 可靠性分析
第十二章 时间序列分析、统计容差与模拟
第十三章 数据处理
附表
参考文献

前言/序言

《现代精密制造中的误差分析与控制》 内容概要： 本书聚焦于现代精密制造领域中，产品几何尺寸、形状和表面粗糙度等关键质量特性的误差来源、量化分析方法以及主动控制策略。全书深入探讨了从设计、工艺规划到最终检验全流程中的不确定性因素，旨在为工程师和技术人员提供一套系统、实用的误差管理工具箱。 第一部分：精密测量的基础与不确定度评估 本部分首先界定了“精密”的内涵，区分了公差、精度和准确度。随后，详细阐述了现代计量学的基础理论，包括计量器具的溯源性、校准规范及不确定度评定。重点介绍了ISO/BIPM联合发布的《测量不确定度表示指南》（GUM）的核心思想和应用方法。读者将学习如何识别系统误差与随机误差，并运用统计学方法（如贝叶斯方法、蒙特卡洛模拟）对测量结果的不确定度进行可靠的量化，为后续的误差分配和容差设计提供坚实的数据基础。书中包含了大量实际测量案例，例如使用三坐标测量机（CMM）、光学非接触式测量系统以及探针式测量仪时，如何处理环境漂移、仪器固有误差和操作员影响。 第二部分：几何公差（GD&T）的高级应用与解读 本章系统梳理了最新的国际标准（如ISO 1101:2017系列）对几何尺寸和几何公差（GD&T）的定义和应用规则。内容不仅涵盖了位置度、轮廓度、同轴度等基础公差要素的意义，更深入解析了“最大实体要求”（MMR）、“最小实体要求”（LMR）以及独立原则在复杂装配体中的精确应用。书中通过三维模型和工程图实例，详尽演示了如何根据功能需求合理选择基准系（Datum Reference Frame, DRF），并利用材料条件符号来优化制造公差，确保零件在实际装配和功能检验中的可互换性。此外，还讨论了从二维图纸到三维注释（如PMI）的转变，以及如何利用扫描数据验证GD&T的实现情况。 第三部分：误差源识别与机械误差模型构建 理解误差的来源是控制误差的前提。本部分将机械制造过程分解为若干关键步骤——从原材料采购、铸/锻/切削加工、热处理到最终的装配，识别并量化每个环节引入的误差。 工艺误差分析： 详细分析了机床误差（如刀具磨损、热变形、刚度不足、进给系统反向间隙）对加工结果的影响。针对数控（CNC）加工和增材制造（AM），分别建立了相应的误差模型，例如在五轴联动加工中，机床误差在工件坐标系中的动态传递规律。 夹具与装配误差： 探讨了夹具设计不完善、工件定位误差（Fixture Error）以及装配过程中由于干涉、间隙和扭矩不一致导致的尺寸链累积效应。引入了矩阵方法和误差流图（Error Flow Diagram）来追踪误差在复杂装配结构中的传递路径和敏感性分析。 热与振动影响： 阐述了加工过程中产生的热负载（机床主轴发热、切削热）对工件和测量设备尺寸精度的瞬时和长期影响，并介绍了主动或被动隔振、热补偿技术。 第四部分：公差的统计性分配与优化设计 在多零件装配系统中，绝对的零误差是不现实的。本部分侧重于如何科学地分配制造公差，以确保整体装配的功能性和高成品率，这是当前制造业追求效率和成本控制的关键技术。 尺寸链分析（Tolerance Stacks）： 深入讲解了线性、循环和非线性尺寸链的分析方法。不同于传统的简单叠加法，本书强调使用统计学方法，如RSS（Root Sum Square）法和概率分布模型（如正态分布、Weibull分布），来预测装配体间隙或过盈的概率分布，而不是仅仅计算最坏情况。 公差优化技术： 介绍了统计公差设计（Taguchi方法与稳健设计原理的应用）。重点阐述了公差再分配（Tolerance Reallocation）策略，即根据每个零件对最终功能性能的敏感度（通过公差敏感性分析得出），将更严格的公差分配给关键特征，而对非关键特征适当放宽，从而显著降低总体制造成本，同时维持甚至提高产品可靠性。书中包含基于有限元分析（FEA）结果与公差分析软件结合的实例。 第五部分：过程能力评估与质量改进 本部分将视角从单个零件扩展到整个制造批次或生产线。核心内容是过程能力的量化评估与持续改进。 过程能力指数（Cp, Cpk, Pp, Ppk）： 详细解释了这些核心指数的计算、解读及其适用场景（是否稳定过程）。书中强调了数据收集的代表性和样本量的重要性。 SPC在精密控制中的应用： 介绍了控制图（Control Charts）的高级变体，例如用于监控几何特征的Shewhart图、EWMA（指数加权移动平均）图和CUSUM（累积和）图，这些工具能更早地检测出微小、持续的工艺漂移。 计量过程确认（Measurement System Analysis, MSA）： 重点讲解了如何执行重复性与再现性研究（Gauge R&R），以确保测量系统本身是可靠的，避免将测量误差误判为制造误差。这包括了对分析型（Analytical）和属性型（Attribute）测量系统的评估方法。 目标读者： 机械工程师、质量控制/保证工程师、计量检测技术人员、产品研发人员、精益生产与六西格玛推行者，以及相关专业的理工科高年级学生和研究生。 本书特色： 本书理论深度与工程实践紧密结合，不仅教授“如何计算”，更强调“为何如此设计和控制”。书中穿插了大量来自航空航天、高端汽车制造和精密仪器行业的实际案例分析，帮助读者将抽象的统计理论转化为解决实际工程问题的有力工具。全书的叙事风格严谨、逻辑清晰，旨在构建一套完整的现代制造质量工程知识体系。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这会是一本佶屈聱牙的专业读物，读起来会像啃石头一样费力，但出乎意料的是，作者的文笔非常接地气，充满了生活气息，完全没有那种高高在上的理论架子。阅读的过程中，我感觉就像是听一位资深工程师在茶余饭后分享他的实战心得，很多关键点都用非常形象的比喻来解释，比如某个统计工具的适用场景，他会拿我们日常生活中遇到的难题来举例说明，一下子就打通了我的认知壁颈。特别是对于那些需要高度集中注意力的复杂公式推导部分，作者处理得极为巧妙，他并没有直接堆砌公式，而是先从问题的根源入手，一步步引导你去理解这个公式诞生的逻辑和背后的意义。这种“授人以渔”的教育方式，远比死记硬背结论来得有效和持久。读完这部分内容后，我不仅知道“该怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，这对于后续的独立思考和问题解决能力，有着不可估量的帮助。这本书的价值，远超其定价，它更像是一个长期陪伴的专业顾问。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对知识的系统性要求极高的人，很少有书籍能同时满足我对于深度和广度的追求。然而，这本书在这方面做得相当出色。它构建了一个完整而严密的知识体系框架，从宏观的质量管理理念，到微观的具体操作手法，每一步都有据可循，逻辑链条清晰得如同精密的机械装置。更难得的是，作者在探讨核心技术内容的同时，并没有忽视其在不同行业背景下的适应性和变通性。书中对一些常见行业（比如制造业、服务业）的应用差异进行了深入的探讨和对比，这对于像我这样需要跨领域知识整合的读者来说，简直是雪中送炭。它教会我的不仅仅是如何使用工具，更是如何根据实际情况，灵活调整策略，这才是真正的专业素养的体现。它让我意识到，技术本身是中立的，关键在于使用者的智慧和判断力，而这本书恰恰是在培养读者的这种“判断力”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的细节处理达到了令人发指的地步，真正体现了“魔鬼藏在细节里”。我特别关注那种关于图表绘制和数据解读的章节，很多其他书籍只是简单地展示结果，但这本书却详细剖析了如何从一张图表的细微变化中捕捉到潜在的质量信号。比如，在讲解控制图的绘制时，它不仅列出了计算上下限的方法，还煞有介事地分析了当数据点偶尔“跳出”控制线时，应当如何进行初步的、非侵入式的现场排查，甚至连记录和存档的标准格式都有提及。这种对“操作层面的颗粒度”的把控，极大地提升了这本书的实用价值。它不是停留在理论层面上的“空中楼阁”，而是真正扎根于车间、实验室和办公室的实际操作指南。每次我遇到一个棘手的数据分析问题时，都能从书中找到对应的情境解析和解决方案的雏形，这种即时的帮助感，让我对这本书的依赖性越来越高。

评分☆☆☆☆☆

我必须称赞作者在更新和迭代知识方面的远见卓识。面对日新月异的技术发展，一本技术书籍如果不能与时俱进，很快就会贬值。但这本书显然不是那种出版一次就束之高阁的陈旧文本。它在介绍经典理论的同时，巧妙地融入了当前行业内对于新标准、新方法论的讨论，虽然没有完全转向前沿技术，但其“承前启后”的处理方式非常到位，为读者指明了未来学习的方向和趋势。它没有简单地罗列最新的工具名称，而是从更深层次探讨了这些新工具背后的统计学思想是如何演进的。这使得这本书具有了更长的生命周期，即便未来有了更新的版本，它的核心理念依然是坚实的基石。我感觉我买到的不仅仅是一本书，更像是一个能够随着行业发展而不断自我完善的知识体系入口，这份对读者未来成长的关怀，是极其难能可贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版实在让人眼前一亮，那种厚重而又带着一丝学术气息的装帧，拿到手里就让人感觉沉甸甸的，仿佛里面装载着某种值得细细品味的智慧。我特别欣赏作者在内容组织上的匠心独运，章节之间的过渡自然流畅，仿佛在引导着读者进行一场层层深入的探索之旅。它不是那种生硬的教科书，更像是经验丰富的前辈，耐心地手把手地带着你走进一个全新的领域。从基础的概念铺陈到复杂的实践应用，每一步都考虑到了读者的接受程度，即便是初涉此道的新手，也能很快找到方向，不至于在浩瀚的知识海洋中迷失航向。尤其是那些穿插在正文中的案例分析，鲜活生动，将理论知识与实际工作场景紧密结合起来，让人读起来津津有味，时不时还会拍案叫绝，感叹“原来是这样啊！”这种将抽象理论具象化的能力，是很多同类书籍难以企及的。整体而言，这是一次非常愉悦的阅读体验，它成功地将原本可能枯燥的技术内容，转化为一种引人入胜的学习过程，让人愿意主动去啃下那些硬骨头，从中汲取营养。