21世紀統計學係列教材：現代工業統計與質量管理 [Modern Industrial Statistics and Quality Management] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王庚 等 著

圖書標籤:

• 統計學
• 工業統計
• 質量管理
• 六西格瑪
• 數據分析
• 過程控製
• 可靠性工程
• 實驗設計
• 現代工業
• 管理科學

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300142920

版次：1

商品編碼：10890955

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學係列教材

外文名稱：Modern Industrial Statistics and Quality Management

開本：16開

齣版時間：2011-12-01

用紙：膠版紙

頁數：378#

內容簡介

《21世紀統計學係列教材：現代工業統計與質量管理》主要講述現代工業統計概論、質量管理中常用的統計技術與過程能力分析、抽樣檢驗、統計過程控製圖、試驗設計與數據處理、可靠性分析、六西格瑪實施案例，體現瞭現代統計學方法在工業中的主要應用，融入瞭三大元素（即統計建模、統計文化、統計軟件），且體例新，內容新，信息量大，貼近學生，貼近工業企業的生産實際，案例生動有趣且便於學生套用。教師使用本書好取捨，易操作，能運用minitab中文版軟件實驗模擬和統計建模模式導嚮等方法引導學生，突齣教師主導地位；學生也能根據教材中每章概述與引例、章後習題、拓展閱讀和參考文獻學會自主學習。

目錄

第1章 現代工業統計概論
1.1 從戰後日本經濟崛起談起
1.2 統計理論與方法在工業中的應用
1.3 質量管理發展史
1.4 質量管理與統計方法
1.5 ISO 9000族標準與統計方法
1.6 現代工業統計軟件Minitab介紹

第2章 質量管理中常用的統計技術與過程能力分析
2.1 從提高教學質量談起
2.2 質量特徵、質量特徵數據
2.3 質量管理中常用的統計技術
2.4 過程能力分析
2.5 常用質量統計工具與過程能力分析軟件介紹

第3章 抽樣檢驗
3.1 從購買鋼筆的抽樣檢驗談起
3.2 抽樣檢驗的基本概念
3.3 抽樣檢驗的一般原理
3.4 各類數據的常用抽樣檢驗方案
3.5 計量一次抽樣檢驗方案
3.6 多次抽樣檢驗和序貫抽樣檢驗
3.7 抽樣檢驗軟件實現

第4章 統計過程控製圖
4.1 從紅珠實驗談起
4.2 過程的波動及其控製
4.4 計量值控製圖
4.5 計數值控製圖
4.6 統計過程控製圖軟件介紹

第5章 試驗設計與數據處理
5.1 從女士品茶與烹調咖啡談起
5.2 試驗設計的基本概念
5.3 正交試驗設計方法概述
5.4 正交設計與數據分析
5.5 試驗設計與Minitab軟件介紹

第6章 可靠性分析
6.1 從可靠性理論的産生、發展及其應用談起
6.2 可靠度、失效率與壽命分布
6.3 係統的可靠性
6.4 壽命試驗與可靠度的非參數估計
6.5 壽命分布和數據的統計方法
6.6 使用Minitab進行可靠性分析

第7章 六西格瑪及其實施案例
7.1 從聯閤信號公司與通用電氣的巨大成功談起
7.2 六西格瑪管理的由來和發展
7.3 六西格瑪管理中的DMAIC模型
7.4 六西格瑪管理中的工馬使用
7.5 管理六西格瑪項目與六西格瑪實施案例
7.6 Minitab，JMP與六西格瑪

附錄
附錄一
附錄二 戴明14條

前言/序言

探尋現代工業的脈搏：精益求精的智慧與實踐 在瞬息萬變的全球經濟格局中，工業製造的效率、質量和競爭力是企業生存與發展的生命綫。從精密儀器到大眾消費品，從自動化生産綫到精細化供應鏈，每一個環節都蘊藏著對卓越的極緻追求。本書，並非簡單地陳述理論，而是深入工業製造的腹地，聚焦那些能夠真正驅動企業變革、提升産品價值、贏得市場青睞的核心理念與實用工具。 我們所探討的“現代工業統計”，並非枯燥的數據遊戲，而是賦予工程師、技術人員和管理者洞察生産過程、優化設計、預測趨勢的強大武器。它滲透到從原材料采購到最終産品齣廠的每一個角落，幫助我們識彆潛在的風險，量化不確定性，並在此基礎上做齣更明智、更具前瞻性的決策。想象一下，我們能夠通過精確的數據分析，提前預警設備可能發生的故障，避免生産綫的停滯；我們能夠量化不同工藝參數對産品質量的影響，找到最優的生産條件；我們能夠分析客戶反饋中的細微差彆，從而精準地迭代産品設計，滿足日益挑剔的市場需求。這正是現代工業統計的魅力所在——將模糊的經驗轉化為清晰的洞察，將潛在的危機轉化為可控的風險，將零散的數據匯聚成驅動創新的強大力量。 本書將帶領讀者走進現代統計學在工業領域的具體應用場景，從基礎的統計概念入手，逐步深入到更復雜的統計模型和分析技術。我們會學習如何有效地收集、整理和可視化數據，理解數據背後的模式和分布。例如，在産品開發階段，統計學能夠幫助我們進行實驗設計（Design of Experiments, DOE），以最經濟高效的方式探索影響産品性能的關鍵因素，從而加速新産品的上市進程。在生産過程中，我們則會關注過程控製（Statistical Process Control, SPC），利用控製圖等工具實時監控生産過程的穩定性，及時發現和糾正偏差，確保每一件産品都符閤預期的質量標準。我們還會學習如何進行能力分析（Process Capability Analysis），客觀評估生産過程滿足規格要求的能力，為持續改進提供量化依據。 更進一步，本書還將觸及預測性維護、質量損失函數、可靠性工程等高階統計應用。通過對曆史運行數據的深度挖掘，我們可以建立預測模型，在設備真正發生故障之前進行乾預，大幅降低維修成本並減少非計劃停機時間。理解並應用質量損失函數，能夠讓我們更深刻地認識到，即使是微小的質量偏差，也可能在長期纍積中造成巨大的經濟損失，從而激勵我們不斷追求更高水平的質量。可靠性工程則關注産品在規定條件下和規定時間內完成規定功能的能力，通過統計方法分析失效模式，優化設計和材料選擇，延長産品壽命，提升用戶滿意度。 然而，統計工具的價值離不開與之相輔相成的“質量管理”體係。本書所倡導的“質量管理”，並非僅僅停留在事後檢驗和不閤格品處理的層麵，而是將質量視為企業文化的核心，滲透到組織運營的每一個環節。這是一種主動的、預防性的、全員參與的管理哲學，旨在從源頭上消除質量隱患，持續提升産品和服務的所有方麵。 我們所理解的現代質量管理，是一個集成的、動態的係統。它包含瞭諸如全麵質量管理（Total Quality Management, TQM）、六西格瑪（Six Sigma）、精益生産（Lean Manufacturing）等一係列成熟的管理思想和方法論。我們將深入剖析這些方法的精髓，理解它們如何協同工作，共同構建一個高效、低成本、高品質的生産運營體係。 例如，精益生産的核心在於消除一切不增值的活動，包括過度生産、等待、運輸、庫存、不必要的工序、不必要的動作以及缺陷。我們將學習如何運用價值流圖（Value Stream Mapping）等工具，識彆生産過程中的浪費，並通過實施5S（整理、整頓、清掃、清潔、素養）、看闆管理（Kanban）、防錯法（Poka-Yoke）等一係列精益工具，持續優化流程，提高效率。 六西格瑪則以其嚴謹的數據驅動方法論，聚焦於識彆和消除導緻産品或服務缺陷的根本原因，並緻力於將缺陷率降低到百萬分之3.4（DPMO）以下。我們將學習其經典的DMAIC（定義-測量-分析-改進-控製）循環，以及在各個階段所使用的統計工具，如因果圖、柏拉圖、迴歸分析、假設檢驗等，以係統性的方式解決復雜的問題，實現突破性的質量改進。 同時，本書也將強調質量管理在整個生命周期中的重要性。從産品概念設計階段的質量功能展開（Quality Function Deployment, QFD），到生産製造過程中的SPC和精益工具，再到售後服務和客戶反饋的收集與分析，每一個環節都與整體質量息息相關。我們還將探討供應商質量管理、內部審核、管理評審等關鍵流程，以確保質量體係的有效運行和持續改進。 更重要的是，本書將引導讀者認識到，統計學和質量管理並非獨立存在的學科，它們是相互依存、相得益彰的。統計學為質量管理提供瞭量化的依據和分析工具，使得質量改進工作更具科學性和針對性；而質量管理則為統計學的應用提供瞭明確的目標和應用場景，確保統計工具能夠真正服務於企業的業務需求。例如，六西格瑪項目需要大量的統計分析來識彆和解決問題，而SPC的有效實施則需要對質量目標和管理策略有清晰的認識。 本書將通過豐富的案例研究和實踐指導，幫助讀者將這些理論知識轉化為實際行動。我們不僅會介紹方法和工具，更會探討如何在實際工作中剋服挑戰，例如數據采集的睏難、員工的抵觸情緒、變革的阻力等等，並提供應對策略。我們希望讀者能夠從中獲得啓發，理解如何將統計思維融入日常工作，如何構建以質量為核心的企業文化，從而在激烈的市場競爭中，實現可持續的增長和卓越的運營。 總而言之，本書是一份獻給所有追求卓越的工業界人士的行動指南。它將帶您深入理解現代工業統計的強大力量，掌握精益求精的質量管理智慧，並學會如何將這些知識轉化為實實在在的生産力，最終鑄就更具競爭力的工業未來。無論您是身處研發、生産、質量還是管理的崗位，本書都將為您提供一套行之有效的工具箱和一套係統性的思維框架，幫助您在現代工業的浪潮中，乘風破浪，不斷攀登新的高峰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調配上簡潔有力的字體，立刻就給人一種專業、嚴謹的感覺。我拿到手的時候，首先注意到的是紙張的質感，拿在手裏沉甸甸的，感覺內容肯定非常紮實。不過，說實話，我原本對“統計學”這個詞有點畏懼，總覺得和復雜的公式、晦澀的理論畫不上等號。但這本書的排版很清晰，章節之間的過渡也處理得相當自然，即便是像我這樣初次接觸這個領域的人，也能感受到一種循序漸進的引導。我花瞭點時間翻閱瞭前幾章，感覺作者在力求用最直白的語言去闡述那些看似高深的理論，這種努力值得稱贊。它不像某些學術著作那樣高高在上，而是試圖搭建一座從理論到實踐的橋梁。我特彆喜歡它在每個理論點後麵都會緊接著一些實際應用的小案例，這讓我對概念的理解一下子就清晰瞭很多，不會覺得那些公式是空中樓閣。整體感覺，這本書的裝幀和內容導嚮都透露齣一種對讀者體驗的重視，讓人願意沉下心去閱讀和思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最直觀感受是“全麵性”和“時代感”。在工業4.0的大背景下，傳統的質量管理方法論正在麵臨前所未有的挑戰，大量傳感器數據、物聯網信息流的湧入，使得數據清洗和特徵工程變得和傳統統計分析同等重要。這本書的高明之處就在於，它沒有固步自封於經典的Shewhart控製圖和DOE（實驗設計），而是相當有魄力地將機器學習中的一些概念——比如異常檢測算法在流程監控中的應用——巧妙地融入瞭現代質量管理的框架之中。我特彆留意瞭它討論大數據對傳統抽樣檢驗影響的那一節，作者的觀點非常犀利，他指齣瞭如何在海量信息中提煉齣真正具有統計學意義的信號，這對我當前負責的實時監控項目提供瞭極大的啓發。這種能夠與時俱進、擁抱新技術的統計學教材，在市場上是極其稀缺的，它讓我感覺自己手中的不是一本過時的參考書，而是一份麵嚮未來的操作指南。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的章節結構安排非常欣賞，它構建瞭一個非常清晰的知識體係。從最基礎的描述性統計，到作為核心的推斷性統計和過程控製，再到最後的綜閤性的質量改進項目管理，整個流程是邏輯自洽且層層遞進的。我發現，作者在講述“實驗設計”（DOE）部分時，特彆強調瞭混雜因素的控製和實驗效率的平衡，這一點對於資源有限的製造企業來說至關重要。他沒有僅僅停留在理論上的“正交錶”，而是通過一係列生動的企業案例，教會讀者如何根據實際的生産約束條件去“定製”最有效的實驗方案。我個人認為，這本書的成功之處在於，它成功地將統計學的嚴謹性與工程學的實用性進行瞭完美的嫁接。它強迫讀者去思考：我們為什麼要用這個工具？它解決瞭哪個具體的業務問題？這種以問題為導嚮的學習路徑，極大地提升瞭學習的內驅力和知識的應用轉化率，對於想係統提升自身質量管理能力的專業人士來說，這本書無疑是一次非常值得的投入。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作上確實遇到瞭一些關於生産綫效率瓶頸的難題，急需一些更係統的方法論來指導決策。市麵上關於質量管理的書籍不少，但很多都偏嚮於介紹管理哲學或者流程規範，真正深入到數據分析層麵的資料卻相對匱乏。這本書的齣現，對我來說簡直是雪中送炭。我尤其欣賞它在講解SPC（統計過程控製）時的那種細緻入微。它不僅僅停留在如何繪製控製圖層麵，更深入探討瞭如何根據不同的工藝特點去選擇最閤適的控製圖類型，以及如何解讀圖錶背後所隱藏的異常信號，而不是機械地套用模闆。這種深入骨髓的講解，讓我對過程變異的認識提升到瞭一個新的高度。我嘗試著將書中的幾個案例模型與我部門的實際數據進行映射比對，發現許多以往被我們忽略的微小波動，在這本書的指導下，立刻變得有跡可循，這極大地增強瞭我對後續改進措施的信心。它提供的是一套思維框架，遠比單純的操作手冊來得更有價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始接觸這本書的時候，我對它的期望值其實是比較高的，畢竟“21世紀統計學係列教材”這個名頭太響亮瞭。然而，閱讀體驗也並非一路坦途，某些章節在引入復雜模型，比如迴歸分析在高維數據處理中的應用時，確實需要反復研讀好幾遍纔能理清其中的邏輯脈絡。但有趣的是，即便是那些比較燒腦的部分，作者也沒有采用那種冷冰冰的數學推導轟炸，而是努力地將數學工具與工業場景緊密結閤起來。我注意到，每當涉及到復雜計算時，書中總會穿插一些曆史背景或者行業先驅的故事，這無形中衝淡瞭枯燥感，也讓我對這些統計工具的産生有瞭更深刻的敬意。我個人覺得，這本書最適閤作為有一定基礎的工程師或管理人員的進階讀物，因為它要求讀者不能隻是被動地接受知識，而是需要主動地將書中的工具投射到自己的真實工作環境下去檢驗和打磨。它不是一本讓你輕鬆讀完就束之高閣的書，而是一本需要陪伴你長期成長的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

送給朋友的，感覺還好

評分☆☆☆☆☆

比較實用

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不錯。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

還好

評分☆☆☆☆☆

書部分有壓痕，影響美觀，但不至於影響使用效果。

評分☆☆☆☆☆

還行，送貨給力，還行，送貨給力

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評分☆☆☆☆☆

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