21世纪统计学系列教材：现代工业统计与质量管理 [Modern Industrial Statistics and Quality Management] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王庚 等 著

图书标签:

• 统计学
• 工业统计
• 质量管理
• 六西格玛
• 数据分析
• 过程控制
• 可靠性工程
• 实验设计
• 现代工业
• 管理科学

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300142920

版次：1

商品编码：10890955

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

外文名称：Modern Industrial Statistics and Quality Management

开本：16开

出版时间：2011-12-01

用纸：胶版纸

页数：378#

内容简介

《21世纪统计学系列教材：现代工业统计与质量管理》主要讲述现代工业统计概论、质量管理中常用的统计技术与过程能力分析、抽样检验、统计过程控制图、试验设计与数据处理、可靠性分析、六西格玛实施案例，体现了现代统计学方法在工业中的主要应用，融入了三大元素（即统计建模、统计文化、统计软件），且体例新，内容新，信息量大，贴近学生，贴近工业企业的生产实际，案例生动有趣且便于学生套用。教师使用本书好取舍，易操作，能运用minitab中文版软件实验模拟和统计建模模式导向等方法引导学生，突出教师主导地位；学生也能根据教材中每章概述与引例、章后习题、拓展阅读和参考文献学会自主学习。

目录

第1章 现代工业统计概论
1.1 从战后日本经济崛起谈起
1.2 统计理论与方法在工业中的应用
1.3 质量管理发展史
1.4 质量管理与统计方法
1.5 ISO 9000族标准与统计方法
1.6 现代工业统计软件Minitab介绍

第2章 质量管理中常用的统计技术与过程能力分析
2.1 从提高教学质量谈起
2.2 质量特征、质量特征数据
2.3 质量管理中常用的统计技术
2.4 过程能力分析
2.5 常用质量统计工具与过程能力分析软件介绍

第3章 抽样检验
3.1 从购买钢笔的抽样检验谈起
3.2 抽样检验的基本概念
3.3 抽样检验的一般原理
3.4 各类数据的常用抽样检验方案
3.5 计量一次抽样检验方案
3.6 多次抽样检验和序贯抽样检验
3.7 抽样检验软件实现

第4章 统计过程控制图
4.1 从红珠实验谈起
4.2 过程的波动及其控制
4.4 计量值控制图
4.5 计数值控制图
4.6 统计过程控制图软件介绍

第5章 试验设计与数据处理
5.1 从女士品茶与烹调咖啡谈起
5.2 试验设计的基本概念
5.3 正交试验设计方法概述
5.4 正交设计与数据分析
5.5 试验设计与Minitab软件介绍

第6章 可靠性分析
6.1 从可靠性理论的产生、发展及其应用谈起
6.2 可靠度、失效率与寿命分布
6.3 系统的可靠性
6.4 寿命试验与可靠度的非参数估计
6.5 寿命分布和数据的统计方法
6.6 使用Minitab进行可靠性分析

第7章 六西格玛及其实施案例
7.1 从联合信号公司与通用电气的巨大成功谈起
7.2 六西格玛管理的由来和发展
7.3 六西格玛管理中的DMAIC模型
7.4 六西格玛管理中的工马使用
7.5 管理六西格玛项目与六西格玛实施案例
7.6 Minitab，JMP与六西格玛

附录
附录一
附录二 戴明14条

前言/序言

探寻现代工业的脉搏：精益求精的智慧与实践 在瞬息万变的全球经济格局中，工业制造的效率、质量和竞争力是企业生存与发展的生命线。从精密仪器到大众消费品，从自动化生产线到精细化供应链，每一个环节都蕴藏着对卓越的极致追求。本书，并非简单地陈述理论，而是深入工业制造的腹地，聚焦那些能够真正驱动企业变革、提升产品价值、赢得市场青睐的核心理念与实用工具。 我们所探讨的“现代工业统计”，并非枯燥的数据游戏，而是赋予工程师、技术人员和管理者洞察生产过程、优化设计、预测趋势的强大武器。它渗透到从原材料采购到最终产品出厂的每一个角落，帮助我们识别潜在的风险，量化不确定性，并在此基础上做出更明智、更具前瞻性的决策。想象一下，我们能够通过精确的数据分析，提前预警设备可能发生的故障，避免生产线的停滞；我们能够量化不同工艺参数对产品质量的影响，找到最优的生产条件；我们能够分析客户反馈中的细微差别，从而精准地迭代产品设计，满足日益挑剔的市场需求。这正是现代工业统计的魅力所在——将模糊的经验转化为清晰的洞察，将潜在的危机转化为可控的风险，将零散的数据汇聚成驱动创新的强大力量。 本书将带领读者走进现代统计学在工业领域的具体应用场景，从基础的统计概念入手，逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术。我们会学习如何有效地收集、整理和可视化数据，理解数据背后的模式和分布。例如，在产品开发阶段，统计学能够帮助我们进行实验设计（Design of Experiments, DOE），以最经济高效的方式探索影响产品性能的关键因素，从而加速新产品的上市进程。在生产过程中，我们则会关注过程控制（Statistical Process Control, SPC），利用控制图等工具实时监控生产过程的稳定性，及时发现和纠正偏差，确保每一件产品都符合预期的质量标准。我们还会学习如何进行能力分析（Process Capability Analysis），客观评估生产过程满足规格要求的能力，为持续改进提供量化依据。 更进一步，本书还将触及预测性维护、质量损失函数、可靠性工程等高阶统计应用。通过对历史运行数据的深度挖掘，我们可以建立预测模型，在设备真正发生故障之前进行干预，大幅降低维修成本并减少非计划停机时间。理解并应用质量损失函数，能够让我们更深刻地认识到，即使是微小的质量偏差，也可能在长期累积中造成巨大的经济损失，从而激励我们不断追求更高水平的质量。可靠性工程则关注产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力，通过统计方法分析失效模式，优化设计和材料选择，延长产品寿命，提升用户满意度。 然而，统计工具的价值离不开与之相辅相成的“质量管理”体系。本书所倡导的“质量管理”，并非仅仅停留在事后检验和不合格品处理的层面，而是将质量视为企业文化的核心，渗透到组织运营的每一个环节。这是一种主动的、预防性的、全员参与的管理哲学，旨在从源头上消除质量隐患，持续提升产品和服务的所有方面。 我们所理解的现代质量管理，是一个集成的、动态的系统。它包含了诸如全面质量管理（Total Quality Management, TQM）、六西格玛（Six Sigma）、精益生产（Lean Manufacturing）等一系列成熟的管理思想和方法论。我们将深入剖析这些方法的精髓，理解它们如何协同工作，共同构建一个高效、低成本、高品质的生产运营体系。 例如，精益生产的核心在于消除一切不增值的活动，包括过度生产、等待、运输、库存、不必要的工序、不必要的动作以及缺陷。我们将学习如何运用价值流图（Value Stream Mapping）等工具，识别生产过程中的浪费，并通过实施5S（整理、整顿、清扫、清洁、素养）、看板管理（Kanban）、防错法（Poka-Yoke）等一系列精益工具，持续优化流程，提高效率。 六西格玛则以其严谨的数据驱动方法论，聚焦于识别和消除导致产品或服务缺陷的根本原因，并致力于将缺陷率降低到百万分之3.4（DPMO）以下。我们将学习其经典的DMAIC（定义-测量-分析-改进-控制）循环，以及在各个阶段所使用的统计工具，如因果图、柏拉图、回归分析、假设检验等，以系统性的方式解决复杂的问题，实现突破性的质量改进。 同时，本书也将强调质量管理在整个生命周期中的重要性。从产品概念设计阶段的质量功能展开（Quality Function Deployment, QFD），到生产制造过程中的SPC和精益工具，再到售后服务和客户反馈的收集与分析，每一个环节都与整体质量息息相关。我们还将探讨供应商质量管理、内部审核、管理评审等关键流程，以确保质量体系的有效运行和持续改进。 更重要的是，本书将引导读者认识到，统计学和质量管理并非独立存在的学科，它们是相互依存、相得益彰的。统计学为质量管理提供了量化的依据和分析工具，使得质量改进工作更具科学性和针对性；而质量管理则为统计学的应用提供了明确的目标和应用场景，确保统计工具能够真正服务于企业的业务需求。例如，六西格玛项目需要大量的统计分析来识别和解决问题，而SPC的有效实施则需要对质量目标和管理策略有清晰的认识。 本书将通过丰富的案例研究和实践指导，帮助读者将这些理论知识转化为实际行动。我们不仅会介绍方法和工具，更会探讨如何在实际工作中克服挑战，例如数据采集的困难、员工的抵触情绪、变革的阻力等等，并提供应对策略。我们希望读者能够从中获得启发，理解如何将统计思维融入日常工作，如何构建以质量为核心的企业文化，从而在激烈的市场竞争中，实现可持续的增长和卓越的运营。 总而言之，本书是一份献给所有追求卓越的工业界人士的行动指南。它将带您深入理解现代工业统计的强大力量，掌握精益求精的质量管理智慧，并学会如何将这些知识转化为实实在在的生产力，最终铸就更具竞争力的工业未来。无论您是身处研发、生产、质量还是管理的岗位，本书都将为您提供一套行之有效的工具箱和一套系统性的思维框架，帮助您在现代工业的浪潮中，乘风破浪，不断攀登新的高峰。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的章节结构安排非常欣赏，它构建了一个非常清晰的知识体系。从最基础的描述性统计，到作为核心的推断性统计和过程控制，再到最后的综合性的质量改进项目管理，整个流程是逻辑自洽且层层递进的。我发现，作者在讲述“实验设计”（DOE）部分时，特别强调了混杂因素的控制和实验效率的平衡，这一点对于资源有限的制造企业来说至关重要。他没有仅仅停留在理论上的“正交表”，而是通过一系列生动的企业案例，教会读者如何根据实际的生产约束条件去“定制”最有效的实验方案。我个人认为，这本书的成功之处在于，它成功地将统计学的严谨性与工程学的实用性进行了完美的嫁接。它强迫读者去思考：我们为什么要用这个工具？它解决了哪个具体的业务问题？这种以问题为导向的学习路径，极大地提升了学习的内驱力和知识的应用转化率，对于想系统提升自身质量管理能力的专业人士来说，这本书无疑是一次非常值得的投入。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最直观感受是“全面性”和“时代感”。在工业4.0的大背景下，传统的质量管理方法论正在面临前所未有的挑战，大量传感器数据、物联网信息流的涌入，使得数据清洗和特征工程变得和传统统计分析同等重要。这本书的高明之处就在于，它没有固步自封于经典的Shewhart控制图和DOE（实验设计），而是相当有魄力地将机器学习中的一些概念——比如异常检测算法在流程监控中的应用——巧妙地融入了现代质量管理的框架之中。我特别留意了它讨论大数据对传统抽样检验影响的那一节，作者的观点非常犀利，他指出了如何在海量信息中提炼出真正具有统计学意义的信号，这对我当前负责的实时监控项目提供了极大的启发。这种能够与时俱进、拥抱新技术的统计学教材，在市场上是极其稀缺的，它让我感觉自己手中的不是一本过时的参考书，而是一份面向未来的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作上确实遇到了一些关于生产线效率瓶颈的难题，急需一些更系统的方法论来指导决策。市面上关于质量管理的书籍不少，但很多都偏向于介绍管理哲学或者流程规范，真正深入到数据分析层面的资料却相对匮乏。这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。我尤其欣赏它在讲解SPC（统计过程控制）时的那种细致入微。它不仅仅停留在如何绘制控制图层面，更深入探讨了如何根据不同的工艺特点去选择最合适的控制图类型，以及如何解读图表背后所隐藏的异常信号，而不是机械地套用模板。这种深入骨髓的讲解，让我对过程变异的认识提升到了一个新的高度。我尝试着将书中的几个案例模型与我部门的实际数据进行映射比对，发现许多以往被我们忽略的微小波动，在这本书的指导下，立刻变得有迹可循，这极大地增强了我对后续改进措施的信心。它提供的是一套思维框架，远比单纯的操作手册来得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，拿在手里沉甸甸的，感觉内容肯定非常扎实。不过，说实话，我原本对“统计学”这个词有点畏惧，总觉得和复杂的公式、晦涩的理论画不上等号。但这本书的排版很清晰，章节之间的过渡也处理得相当自然，即便是像我这样初次接触这个领域的人，也能感受到一种循序渐进的引导。我花了点时间翻阅了前几章，感觉作者在力求用最直白的语言去阐述那些看似高深的理论，这种努力值得称赞。它不像某些学术著作那样高高在上，而是试图搭建一座从理论到实践的桥梁。我特别喜欢它在每个理论点后面都会紧接着一些实际应用的小案例，这让我对概念的理解一下子就清晰了很多，不会觉得那些公式是空中楼阁。整体感觉，这本书的装帧和内容导向都透露出一种对读者体验的重视，让人愿意沉下心去阅读和思考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始接触这本书的时候，我对它的期望值其实是比较高的，毕竟“21世纪统计学系列教材”这个名头太响亮了。然而，阅读体验也并非一路坦途，某些章节在引入复杂模型，比如回归分析在高维数据处理中的应用时，确实需要反复研读好几遍才能理清其中的逻辑脉络。但有趣的是，即便是那些比较烧脑的部分，作者也没有采用那种冷冰冰的数学推导轰炸，而是努力地将数学工具与工业场景紧密结合起来。我注意到，每当涉及到复杂计算时，书中总会穿插一些历史背景或者行业先驱的故事，这无形中冲淡了枯燥感，也让我对这些统计工具的产生有了更深刻的敬意。我个人觉得，这本书最适合作为有一定基础的工程师或管理人员的进阶读物，因为它要求读者不能只是被动地接受知识，而是需要主动地将书中的工具投射到自己的真实工作环境下去检验和打磨。它不是一本让你轻松读完就束之高阁的书，而是一本需要陪伴你长期成长的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

快递速度很快！！很满意！！

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很棒

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比较实用

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满意

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不错。。。。。。。。。。。。

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书部分有压痕，影响美观，但不至于影响使用效果。

评分☆☆☆☆☆

不错，工作中要继续学习

评分☆☆☆☆☆

不错。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

还好