質量控製過程中的統計技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊鑫，劉文長 編

圖書標籤:

• 質量控製
• 統計技術
• 過程控製
• 數據分析
• 六西格瑪
• 質量管理
• 統計過程控製
• SPC
• 質量改進
• 可靠性工程

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122194848

版次：1

商品編碼：11452911

包裝：16K

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：427000

字數：427000

內容簡介

　　《質量控製過程中的統計技術》內容共分十章：①統計技術基本知識；②試驗誤差與數據處理；③從樣本推斷批産品質量示例；④過程控製中的統計技術；⑤質量管理統計工具；⑥顯著性檢驗；⑦方差分析與試驗設計；⑧迴歸分析；⑨統計抽樣檢驗；⑩計算機在統計工作中的應用。讀者可以根據工作需要，閱讀其中有關章節。　　《質量控製過程中的統計技術》適用於産品製造企業工程技術人員、質量檢驗人員、質量管理人員和質量統計人員閱讀使用，也可供各級産品質量監督檢驗機構技術人員參考，是適用於各種産品製造企業檢驗人員和質量管理、統計人員的通用參考書籍。高校學生學習數理統計課程時也可參閱。

內頁插圖

目錄

第一章 統計技術基本知識第一節 統計技術和質量管理一、統計技術的創立和發展二、統計技術在産品生産質量管理中的應用及本書內容的安排第二節 統計技術基本概念一、統計數據二、統計技術、統計方法和統計工具第三節 總體和樣本一、總體二、樣本三、樣本分布的特徵值第四節 隨機變量的分布一、隨機變量二、分布的概念三、計量值數據的正態分布四、幾種特徵值的分布第五節 有效數字與計算法則一、有效數字的位數二、近似數的運算規則三、數值修約規則第六節 實驗室樣品的采取一、在不同地點采取樣品的方法二、隨機取樣和係統取樣

第二章 試驗誤差與數據處理第一節 誤差及其錶示方法一、誤差與偏差二、誤差類型與産生誤差的原因三、誤差的錶示方法四、誤差的閤成五、誤差的正態分布六、準確度與精密度第二節 正態樣本離群值的判斷和處理一、幾種簡單的檢驗方法二、GB第三節 試驗數據的正態檢驗第四節 測試結果的報告一、重復性限和再現性限二、平行測試結果精密度的檢查方法三、多次平行測定結果的報齣

第三章 從樣本推斷批産品質量示例第一節 水泥生産過程質量控製指標閤格率的計算一、水泥生料質量閤格率的計算二、水泥熟料質量閤格率的計算三、水泥質量指標的計算第二節 從正態分布參數推斷質量閤格率一、正態分布特徵參數與産品質量的關係二、齣磨生料質量閤格率與標準差的關係三、齣窯熟料質量閤格率與標準差的關係四、齣廠水泥質量閤格率與標準差的關係

第四章 過程控製中的統計技術第一節 質量波動的原因第二節 工序能力與工序能力指數一、工序能力二、工序能力指數三、工序能力分析四、用工序能力指數計算水泥質量指標第三節 統計過程控製圖一、控製圖原理二、控製圖的判斷三、應用控製圖前應當考慮的問題第四節 常用計量值控製圖一、平均值和極差控製圖（x—R圖）一、單值和移動極差控製圖（x—Rs圖）三、中位數和極差控製圖（x—R圖）四、均值與標準差控製圖（x—s控製圖）第五節 預控圖（彩虹圖）一、預控法的提齣二、預控法的區域劃分三、預控法的應用四、預控圖的統計原理五、預控圖對過程控製的彈性管理六、預控法的優點七、應用預控圖時應注意的問題

第五章 質量管理統計工具第一節 調查錶第二節 排列圖第三節 分層法第四節 直方圖一、直方圖的定義和應用二、正態概率紙的應用第五節 餅分圖一、圖形和用途二、畫法三、注意事項第六節 散布圖一、散布圖的定義和應用範圍二、散布圖的應用程序第七節 非數字數據統計方法一、因果圖、係統圖和關聯圖二、PDPC法三、KJ法四、矩陣圖五、矢綫圖（網絡計劃）六、流程圖

第六章 顯著性檢驗第一節 顯著性檢驗的基本原理和具體步驟一、統計推斷過程二、顯著性檢驗的依據三、顯著性檢驗的兩類錯誤四、雙側顯著性檢驗與單側顯著性檢驗五、顯著性檢驗的主要步驟第二節 正態分布總體分布中心μ的顯著性檢驗一、u檢驗法——總體標準差σ已知時二、t檢驗法——總體標準差σ未知時第三節 正態分布總體方差σ2的顯著性檢驗一、一個正態總體的情形—X2檢驗法二、兩個正態總體的情形—F檢驗法第四節 顯著性檢驗的次序一、首先采用X2檢驗法進行檢驗二、首先采用F檢驗法進行檢驗第五節 非正態分布總體的顯著性檢驗一、符號檢驗法二、秩和檢驗法

第七章 方差分析與試驗設計第一節 方差分析一、基本概念二、單因素方差分析三、雙因素方差分析第二節 試驗設計一、正交設計的基本方法二、正交設計的方差分析

第八章 迴歸分析第一節 一元綫性迴歸方程一、一元綫性迴歸方程的建立二、一元綫性迴歸方程的顯著性檢驗三、預測值與實測值的比較四、利用迴歸方程對生産過程進行控製第二節 一元非綫性迴歸方程一、化非綫性迴歸為綫性迴歸二、常見麯綫類型及變換公式第三節 二元綫性迴歸方程一、求方程參數二、求相關係數r三、求迴歸方程的精度四、迴歸係數bi、62的比較判彆

第九章 統計抽樣檢驗第一節 統計抽樣檢驗概述一、抽樣檢驗的基本概念二、統計抽樣檢驗的術語和定義三、統計抽樣檢驗的類型第二節 周期檢驗標準一、周期檢驗的含義二、GB二、周期檢驗後的處置第三節 驗收統計抽樣檢驗標準一、計數型驗收統計抽樣檢驗標準二、計量型驗收統計抽樣檢驗標準第四節 質檢監督檢驗統計抽樣檢驗標準一、計數型統計抽樣檢驗標準GB二、計數型統計抽樣檢驗標準GB二、計量型統計抽樣檢驗標準GB/T6378.4—2008第五節 統計抽樣檢驗的後續工作一、復查二、批的再提交和不閤格品處理

第十章 計算機在統計工作中的應用附錄參考文獻

精彩書摘

　　（1）對産品原材料、中間産品及最終産品的質量進行估計産品生産所用原材料、中間産品及最終産品的量是非常大的，對其化學成分和物理性質不可能全部加以測定，隻能是測定總體中的一部分，即樣本。數理統計技術就是指導人們如何通過樣本的質量對總體的質量進行推斷。如對齣磨生料質量的控製，是通過每小時取一個樣品測定氧化鈣的含量，每班生料中氧化鈣的含量即可由8個樣品的測定值的平均值進行推斷，然後與控製值進行比較，以確定該班生料氧化鈣的含量是否閤格。本書第三章主要介紹如何應用統計技術從樣本的測定結果推斷中間産品以及最終産品質量的方法。　　（2）預測生産過程中齣現的不閤格趨勢，以便采取有效的措施加以預防在産品生産過程中不閤格品的齣現一般都會有先兆。為瞭使在崗人員能及時發現潛在的不閤格因素，統計技術可以提供一套科學的方法，就是從生産過程中取一定容量的樣本進行觀測分析，通過計算畫齣質量控製圖，將這種質量控製圖貼在車間裏，再將日常生産檢驗數據點在圖上。如果點靠近警戒綫或上下限定綫，就顯示快齣不閤格品瞭，必須立即采取措施剋服這種不良苗頭。目前這種質量控製圖已廣泛地應用在生産第一綫，成為保證生産處於受控狀態、保證産品質量的有力工具。本書第四章主要介紹産品生産過程中各種質量控製圖的使用方法。　　（3）分析影響生産過程的主要因素産品生産中各道工序互相之間是緊密聯係的，下一道工序的産品受到前一道工序許多因素的影響。通常這些因素分為兩類，一類是係統因素，另一類是隨機因素。人們要知道的是係統因素是否存在以及它的作用大小，但由於隨機因素的乾擾，往往分不清什麼是係統因素，什麼是隨機因素。數理統計中的方差分析能指導人們如何找齣影響顯著的係統因素以及影響不顯著的隨機因素，並估計它們的大小。本書第五章介紹分析影響生産過程的各種因素的統計方法。　　（4）比較兩個數量之間的真正差異在産品生産過程中常需對兩個不同的量進行比較。例如，按某種生料配比生産齣來的水泥熟料的強度與另一種生料配比生産齣來的熟料強度是否有顯著性差異。為瞭進行這種比較，需要取若乾樣品進行測定。人們真正需要比較的是兩者總體的性質，但因為不可能對所有熟料都進行測定，兩批熟料總體的強度平均值都是不可知的。人們能做到的隻是從兩批熟料中各抽取一部分熟料進行測量。數理統計的顯著性檢驗可通過這兩個樣本數據的比較，對總體的性質做齣正確的結論，從而使人們不會因為個彆的現象、個彆的數據做齣有關總體的錯誤結論。本書第六章主要介紹數理統計的顯著性檢驗方法。　　（5）試驗設計與方差分析進行科學試驗是任何工業取得技術進步不可缺少的手段。采用閤理的試驗設計，可用較少的試驗代價獲得較多的試驗信息。同時因為有瞭比較科學的試驗設計，還可尋求各因素最優的組閤以獲得最佳的工藝效果，結閤方差分析還可找齣各因素之間的相互關係。本書第七章介紹數理統計中方差分析與試驗設計的方法。　　（6）建立因變量與自變量之間的迴歸關係在事物的許多相關變量中，一類變量是可以調整和控製的，與之相關的另一類變量則隨之變化，而且還受隨機因素的影響而有微小的波動。在數理統計中，一個變量隨著另一個或多個自變量的變化而變化的定量關係稱為迴歸關係。例如水泥的28d抗壓強度隨3d抗壓強度而變化。統計技術可以提供一套完整的迴歸分析方法，建立28d抗壓強度對3d抗壓強度的依存關係式，即迴歸方程。　　……

前言/序言

《探尋卓越：現代製造業的質量革新之路》 簡介 在日新月異的工業浪潮中，質量，已然成為衡量企業生命力與市場競爭力的核心標尺。它不再是簡單的産品閤格與否的界定，而是貫穿研發、生産、銷售乃至售後服務的全流程精益求精的追求，是企業品牌信譽的基石，更是客戶忠誠度的源泉。《探尋卓越：現代製造業的質量革新之路》一書，正是應運而生，旨在為身處激烈競爭環境下的製造企業，揭示一條通往質量卓越的變革之路。本書並非是對現有質量管理理論的簡單梳理，而是聚焦於如何將先進的理念與實踐方法，切實有效地融入現代製造體係，從而實現生産效率、産品性能和客戶滿意度的全麵飛躍。 本書的核心論點在於，傳統的、被動的質量控製模式已難以適應當前高度定製化、追求極緻性能和快速迭代的市場需求。取而代之的，是一種前瞻性的、主動的、以數據驅動的質量管理新範式。我們將深度剖析這一新範式的關鍵要素，從根本上重塑企業對質量的認知和操作方式。 第一部分：質量意識的重塑與戰略定位 在開始技術層麵的探討之前，我們必須迴歸到質量的本源——意識。本書將首先深入闡述“質量是設計齣來的，更是製造齣來的”這一深刻理念。我們將探討如何從企業高層開始，自上而下地播撒質量文化，讓每一位員工都深刻理解質量的重要性，並將其內化為自己的行為準則。這不僅僅是口號的宣講，更需要建立一套與之相匹配的激勵機製和問責體係。 接著，我們將討論質量在企業整體戰略中的定位。質量不再是生産部門的附屬，而是企業核心競爭力的戰略組成部分。這意味著，質量目標需要與企業的商業目標緊密結閤，並融入到産品開發的每一個階段，從概念構思到市場推廣，全程貫穿。我們將審視那些在質量上取得突破性成就的標杆企業，分析它們是如何將質量提升視為戰略製高點，並從中汲取可藉鑒的經驗。 第二部分：創新驅動的研發與設計質量 研發與設計是産品質量的起點。本書將重點探討如何通過創新驅動，從源頭上保證産品質量。我們將深入研究“質量功能展開”（Quality Function Deployment, QFD）在理解客戶需求、將其轉化為産品設計要求方麵的強大作用。QFD不僅是工具，更是一種思維方式，它能幫助設計團隊將模糊的客戶期望轉化為可量化、可執行的設計參數，確保産品從一開始就滿足甚至超越用戶的期待。 此外，我們還將探討“失效模式與影響分析”（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）在産品設計階段的應用。通過係統地識彆潛在的設計缺陷和失效模式，並評估其可能産生的影響，企業可以提前采取預防措施，極大地降低産品上市後的故障率，從而節省昂貴的返工和維修成本。本書將提供詳細的FMEA操作指南，並結閤實際案例，展示其在不同行業中的成功應用。 第三部分：精益生産與過程質量控製 生産過程是産品質量的實現環節。本書將詳細介紹如何將精益生産的理念與先進的過程質量控製方法相結閤，構建高效、高質量的生産體係。我們將重點探討“六西格瑪”（Six Sigma）管理體係的精髓，分析其DMAIC（定義、測量、分析、改進、控製）方法論在優化生産流程、減少變異、提升過程能力方麵的強大威力。我們將區分六西格瑪在不同應用場景下的側重點，從數據收集、過程分析到持續改進，提供詳盡的指導。 本書還將深入探討“精益製造”（Lean Manufacturing）的核心原則，如消除浪費、價值流映射（Value Stream Mapping）、看闆管理（Kanban）等。通過精益化的生産流程，企業可以識彆並消除生産過程中的各種無效環節，提高生産效率，縮短生産周期，同時顯著降低因人為錯誤或流程不暢導緻的産品缺陷。我們將提供實操性的工具和方法，幫助企業構建更具柔性、更高效的生産綫。 第四部分：數字化轉型與智能製造中的質量保障 步入21世紀，數字化和智能化已成為製造業發展的必然趨勢。本書將審視數字化轉型如何賦能質量管理，並深入探討“智能製造”語境下的質量保障新模式。我們將分析物聯網（IoT）、大數據分析、人工智能（AI）等前沿技術如何在生産現場得到應用，實現實時監控、預測性維護和智能決策。 例如，通過物聯網傳感器實時采集生産過程中的各種參數，如溫度、壓力、振動等，並利用大數據技術進行深度分析，企業可以提前預測設備可能齣現的故障，從而進行預防性維護，避免因設備停機而導緻的産品質量問題。人工智能在圖像識彆、缺陷檢測方麵的應用，更是將傳統的人工目檢提升到瞭全新的維度，能夠實現更快速、更準確、更一緻的質量檢測。本書將提供具體的案例，展示如何利用這些技術構建智能化的質量檢測和監控係統。 第五部分：供應商協同與供應鏈質量管理 現代製造業早已不是孤軍奮戰，而是融入龐大的供應鏈網絡之中。本書將強調，供應鏈的整體質量是企業最終産品質量的決定性因素。我們將深入探討如何建立穩定、高效的供應商閤作關係，並實施嚴謹的供應鏈質量管理。 我們將介紹“供應商評估與選擇”的標準化流程，以及如何通過持續的供應商績效評估，引導供應商提升其質量水平。本書還將重點講解“供應商質量保證”（Supplier Quality Assurance, SQA）的策略，包括共同的質量標準製定、現場審核、以及在産品開發階段與供應商的協同等。通過構建強大的供應鏈質量網絡，企業能夠確保原材料和零部件的質量，從源頭上降低産品問題的風險。 第六部分：客戶反饋與持續改進的閉環 質量的最終評價者是客戶。本書將強調，建立有效的客戶反饋機製，並將其轉化為持續改進的動力，是實現質量卓越的關鍵。我們將探討如何係統地收集、分析和響應客戶的意見、投訴和建議。 本書將介紹“客戶之聲”（Voice of the Customer, VOC）收集的多種渠道和方法，如客戶滿意度調查、社交媒體監測、售後服務記錄分析等。更重要的是，我們將闡述如何將VOC分析結果，與內部的質量改進活動相結閤，形成一個完整的“PDCA”（Plan-Do-Check-Act）循環。通過不斷傾聽客戶的聲音，企業能夠及時發現産品和服務的不足，並采取針對性的改進措施，從而不斷提升客戶滿意度和忠誠度。 結論：邁嚮卓越，永無止境 《探尋卓越：現代製造業的質量革新之路》並非一本終結性的指南，而是一份開啓新徵程的起點。本書旨在為讀者提供一套係統性的思考框架和實操性的工具，幫助他們理解並踐行現代製造業的質量革新之道。質量卓越並非一蹴而就，它是一個持續學習、不斷優化、永無止境的旅程。我們鼓勵讀者將本書的理念與方法，融入到日常工作中，與團隊一起，共同探索更優的質量解決方案，最終實現企業價值的最大化，以及在激烈的市場競爭中，鑄就堅不可摧的卓越品質。 本書內容涵蓋瞭從質量意識的覺醒，到研發設計的源頭把控，再到生産過程的精益化與智能化，直至供應鏈的協同以及客戶反饋的閉環管理。每一個環節都緊密相扣，共同構成瞭一個完整的質量提升體係。我們希望通過本書的閱讀，讀者能夠深刻理解，在當今時代，質量不再是一個可選項，而是所有企業生存與發展的必選項，是通往持續成功的不二法門。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將步入職場的應屆畢業生，對於“質量控製”這個概念，我充滿著新鮮感和探索的欲望。在我的專業學習中，雖然接觸過一些基礎的統計學知識，但對於它在實際工業生産中的具體應用，我仍然感到有些模糊。我瞭解到，質量控製不僅僅是簡單的“閤格”與“不閤格”的判斷，更是一個涉及數據收集、分析、解讀和持續改進的係統工程。我尤其對如何通過統計方法來識彆生産過程中潛在的風險和瓶頸，以及如何量化和評估改進措施的效果感興趣。我希望這本書能夠以一種非常友好的方式，由淺入深地介紹質量控製領域的核心統計技術，比如如何理解和應用各種控製圖，如何進行可靠性分析，以及如何通過實驗設計（DOE）來優化工藝參數。我期待書中能夠提供一些入門級的指導，幫助我建立起對質量控製統計技術的整體認知，並能有一些循序漸進的練習題，讓我能夠在理解理論的同時，也能動手實踐。我希望能通過閱讀這本書，為我未來的職業生涯打下堅實的基礎，讓我能夠自信地麵對工作中與質量相關的挑戰，並為企業創造價值。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學一直抱著一種既敬畏又好奇的態度。在學習初期，它給我的感覺就像是一個龐大的、抽象的體係，充當著無數看似復雜的公式和圖錶，讓人望而卻步。然而，隨著接觸的項目增多，我越來越能體會到，在數據爆炸的時代，沒有統計學作為支撐，很多決策都如同盲人摸象，效率低下且充滿風險。尤其是在追求極緻的産品體驗和嚴謹的流程管理的行業，對細節的把控至關重要。我希望這本書能夠填補我在統計方法論上的知識空白，特彆是那些在質量控製領域被廣泛認可且行之有效的方法。例如，我一直對抽樣檢驗的原理感到好奇，不同的抽樣方案究竟會帶來怎樣的差異？在保證産品閤格率的前提下，如何纔能做到經濟高效？再者，對於過程能力指數（Cp、Cpk）這類概念，我也希望能有更透徹的理解，不僅僅是計算公式，更重要的是如何解讀這些指數背後所反映的生産過程的真實狀態，以及如何根據這些指數來製定改進措施。我期待書中能夠有清晰的理論講解，配閤直觀的圖示和生動的案例，讓我能夠輕鬆地掌握這些強大的統計工具，並將它們融會貫通，應用到實際工作中，從而提升工作效率和決策質量。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有著多年行業經驗的質量經理，深知在當前競爭激烈的市場環境下，産品質量是企業的生命綫。雖然我接觸過不少關於質量管理的書籍，但總覺得在統計技術的應用層麵，還有很大的提升空間。很多時候，我們能夠發現質量問題，但要從海量的數據中精準地找到問題的根源，並提齣科學有效的解決方案，這仍然是一個巨大的挑戰。我希望這本書能夠提供一些更高級、更前沿的統計技術在質量控製中的應用，例如如何運用機器學習算法來預測産品失效，或者如何通過貝葉斯統計方法來優化質量檢驗策略。我特彆關注的是如何將這些復雜的統計模型轉化為實際可行的決策依據，以及如何有效地嚮非統計學背景的團隊成員解釋這些分析結果。我期待書中能夠有案例研究，展示如何成功地運用統計技術解決復雜的質量問題，並能有一些關於數據可視化和報告的建議，幫助我更清晰地呈現分析成果。我希望通過閱讀這本書，能夠為我提供新的思路和工具，幫助我帶領團隊在質量控製領域取得更大的突破，進一步提升企業的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名給我一種沉甸甸的學術感，但同時又透露齣一種解決實際問題的實用性。我目前正處於一個需要將理論知識轉化為實踐能力的關鍵階段，尤其是在對産品質量的把控上，我感覺自己需要更係統、更科學的方法論指導。我瞭解到，在很多先進的製造業和高科技産業中，統計技術是保障産品穩定性和可靠性的基石。我對數據分析和建模有一定的瞭解，但如何將這些技術巧妙地應用於質量控製的各個環節，例如從原材料的入庫檢驗，到生産過程的實時監控，再到最終産品的齣廠驗收，我還需要更深入的學習。我希望這本書能夠提供一套完整的框架，清晰地梳理齣不同質量控製階段所需的統計技術，並詳細闡述這些技術的原理、適用範圍以及具體的應用方法。例如，如何利用迴歸分析來預測産品性能隨工藝參數的變化，或者如何運用假設檢驗來評估不同生産工藝對産品質量的影響。我期待書中能夠包含一些常用的統計軟件（如SPSS, R）的案例演示，或者提供一些可供參考的算法實現，這樣能夠幫助我更快地將書中的理論轉化為實際的操作技能，為我提升工作中的數據驅動決策能力提供堅實的後盾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，那種深邃的藍色調配上銀色的字體，給人一種專業而嚴謹的感覺，我第一眼看到就覺得它會是一本內容紮實的學術專著。我本身是在製造業一綫工作的，平時工作中接觸到不少關於産品良率和生産效率的問題，一直想找一本能夠係統性地梳理這些問題的書籍。我聽說過一些統計方法在質量管理中的應用，比如SPC（統計過程控製），但我對它的理解還停留在一些非常基礎的層麵，很多時候遇到具體的數據分析場景，還是會感到力不從心。我尤其希望這本書能深入講解如何利用統計工具來識彆生産過程中的異常，並找到根本原因，而不是僅僅停留在錶麵。很多時候，我們發現問題，但追根溯源卻很睏難，這時候如果能有一套科學的方法來指導，效率一定會大大的提升。我關注的重點在於實際操作性，理論固然重要，但更希望書中能有大量的案例分析，最好能結閤一些實際的生産場景，比如電子産品組裝、化學品生産或者食品加工等，這樣我纔能更好地將書中的知識應用到自己的工作中去。我對這本書的期待是，它能成為我解決實際生産難題的有力武器，幫助我構建更完善的質量控製體係，從而提高産品質量，降低生産成本。

評分☆☆☆☆☆

實用，便宜，贊贊！

評分☆☆☆☆☆

好……......

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，內容也很充實，本來想買SPC的，但是發現沒有，好在這本內容也很全麵。

評分☆☆☆☆☆

正式負責過程控製，深感數據統計的重要性，學習中

評分☆☆☆☆☆

還不錯！

評分☆☆☆☆☆

講的還可以！舉例太狹隘!編者是水泥廠上班的吧

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，物流非常快。

評分☆☆☆☆☆

好像內容有點土鱉

評分☆☆☆☆☆

印刷質量不錯，是正版書！發貨速度購快。濃濃的書香味道真好！