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[日] 铁健司 著，韩福荣 等 译

图书标签:

• 质量管理
• 统计方法
• 数据分析
• 质量控制
• 六西格玛
• 统计学
• 管理学
• 精益生产
• 过程控制
• 质量改进

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111186595

版次：1

商品编码：10132340

品牌：机工出版

包装：平装

开本：32开

出版时间：2006-04-01

用纸：胶版纸

页数：270

编辑推荐

　　《质量管理统计方法》可作为高等学校管理类专业“质量管理”相关课程的教材，也可供从事实际工作的质量管理人员阅读。特别需要指出的是，《质量管理统计方法》所涉及的内容与全国质量专业技术人员职业资格考试的内容相近，可作为其学习的参考用书。

内容简介

　　本书依据ISO近年来新修订的标准，以基本概念、基本理论、基本方法为线索，以常用的统计方法为中心，对质量管理的统计方法进行了深入浅出的介绍，使读者不仅了解方法，“知其然”，而且知道方法的理论脉络，“知其所以然”，理例结合，突出方法应用的重点，使随机变量所遵循的统计规律，跃然纸上，通俗易懂。
　　本书可作为高等学校管理类专业“质量管理”相关课程的教材，也可供从事实际工作的质量管理人员阅读。特别需要指出的是，本书所涉及的内容与全国质量专业技术人员职业资格考试的内容相近，可作为其学习的参考用书。

目录

前言
第一章 质量管理与统计方法
第一节 质量管理
第二节 质量管理的实施
第三节 质量管理与统计方法
习题
第二章 数据及其整理方法
第一节 质量管理与数据
第二节 排列图
第三节 直方图
第四节 散布图
第五节 数据特征值的计算方法
习题
第三章 统计方法基础
第一节 总体和样本
第二节 概率与分布
第三节 假设检验与区间估计的基础理论
习题
第四章 计量值的假设检验与估计
第一节 方差的假设检验与估计
第二节 平均值的假设检验与估计
习题
第五章 计数值的假设检验与估计
第一节 不合格品率的假设检验与估计
第二节 不合格数的假设检验与估计
第三节 拟合度的检验
第四节 分割表检验法
第五节 符号检验
习题
第六章 控制图
第一节 什么是控制图
第二节 控制图的种类
第三节 控制图的绘制方法
第四节 控制图的观察与分析
第五节 控制图的使用方法
习题
第七章 相关分析与回归分析
第一节 相关与回归的概念
第二节 散布图与相关系数
第三节 相关检验与估计
第四节 线性回归
第五节 回归分析的简便方法
习题
第八章 方差分析与试验设计
第一节 方差分析的基础
第二节 单一因子试验的数据分析
第三节 二因子试验设计的数据分析
第四节 多因子试验的数据分析
第五节 试验设计及其结果分析
习题
第九章 抽样检验
第一节 检验及其作用
第二节 全数检验与抽样检验
第三节 抽样检验的特性
第四节 抽样检验的种类与检验的实施
第五节 检验的计划与管理
习题
第十章 现场改进与统计方法
第一节 现场的改进、管理与统计方法
第二节 现场的质量改进
第三节 现场管理
第四节 应用统计方法的注意事项
附录
附录AJIS修改前后符号的变化（本书采用的符号）
附录B主要符号一览表
附录c附表
习题答案
参考文献
译后记

精彩书摘

第五节 检验的计划与管理
一、选择检验对象与检查项目
不仅限于汽车、家电等装配型企业，对大多数企业而言，如果对于购入的原材料、外购件进行全数检查，仅检验工时的消耗就十分巨大，所以全数检查是不可能的。因此，应对不同检验对象分别实施全数检验、抽样检验、核对性检验和不检验。检验对象产品的质量项目有尺寸、成份、瑕疵等，难以通过检查所有项目来保证产品的质量。即使可以，检查费用也是非常大的。产品被检查项目的选择不仅要考虑后续工序、顾客要求的质量水平和要求程度，还必须进行技术方面的分析，掌握生产过程的管理状况、送检质量的水平等。
作为检查项目的质量特性应具有其具体的测量方法，可以客观地进行合格与否的判定，必须拥有检查所需的设备和人员。作为检查项目的质量特性，有的问题出现会危及生命安全，有的对产品的价值影响甚微。有时需把检查项目分为致命、重、轻、微等层次，采取与其重要性相适应的保证水平进行检验。
顾客要求的质量特性不一定原封不动地作为检验特性。对铅笔芯不易折断、结实的质量要求可以检查其替代特性，即铅笔芯的弯曲强度。弯曲强度的实验条件如果与顾客使用铅笔的条件不符，无论检验多么好，都不能使顾客满意。在确定检查项目时必须分析顾客使用产品的方法等，充分利用顾客、营销方面的信息。
二、选择检查方法
如前文所述，检验分为全数检验、抽样检验和管理检验。在抽样检验中，按JIS的规定有计数、计量、标准型、调整型、贯序抽样检验，各有其使用条件，检验程序各有特点。检验按其目的又分为保证进货质量的进货检验、保证交货质量的出库检验，以及生产过程中的检验等。
制定检验计划时，什么样的工序进行什么样的检验、选择哪些检查项目等不应仅由检验部门来决定，应与采购、技术、制造、营销等部门进行协商，通盘考虑。
三、制定检验标准
检验标准包括购人材料、零部件的检验标准，产品的检验标准等。这些标准通常与采购的规格明细、产品规格等并用。检验是通过测量被检对象单位产品的质量特性，判断它是否合格，在此基础上判定批是否合格。检验标准各种各样，但都包含以下各项，必须明示。
（1）产品的名称与规格。
（2）构建批的方法。
（3）抽样方法、样本大小。
（4）检查项目。
（5）测量方法、测量器具、测量人员。
（6）判定标准、确定合格与否的方法。
（7）使用的抽样检验表。
（8）批的处置方法。
（9）检验结果的纪录。
（10）向谁提交报告书等。
日常的检验业务是一种工作。为了顺利进行检验工作，必须把检验员应做的工作编制成作业指导书。抽样方法、试验测量方法等与测量有关的作业也与检验的实施有着密切的关系，也需要进行相应的标准化。
……

前言/序言

　　

《质量管理统计方法》 内容简介 在当今竞争日益激烈的全球化市场中，产品和服务质量已不再仅仅是企业的一项附加值，而是关乎生存与发展的核心竞争力。消费者对品质的要求不断提高，对产品缺陷的容忍度直线下降，而企业也面临着成本控制、效率提升以及合规性要求等多重压力。《质量管理统计方法》一书，便是为应对这些挑战而生的案头必备。它深入浅出地阐释了如何运用严谨的统计学原理与方法，系统性地提升产品和服务的整体质量水平，从而实现企业运营效率的飞跃和市场竞争力的显著增强。 本书并非照搬理论的枯燥说教，而是将抽象的统计概念与企业日常生产、研发、服务等各个环节紧密结合，通过详实的案例分析和清晰的操作指导，帮助读者掌握将统计工具转化为实际生产力的关键技能。全书结构逻辑严谨，从基础统计概念的铺垫，到各类质量工具的深入剖析，再到质量管理体系的构建与优化，层层递进，旨在为读者提供一套完整、实用且可操作的质量管理解决方案。 第一部分：质量管理与统计思维的基石 开篇，本书将读者引入质量管理的广阔领域，阐述其在现代企业战略中的核心地位。从质量的定义、重要性，到不同质量管理思想的演变历程，如休哈特、戴明、朱兰、克劳斯比等大师的理念精华，为读者建立起宏观的质量管理认知框架。在此基础上，本书重点强调“统计思维”的重要性。质量问题的本质往往是变异，而统计学正是研究和控制变异的强大工具。本书将引导读者理解，如何从“经验主义”转向“数据驱动”，如何通过科学的分析来识别问题的根源，避免盲目决策和资源浪费。 本部分将详细介绍基础统计概念，包括： 描述性统计： 如何运用均值、中位数、众数、标准差、方差、极差、四分位数等指标，准确地描述和概括数据的分布特征。例如，在生产线上，如何通过统计数据了解某个关键参数的平均值是否在目标范围内，其离散程度如何，以便快速判断生产过程是否稳定。 概率论基础： 理解随机事件发生的可能性，掌握概率分布的概念，如正态分布、二项分布、泊松分布等，这些分布在质量控制中具有极其重要的应用，能够帮助我们预测缺陷发生的概率，评估过程能力。 抽样理论： 在无法对所有产品进行检验的情况下，如何通过科学的抽样方法，以最小的成本获取最具代表性的样本信息，并在此基础上对整体进行推断。这包括各种抽样方案的设计，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 第二部分：过程控制的利器——统计过程控制（SPC） SPC是本书的核心内容之一，它是一套通过统计技术来监测、控制和改进生产或服务过程的系统。本书将详细介绍SPC的原理、方法和应用。 控制图的构建与解读： 控制图是SPC中最核心的工具。本书将深入讲解各种类型控制图的适用范围、计算公式、绘制方法以及如何解读控制图的信号。 X-bar与R控制图： 用于监测计数型数据的均值和离散程度，适用于大多数生产过程。 X-bar与S控制图： 在样本量较大时，比R控制图更有效。 I-MR（个体-移动极差）控制图： 适用于样本量为1的情况，常用于批次产品或服务过程的监测。 P、np、C、U控制图： 用于监测计数型数据的比例或缺陷数，适用于批次检查、缺损率分析等场景。 EWMA（指数加权移动平均）和CUSUM（累积和）控制图： 对于检测小范围的系统性偏移更敏感，能够提前预警过程微小的变化。 过程能力分析： 过程能力分析旨在评估一个过程在稳定状态下能够生产出合格产品的能力。本书将详细介绍： Cp、Cpk、Pp、Ppk指数： 如何计算这些指数，它们分别代表什么含义，以及如何根据这些指数来判断过程是否满足客户要求或设计规格。 过程能力研究的步骤和注意事项： 如何进行有效的过程能力研究，避免常见误区。 SPC的应用案例： 书中将穿插大量各行各业的SPC应用案例，例如，电子产品生产线上关键尺寸的控制、食品饮料生产过程的温度监测、客户服务中心的响应时间分析等，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 第三部分：质量改进的强大工具——试验设计（DOE）与根本原因分析 除了过程监控，本书还强调了主动的质量改进。 试验设计（DOE）： DOE是一种高效的、有组织的科学方法，用于研究因素（自变量）对响应（因变量）的影响，并找到最佳的条件组合以优化产品或过程。 单因素试验设计： 简单地改变一个因素来观察其影响。 多因素全因子设计： 研究所有因素及其交互作用，适用于因素较少的情况。 部分因子设计： 在因素较多时，通过精心选择的组合来研究主要效应和部分交互作用，以节省资源。 响应面法： 用于优化过程，寻找响应的最佳值。 DOE的应用场景： 如何利用DOE来研发新产品、改进现有产品性能、优化生产工艺参数、解决性能瓶颈等。 根本原因分析（RCA）： 当问题发生时，仅仅解决表面现象是不够的，必须找到问题的根本原因才能实现永久改进。 鱼骨图（因果图）： 系统地列出所有可能导致问题的因素，如人、机、料、法、环、测。 柏拉图（Pareto图）： 识别最重要的几个关键问题，遵循“二八原则”，将有限的资源集中在最有影响力的因素上。 故障模式与影响分析（FMEA）： 预测产品或过程中可能出现的失效模式，评估其风险，并采取预防措施。 5 Why分析法： 连续追问“为什么”，直至找到问题的根源。 实验验证： 如何通过实验来验证找到的根本原因是否真实有效。 第四部分：数据的收集、分析与质量体系整合 数据收集方法： 讨论各种有效的数据收集技术，包括问卷调查、访谈、现场观察、仪器测量等，以及如何确保数据的准确性和可靠性。 可靠性统计： 讲解产品在规定条件下和规定时间内，完成其规定功能的可能性。涉及寿命试验、可靠性指标（如MTBF, MTTF）、威布尔分布等。 抽样检验： 介绍各种抽样检验计划，如一次、二次、序贯抽样，以及如何根据产品重要性、生产过程稳定性和合格率要求选择合适的抽样方案。 质量管理体系与统计工具的结合： 论述如何将统计方法融入ISO 9000等质量管理体系的各个环节，包括文件控制、过程监控、内部审核、管理评审等，使质量管理体系更加科学、有效。 持续改进循环（PDCA）： 强调PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环在质量管理中的应用，以及统计工具如何支持PDCA的每一个环节。 第五部分：高级统计应用与展望 回归分析： 研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，用于预测和解释。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异。 非参数统计： 在数据不满足正态分布假设时，依然能够进行统计推断的方法。 六西格玛（Six Sigma）方法论： 简要介绍六西格玛DMAIC（定义-测量-分析-改进-控制）流程，及其与书中介绍的统计工具的协同作用。 统计软件的应用： 鼓励读者利用Minitab, SPSS, R等专业统计软件来提高分析效率和精度。 目标读者 本书适合于各类企业的质量管理人员、工程师、生产主管、研发人员、以及所有希望通过数据驱动的方法提升工作效率和产品质量的专业人士。无论您是身处制造业、服务业、医疗、金融还是其他行业，《质量管理统计方法》都将为您提供一套强大而实用的工具箱，帮助您在质量的道路上不断前进，最终实现卓越运营。 通过对本书的学习，读者不仅能够掌握一系列科学的质量管理工具和方法，更重要的是能够培养一种严谨、客观、数据驱动的质量思维，从而在日常工作中，从容应对质量挑战，发现改进机遇，最终为企业创造可持续的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对“数据驱动决策”有了更深刻的理解。我一直对数据分析很感兴趣，但总觉得很多统计方法听起来很复杂，不容易掌握。《质量管理统计方法》这本书，恰恰填补了我的知识空白。它没有让我一开始就沉浸在枯燥的数学公式里，而是从一个非常实用的角度出发，讲解了如何利用统计学原理来更好地理解和管理质量。我尤其对书中关于“变异”的阐述印象深刻，理解了质量问题的根源往往在于过程的变异，而统计方法正是帮助我们识别、度量和控制这些变异的利器。书中提到的几种可视化工具，比如直方图、散点图，虽然简单，但在数据探索和问题诊断方面却异常强大。我尝试着用书中的方法分析了我们部门的一些数据，发现了一些之前从未注意到的潜在问题，这让我非常有成就感。这本书的语言风格也相当轻松，没有太多晦涩难懂的术语，即使是我这样的非统计专业背景的读者，也能轻松理解。它让我明白，统计学并非高不可攀，而是每一个关注质量、希望提升效率的从业者都应该掌握的必备技能。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《质量管理统计方法》这本书，在我多年的从业生涯中，就像是一颗璀璨的明珠，照亮了我前行的道路。我曾因为对统计方法的理解不够深入，在很多质量改进项目上走了不少弯路。而这本书，则以其深刻的洞察力和严谨的逻辑，为我提供了坚实的理论基础和实用的方法论。书中对各种统计方法的讲解，不是那种生搬硬套的教科书式叙述，而是充满了对实际应用场景的考量。比如，在讲解回归分析时，书中不仅介绍了如何建立回归模型，更强调了如何 interpret 模型的系数，以及如何评估模型的拟合优度，这对于我们理解变量之间的关系至关重要。书中关于过程能力指数的讲解，更是让我明白了，不仅仅是“达标”那么简单，而是要追求“过程的稳定性”，这是一种更深层次的质量追求。我特别喜欢书中关于“持续改进”的理念，以及统计方法如何在 PDCA 循环中发挥关键作用。这本书让我认识到，质量管理并非一蹴而就，而是一个需要不断运用科学方法来驱动的系统工程。读完这本书，我感觉自己的思维模式发生了根本性的转变，能够更系统、更科学地看待和处理质量问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我的新世界大门！我一直觉得数据分析是个神秘的领域，但《质量管理统计方法》用一种非常易于理解的方式，把我一步步带入了统计方法的奇妙世界。它不像我之前看过的那些理论堆砌的书，上来就是一堆公式和术语，让人望而生畏。《质量管理统计方法》先是娓娓道来质量管理的必要性，然后才引出统计方法是如何成为解决质量问题的强大工具的。我特别喜欢书中那些生动的案例，它们来自制造业、服务业等各个领域，让我看到统计方法是如何实实在在地帮助企业改进产品、提升效率、降低成本的。比如，书中讲到如何用控制图来监控生产过程的稳定性，如何用抽样检验来判断产品是否合格，甚至还有如何用实验设计来优化产品参数。这些内容不仅仅是知识点，更是解决实际问题的思路和方法。我以前总觉得统计学离我太远，这本书让我明白，其实统计方法就在我们身边，并且能为我们带来实实在在的价值。读完这本书，我感觉自己看待问题的方式都改变了，能够更敏锐地捕捉到数据中的信息，并从中发现改进的机会。对于任何希望提升工作效率、解决实际问题的人来说，这本书都绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行不久的质量工程师，我时常感到知识的匮乏和实践的迷茫。市面上关于质量管理的书籍琳琅满目，但真正能触及核心、提供 actionable insight 的却不多。《质量管理统计方法》这本书，却像一位经验丰富的导师，为我指明了方向。它并没有止步于介绍各种统计工具的名称和操作，而是深入浅出地讲解了这些工具背后的逻辑和应用场景。书中关于过程能力分析的内容，我反复研读了好几遍，终于理解了 Cpk、Ppk 究竟意味着什么，以及它们如何帮助我们判断一个生产过程是否稳定可靠。此外，书中对几种主要的统计检验方法（如 t 检验、卡方检验）的讲解，也让我豁然开朗，明白了如何科学地比较不同批次产品的数据，或者如何评估不同工艺参数对产品质量的影响。我尤其欣赏书中将这些统计方法与实际的质量管理活动紧密结合，比如如何运用这些方法来制定检验标准、如何分析不合格品的原因、如何进行供应商评估等等。这本书不仅提升了我的理论水平，更重要的是，它为我提供了解决实际工作中遇到的质量问题的思路和工具，让我不再感到束手无策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正的学习不是死记硬背，而是能够触类旁通，将知识融会贯通。《质量管理统计方法》这本书，就给了我这种感觉。它并非仅仅罗列了一堆统计公式或软件操作指南，而是真正地教会了我“思考”的方式。书中关于实验设计的章节，让我明白了如何设计出高效且经济的实验，以最少的投入获得最多的信息，从而优化产品和工艺。例如，书中提到的全因子设计和部分因子设计，以及如何选择合适的因子和水平，都为我提供了非常有价值的参考。此外，书中对可靠性工程的介绍，也让我看到了统计方法在评估产品生命周期和预测故障方面的应用。我曾一直困惑于如何量化产品的可靠性，这本书提供的统计模型和分析方法，让我有了清晰的思路。这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础统计量到高级统计模型的广泛内容，但它的结构安排合理，循序渐进，让我在不知不觉中掌握了大量的知识。读完这本书，我感觉自己对质量管理有了更宏观、更深入的认识，也更有信心去解决那些看似复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

单位买的，很实用....

评分☆☆☆☆☆

可以。。。。。

评分☆☆☆☆☆

工作上要用的书，顺便买一本

评分☆☆☆☆☆

非常满意非常满意非常满意非常满意

评分☆☆☆☆☆

书不错，第二次买这本书了，简洁明了。

评分☆☆☆☆☆

质量类书籍中比较偏重于统计方法等的书籍。

评分☆☆☆☆☆

速度很快，东西很正，实际价格你懂的，顶你Joy，搞掉小喵喵

评分☆☆☆☆☆

质量挺好，方便实用，京东比实体店还要便宜些，送货快！

评分☆☆☆☆☆

纯理论的，有点看不懂啊