质量控制过程中的统计技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

杨鑫，刘文长 编

图书标签:

• 质量控制
• 统计技术
• 过程控制
• 数据分析
• 六西格玛
• 质量管理
• 统计过程控制
• SPC
• 质量改进
• 可靠性工程

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122194848

版次：1

商品编码：11452911

包装：16K

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：427000

字数：427000

内容简介

　　《质量控制过程中的统计技术》内容共分十章：①统计技术基本知识；②试验误差与数据处理；③从样本推断批产品质量示例；④过程控制中的统计技术；⑤质量管理统计工具；⑥显著性检验；⑦方差分析与试验设计；⑧回归分析；⑨统计抽样检验；⑩计算机在统计工作中的应用。读者可以根据工作需要，阅读其中有关章节。　　《质量控制过程中的统计技术》适用于产品制造企业工程技术人员、质量检验人员、质量管理人员和质量统计人员阅读使用，也可供各级产品质量监督检验机构技术人员参考，是适用于各种产品制造企业检验人员和质量管理、统计人员的通用参考书籍。高校学生学习数理统计课程时也可参阅。

内页插图

目录

第一章 统计技术基本知识第一节 统计技术和质量管理一、统计技术的创立和发展二、统计技术在产品生产质量管理中的应用及本书内容的安排第二节 统计技术基本概念一、统计数据二、统计技术、统计方法和统计工具第三节 总体和样本一、总体二、样本三、样本分布的特征值第四节 随机变量的分布一、随机变量二、分布的概念三、计量值数据的正态分布四、几种特征值的分布第五节 有效数字与计算法则一、有效数字的位数二、近似数的运算规则三、数值修约规则第六节 实验室样品的采取一、在不同地点采取样品的方法二、随机取样和系统取样

第二章 试验误差与数据处理第一节 误差及其表示方法一、误差与偏差二、误差类型与产生误差的原因三、误差的表示方法四、误差的合成五、误差的正态分布六、准确度与精密度第二节 正态样本离群值的判断和处理一、几种简单的检验方法二、GB第三节 试验数据的正态检验第四节 测试结果的报告一、重复性限和再现性限二、平行测试结果精密度的检查方法三、多次平行测定结果的报出

第三章 从样本推断批产品质量示例第一节 水泥生产过程质量控制指标合格率的计算一、水泥生料质量合格率的计算二、水泥熟料质量合格率的计算三、水泥质量指标的计算第二节 从正态分布参数推断质量合格率一、正态分布特征参数与产品质量的关系二、出磨生料质量合格率与标准差的关系三、出窑熟料质量合格率与标准差的关系四、出厂水泥质量合格率与标准差的关系

第四章 过程控制中的统计技术第一节 质量波动的原因第二节 工序能力与工序能力指数一、工序能力二、工序能力指数三、工序能力分析四、用工序能力指数计算水泥质量指标第三节 统计过程控制图一、控制图原理二、控制图的判断三、应用控制图前应当考虑的问题第四节 常用计量值控制图一、平均值和极差控制图（x—R图）一、单值和移动极差控制图（x—Rs图）三、中位数和极差控制图（x—R图）四、均值与标准差控制图（x—s控制图）第五节 预控图（彩虹图）一、预控法的提出二、预控法的区域划分三、预控法的应用四、预控图的统计原理五、预控图对过程控制的弹性管理六、预控法的优点七、应用预控图时应注意的问题

第五章 质量管理统计工具第一节 调查表第二节 排列图第三节 分层法第四节 直方图一、直方图的定义和应用二、正态概率纸的应用第五节 饼分图一、图形和用途二、画法三、注意事项第六节 散布图一、散布图的定义和应用范围二、散布图的应用程序第七节 非数字数据统计方法一、因果图、系统图和关联图二、PDPC法三、KJ法四、矩阵图五、矢线图（网络计划）六、流程图

第六章 显著性检验第一节 显著性检验的基本原理和具体步骤一、统计推断过程二、显著性检验的依据三、显著性检验的两类错误四、双侧显著性检验与单侧显著性检验五、显著性检验的主要步骤第二节 正态分布总体分布中心μ的显著性检验一、u检验法——总体标准差σ已知时二、t检验法——总体标准差σ未知时第三节 正态分布总体方差σ2的显著性检验一、一个正态总体的情形—X2检验法二、两个正态总体的情形—F检验法第四节 显著性检验的次序一、首先采用X2检验法进行检验二、首先采用F检验法进行检验第五节 非正态分布总体的显著性检验一、符号检验法二、秩和检验法

第七章 方差分析与试验设计第一节 方差分析一、基本概念二、单因素方差分析三、双因素方差分析第二节 试验设计一、正交设计的基本方法二、正交设计的方差分析

第八章 回归分析第一节 一元线性回归方程一、一元线性回归方程的建立二、一元线性回归方程的显著性检验三、预测值与实测值的比较四、利用回归方程对生产过程进行控制第二节 一元非线性回归方程一、化非线性回归为线性回归二、常见曲线类型及变换公式第三节 二元线性回归方程一、求方程参数二、求相关系数r三、求回归方程的精度四、回归系数bi、62的比较判别

第九章 统计抽样检验第一节 统计抽样检验概述一、抽样检验的基本概念二、统计抽样检验的术语和定义三、统计抽样检验的类型第二节 周期检验标准一、周期检验的含义二、GB二、周期检验后的处置第三节 验收统计抽样检验标准一、计数型验收统计抽样检验标准二、计量型验收统计抽样检验标准第四节 质检监督检验统计抽样检验标准一、计数型统计抽样检验标准GB二、计数型统计抽样检验标准GB二、计量型统计抽样检验标准GB/T6378.4—2008第五节 统计抽样检验的后续工作一、复查二、批的再提交和不合格品处理

第十章 计算机在统计工作中的应用附录参考文献

精彩书摘

　　（1）对产品原材料、中间产品及最终产品的质量进行估计产品生产所用原材料、中间产品及最终产品的量是非常大的，对其化学成分和物理性质不可能全部加以测定，只能是测定总体中的一部分，即样本。数理统计技术就是指导人们如何通过样本的质量对总体的质量进行推断。如对出磨生料质量的控制，是通过每小时取一个样品测定氧化钙的含量，每班生料中氧化钙的含量即可由8个样品的测定值的平均值进行推断，然后与控制值进行比较，以确定该班生料氧化钙的含量是否合格。本书第三章主要介绍如何应用统计技术从样本的测定结果推断中间产品以及最终产品质量的方法。　　（2）预测生产过程中出现的不合格趋势，以便采取有效的措施加以预防在产品生产过程中不合格品的出现一般都会有先兆。为了使在岗人员能及时发现潜在的不合格因素，统计技术可以提供一套科学的方法，就是从生产过程中取一定容量的样本进行观测分析，通过计算画出质量控制图，将这种质量控制图贴在车间里，再将日常生产检验数据点在图上。如果点靠近警戒线或上下限定线，就显示快出不合格品了，必须立即采取措施克服这种不良苗头。目前这种质量控制图已广泛地应用在生产第一线，成为保证生产处于受控状态、保证产品质量的有力工具。本书第四章主要介绍产品生产过程中各种质量控制图的使用方法。　　（3）分析影响生产过程的主要因素产品生产中各道工序互相之间是紧密联系的，下一道工序的产品受到前一道工序许多因素的影响。通常这些因素分为两类，一类是系统因素，另一类是随机因素。人们要知道的是系统因素是否存在以及它的作用大小，但由于随机因素的干扰，往往分不清什么是系统因素，什么是随机因素。数理统计中的方差分析能指导人们如何找出影响显著的系统因素以及影响不显著的随机因素，并估计它们的大小。本书第五章介绍分析影响生产过程的各种因素的统计方法。　　（4）比较两个数量之间的真正差异在产品生产过程中常需对两个不同的量进行比较。例如，按某种生料配比生产出来的水泥熟料的强度与另一种生料配比生产出来的熟料强度是否有显著性差异。为了进行这种比较，需要取若干样品进行测定。人们真正需要比较的是两者总体的性质，但因为不可能对所有熟料都进行测定，两批熟料总体的强度平均值都是不可知的。人们能做到的只是从两批熟料中各抽取一部分熟料进行测量。数理统计的显著性检验可通过这两个样本数据的比较，对总体的性质做出正确的结论，从而使人们不会因为个别的现象、个别的数据做出有关总体的错误结论。本书第六章主要介绍数理统计的显著性检验方法。　　（5）试验设计与方差分析进行科学试验是任何工业取得技术进步不可缺少的手段。采用合理的试验设计，可用较少的试验代价获得较多的试验信息。同时因为有了比较科学的试验设计，还可寻求各因素最优的组合以获得最佳的工艺效果，结合方差分析还可找出各因素之间的相互关系。本书第七章介绍数理统计中方差分析与试验设计的方法。　　（6）建立因变量与自变量之间的回归关系在事物的许多相关变量中，一类变量是可以调整和控制的，与之相关的另一类变量则随之变化，而且还受随机因素的影响而有微小的波动。在数理统计中，一个变量随着另一个或多个自变量的变化而变化的定量关系称为回归关系。例如水泥的28d抗压强度随3d抗压强度而变化。统计技术可以提供一套完整的回归分析方法，建立28d抗压强度对3d抗压强度的依存关系式，即回归方程。　　……

前言/序言

《探寻卓越：现代制造业的质量革新之路》 简介 在日新月异的工业浪潮中，质量，已然成为衡量企业生命力与市场竞争力的核心标尺。它不再是简单的产品合格与否的界定，而是贯穿研发、生产、销售乃至售后服务的全流程精益求精的追求，是企业品牌信誉的基石，更是客户忠诚度的源泉。《探寻卓越：现代制造业的质量革新之路》一书，正是应运而生，旨在为身处激烈竞争环境下的制造企业，揭示一条通往质量卓越的变革之路。本书并非是对现有质量管理理论的简单梳理，而是聚焦于如何将先进的理念与实践方法，切实有效地融入现代制造体系，从而实现生产效率、产品性能和客户满意度的全面飞跃。 本书的核心论点在于，传统的、被动的质量控制模式已难以适应当前高度定制化、追求极致性能和快速迭代的市场需求。取而代之的，是一种前瞻性的、主动的、以数据驱动的质量管理新范式。我们将深度剖析这一新范式的关键要素，从根本上重塑企业对质量的认知和操作方式。 第一部分：质量意识的重塑与战略定位 在开始技术层面的探讨之前，我们必须回归到质量的本源——意识。本书将首先深入阐述“质量是设计出来的，更是制造出来的”这一深刻理念。我们将探讨如何从企业高层开始，自上而下地播撒质量文化，让每一位员工都深刻理解质量的重要性，并将其内化为自己的行为准则。这不仅仅是口号的宣讲，更需要建立一套与之相匹配的激励机制和问责体系。 接着，我们将讨论质量在企业整体战略中的定位。质量不再是生产部门的附属，而是企业核心竞争力的战略组成部分。这意味着，质量目标需要与企业的商业目标紧密结合，并融入到产品开发的每一个阶段，从概念构思到市场推广，全程贯穿。我们将审视那些在质量上取得突破性成就的标杆企业，分析它们是如何将质量提升视为战略制高点，并从中汲取可借鉴的经验。 第二部分：创新驱动的研发与设计质量 研发与设计是产品质量的起点。本书将重点探讨如何通过创新驱动，从源头上保证产品质量。我们将深入研究“质量功能展开”（Quality Function Deployment, QFD）在理解客户需求、将其转化为产品设计要求方面的强大作用。QFD不仅是工具，更是一种思维方式，它能帮助设计团队将模糊的客户期望转化为可量化、可执行的设计参数，确保产品从一开始就满足甚至超越用户的期待。 此外，我们还将探讨“失效模式与影响分析”（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）在产品设计阶段的应用。通过系统地识别潜在的设计缺陷和失效模式，并评估其可能产生的影响，企业可以提前采取预防措施，极大地降低产品上市后的故障率，从而节省昂贵的返工和维修成本。本书将提供详细的FMEA操作指南，并结合实际案例，展示其在不同行业中的成功应用。 第三部分：精益生产与过程质量控制 生产过程是产品质量的实现环节。本书将详细介绍如何将精益生产的理念与先进的过程质量控制方法相结合，构建高效、高质量的生产体系。我们将重点探讨“六西格玛”（Six Sigma）管理体系的精髓，分析其DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法论在优化生产流程、减少变异、提升过程能力方面的强大威力。我们将区分六西格玛在不同应用场景下的侧重点，从数据收集、过程分析到持续改进，提供详尽的指导。 本书还将深入探讨“精益制造”（Lean Manufacturing）的核心原则，如消除浪费、价值流映射（Value Stream Mapping）、看板管理（Kanban）等。通过精益化的生产流程，企业可以识别并消除生产过程中的各种无效环节，提高生产效率，缩短生产周期，同时显著降低因人为错误或流程不畅导致的产品缺陷。我们将提供实操性的工具和方法，帮助企业构建更具柔性、更高效的生产线。 第四部分：数字化转型与智能制造中的质量保障 步入21世纪，数字化和智能化已成为制造业发展的必然趋势。本书将审视数字化转型如何赋能质量管理，并深入探讨“智能制造”语境下的质量保障新模式。我们将分析物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）等前沿技术如何在生产现场得到应用，实现实时监控、预测性维护和智能决策。 例如，通过物联网传感器实时采集生产过程中的各种参数，如温度、压力、振动等，并利用大数据技术进行深度分析，企业可以提前预测设备可能出现的故障，从而进行预防性维护，避免因设备停机而导致的产品质量问题。人工智能在图像识别、缺陷检测方面的应用，更是将传统的人工目检提升到了全新的维度，能够实现更快速、更准确、更一致的质量检测。本书将提供具体的案例，展示如何利用这些技术构建智能化的质量检测和监控系统。 第五部分：供应商协同与供应链质量管理 现代制造业早已不是孤军奋战，而是融入庞大的供应链网络之中。本书将强调，供应链的整体质量是企业最终产品质量的决定性因素。我们将深入探讨如何建立稳定、高效的供应商合作关系，并实施严谨的供应链质量管理。 我们将介绍“供应商评估与选择”的标准化流程，以及如何通过持续的供应商绩效评估，引导供应商提升其质量水平。本书还将重点讲解“供应商质量保证”（Supplier Quality Assurance, SQA）的策略，包括共同的质量标准制定、现场审核、以及在产品开发阶段与供应商的协同等。通过构建强大的供应链质量网络，企业能够确保原材料和零部件的质量，从源头上降低产品问题的风险。 第六部分：客户反馈与持续改进的闭环 质量的最终评价者是客户。本书将强调，建立有效的客户反馈机制，并将其转化为持续改进的动力，是实现质量卓越的关键。我们将探讨如何系统地收集、分析和响应客户的意见、投诉和建议。 本书将介绍“客户之声”（Voice of the Customer, VOC）收集的多种渠道和方法，如客户满意度调查、社交媒体监测、售后服务记录分析等。更重要的是，我们将阐述如何将VOC分析结果，与内部的质量改进活动相结合，形成一个完整的“PDCA”（Plan-Do-Check-Act）循环。通过不断倾听客户的声音，企业能够及时发现产品和服务的不足，并采取针对性的改进措施，从而不断提升客户满意度和忠诚度。 结论：迈向卓越，永无止境 《探寻卓越：现代制造业的质量革新之路》并非一本终结性的指南，而是一份开启新征程的起点。本书旨在为读者提供一套系统性的思考框架和实操性的工具，帮助他们理解并践行现代制造业的质量革新之道。质量卓越并非一蹴而就，它是一个持续学习、不断优化、永无止境的旅程。我们鼓励读者将本书的理念与方法，融入到日常工作中，与团队一起，共同探索更优的质量解决方案，最终实现企业价值的最大化，以及在激烈的市场竞争中，铸就坚不可摧的卓越品质。 本书内容涵盖了从质量意识的觉醒，到研发设计的源头把控，再到生产过程的精益化与智能化，直至供应链的协同以及客户反馈的闭环管理。每一个环节都紧密相扣，共同构成了一个完整的质量提升体系。我们希望通过本书的阅读，读者能够深刻理解，在当今时代，质量不再是一个可选项，而是所有企业生存与发展的必选项，是通往持续成功的不二法门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色调配上银色的字体，给人一种专业而严谨的感觉，我第一眼看到就觉得它会是一本内容扎实的学术专著。我本身是在制造业一线工作的，平时工作中接触到不少关于产品良率和生产效率的问题，一直想找一本能够系统性地梳理这些问题的书籍。我听说过一些统计方法在质量管理中的应用，比如SPC（统计过程控制），但我对它的理解还停留在一些非常基础的层面，很多时候遇到具体的数据分析场景，还是会感到力不从心。我尤其希望这本书能深入讲解如何利用统计工具来识别生产过程中的异常，并找到根本原因，而不是仅仅停留在表面。很多时候，我们发现问题，但追根溯源却很困难，这时候如果能有一套科学的方法来指导，效率一定会大大的提升。我关注的重点在于实际操作性，理论固然重要，但更希望书中能有大量的案例分析，最好能结合一些实际的生产场景，比如电子产品组装、化学品生产或者食品加工等，这样我才能更好地将书中的知识应用到自己的工作中去。我对这本书的期待是，它能成为我解决实际生产难题的有力武器，帮助我构建更完善的质量控制体系，从而提高产品质量，降低生产成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名给我一种沉甸甸的学术感，但同时又透露出一种解决实际问题的实用性。我目前正处于一个需要将理论知识转化为实践能力的关键阶段，尤其是在对产品质量的把控上，我感觉自己需要更系统、更科学的方法论指导。我了解到，在很多先进的制造业和高科技产业中，统计技术是保障产品稳定性和可靠性的基石。我对数据分析和建模有一定的了解，但如何将这些技术巧妙地应用于质量控制的各个环节，例如从原材料的入库检验，到生产过程的实时监控，再到最终产品的出厂验收，我还需要更深入的学习。我希望这本书能够提供一套完整的框架，清晰地梳理出不同质量控制阶段所需的统计技术，并详细阐述这些技术的原理、适用范围以及具体的应用方法。例如，如何利用回归分析来预测产品性能随工艺参数的变化，或者如何运用假设检验来评估不同生产工艺对产品质量的影响。我期待书中能够包含一些常用的统计软件（如SPSS, R）的案例演示，或者提供一些可供参考的算法实现，这样能够帮助我更快地将书中的理论转化为实际的操作技能，为我提升工作中的数据驱动决策能力提供坚实的后盾。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学一直抱着一种既敬畏又好奇的态度。在学习初期，它给我的感觉就像是一个庞大的、抽象的体系，充当着无数看似复杂的公式和图表，让人望而却步。然而，随着接触的项目增多，我越来越能体会到，在数据爆炸的时代，没有统计学作为支撑，很多决策都如同盲人摸象，效率低下且充满风险。尤其是在追求极致的产品体验和严谨的流程管理的行业，对细节的把控至关重要。我希望这本书能够填补我在统计方法论上的知识空白，特别是那些在质量控制领域被广泛认可且行之有效的方法。例如，我一直对抽样检验的原理感到好奇，不同的抽样方案究竟会带来怎样的差异？在保证产品合格率的前提下，如何才能做到经济高效？再者，对于过程能力指数（Cp、Cpk）这类概念，我也希望能有更透彻的理解，不仅仅是计算公式，更重要的是如何解读这些指数背后所反映的生产过程的真实状态，以及如何根据这些指数来制定改进措施。我期待书中能够有清晰的理论讲解，配合直观的图示和生动的案例，让我能够轻松地掌握这些强大的统计工具，并将它们融会贯通，应用到实际工作中，从而提升工作效率和决策质量。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着多年行业经验的质量经理，深知在当前竞争激烈的市场环境下，产品质量是企业的生命线。虽然我接触过不少关于质量管理的书籍，但总觉得在统计技术的应用层面，还有很大的提升空间。很多时候，我们能够发现质量问题，但要从海量的数据中精准地找到问题的根源，并提出科学有效的解决方案，这仍然是一个巨大的挑战。我希望这本书能够提供一些更高级、更前沿的统计技术在质量控制中的应用，例如如何运用机器学习算法来预测产品失效，或者如何通过贝叶斯统计方法来优化质量检验策略。我特别关注的是如何将这些复杂的统计模型转化为实际可行的决策依据，以及如何有效地向非统计学背景的团队成员解释这些分析结果。我期待书中能够有案例研究，展示如何成功地运用统计技术解决复杂的质量问题，并能有一些关于数据可视化和报告的建议，帮助我更清晰地呈现分析成果。我希望通过阅读这本书，能够为我提供新的思路和工具，帮助我带领团队在质量控制领域取得更大的突破，进一步提升企业的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将步入职场的应届毕业生，对于“质量控制”这个概念，我充满着新鲜感和探索的欲望。在我的专业学习中，虽然接触过一些基础的统计学知识，但对于它在实际工业生产中的具体应用，我仍然感到有些模糊。我了解到，质量控制不仅仅是简单的“合格”与“不合格”的判断，更是一个涉及数据收集、分析、解读和持续改进的系统工程。我尤其对如何通过统计方法来识别生产过程中潜在的风险和瓶颈，以及如何量化和评估改进措施的效果感兴趣。我希望这本书能够以一种非常友好的方式，由浅入深地介绍质量控制领域的核心统计技术，比如如何理解和应用各种控制图，如何进行可靠性分析，以及如何通过实验设计（DOE）来优化工艺参数。我期待书中能够提供一些入门级的指导，帮助我建立起对质量控制统计技术的整体认知，并能有一些循序渐进的练习题，让我能够在理解理论的同时，也能动手实践。我希望能通过阅读这本书，为我未来的职业生涯打下坚实的基础，让我能够自信地面对工作中与质量相关的挑战，并为企业创造价值。

评分☆☆☆☆☆

看起来还不错，给个好评吧！

评分☆☆☆☆☆

工具用书，在质量控制过程中采用的统计技术，可以提高工作的水平和能力，推荐阅读。

评分☆☆☆☆☆

书已收到，货真价实！非常开心的京东购物过程！接下来，就是好好学习的时候了！

评分☆☆☆☆☆

正版图书，价格实惠，值得购买

评分☆☆☆☆☆

质量很好，小朋友很喜欢，满减加劵很给力

评分☆☆☆☆☆

实用

评分☆☆☆☆☆

感觉全是水泥讲述

评分☆☆☆☆☆

这种人就是

评分☆☆☆☆☆

这本书内容很详细，价格很实惠