具体描述
内容简介
本书是针对制造过程质量控制方面的实用教材。全书以电子元器件为对象，基于质量可靠性的基本理念，全面论述在制造过程中实施质量控制与评价的必要性、基本概念和原理,以及关键技术与应用。本书重点介绍SPC、Cpk、DOE、MSA和PPM技术的基本原理和应用方法，并结合案例，剖析在实际应用过程中出现的特殊问题和解决途径，重点在于帮助读者掌握如何解决实际应用中的问题。本书介绍的基本原理和应用技术也适用于各类制造过程的质量控制和评价。 本书可作为高等学校相关专业的教材、参考用书，同时对从事质量与可靠性工作的技术人员和管理人员也是一本实用的参考资料。
作者简介
1966年1月毕业于西安电子科技大学微电子专业后留校任教至今。其中1980年4月－1982年10月赴澳大利亚新南威尔士大学进修集成电路计算机辅助设计。__eol__1998年作为高级访问学者赴英国爱丁堡大学访问半年。
目录
第１章 概论
1.1 关于产品质量可靠性的基本理念
1.1.1 保证、评价产品质量可靠性常规方法存在的问题
1.1.2 关于质量可靠性的基本理念
1.1.3 保证和评价产品质量可靠性的相关技术
1.2 生产过程统计质量控制的技术流程
1.2.1 制造过程对参数一致性和稳定性的影响
1.2.2 统计过程控制的目的和相关技术
1.2.3 实施质量控制的技术流程
1.2.4 实施SPC的基本条件
思考题与习题
第2章 工序能力指数与6σ设计
2.1 预备知识——工艺参数分布规律的定量描述
2.1.1 正态分布函数
2.1.2 正态分布特征值的统计特性
2.2 工序能力的定量表征和工序能力指数
2.2.1 工艺参数一致性与工序能力
2.2.2 工序能力指数（Cp）
2.2.3 实际工序能力指数(Cpk)
2.2.4 工业生产对工序能力指数的要求
2.3 工序能力指数的计算
2.3.1 均值(μ)和标准偏差(σ)的计算方法
2.3.2 工序能力指数计算实例
2.4 6σ设计与等效工序能力指数
2.4.1 从工序能力指数理解6σ设计的含义和目标
2.4.2 pσ设计水平与DPMO
2.4.3 基于6σ设计理念的ECpk
2.4.4 ECpk计算中涉及的两个算法
思考题与习题
第3章 工序能力指数评价的特殊模型
3.1 工序能力指数常规计算方法的适用条件
3.2 非正态分布工艺参数的工序能力指数计算方法
3.2.1 非正态分布工艺参数数据
3.2.2 计算方法一：基于数据转换的计算方法
3.2.3 计算方法二：基于工艺成品率的计算方法
3.2.4 非正态分布参数工序能力指数计算方法讨论
3.3 多参数情况工序能力指数计算方法
3.3.1 多变量工序能力指数MCpk计算思路
3.3.2 MCpk计算步骤
3.3.3 MCpk应用实例
3.3.4 多元正态分布函数的高精度积分算法
3.4 计件值工序能力指数
3.4.1 描述计件值数据分布规律的二项分布
3.4.2 计件值工序能力指数的计算思路
3.4.3 计件值工序能力指数计算方法一： 每批样本量相同
3.4.4 计件值工序能力指数计算方法二： 每批样本量不相同
3.5 计点值工序能力指数
3.5.1 描述计点值数据分布规律的泊松分布
3.5.2 计点值工序能力指数的计算思路
3.5.3 计点值工序能力指数计算方法一： 每批样本量相同
3.5.4 计点值工序能力指数计算方法二： 每批样本量不相同
思考题与习题
第4章 统计过程控制与常规控制图
4.1 SPC与控制图
4.1.1 SPC基本概念
4.1.2 “统计受控”与“加工结果是否合格”的关系
4.1.3 控制图的结构和作用
4.1.4 控制限的计算原理
4.1.5 工艺过程受控/失控状态的判断规则
4.1.6 常规控制图的分类
4.2 常规计量值控制图
4.2.1 “均值—标准偏差”控制图
4.2.2 “均值—极差”控制图
4.2.3 “单值—移动极差”控制图
4.3 常规计件值控制图
4.3.1 不合格品数控制图(np图)
4.3.2 不合格品率控制图(p图)
4.3.3 通用不合格品率控制图(p�����璗图)
4.4 常规计点值控制图
4.4.1 缺陷数控制图（c图）
4.4.2 单位缺陷数控制图（u图）
4.4.3 通用单位缺陷数控制图(u�璗图)
4.5 常规控制图的应用
4.5.1 关于“分析用控制图”与“控制用控制图”
4.5.2 常规计量值控制图应用实例
4.5.3 常规计数值控制图应用实例
思考题与习题
第5章 特殊控制图
5.1 特殊控制图的基本原理
5.1.1 常规控制图的适用条件
5.1.2 需要采用特殊控制图的典型情况
5.1.3 特殊控制图的基本原理
5.2 适用于非正态分布数据的控制图
5.2.1 非正态分布数据的控制图分析方法
5.2.2 制造过程非正态分布数据控制图实例
5.2.3 非制造过程中非正态分布数据控制图实例
5.3 适用于多品种情况的回归控制图
5.3.1 回归控制图原理
5.3.2 回归方法一： 标准正态处理方法与应用
5.3.3 回归方法二：“相对偏差”方法与应用
5.3.4 关于“双重回归”情况
5.3.5 对多品种情况的一种不正确处理方法
5.4 适用于多品种小批量情况的T�睰控制图
5.4.1 T统计量与T控制图
5.4.2 K统计量与K控制图
5.4.3 T�睰控制图的特点
5.4.4 T�睰控制图应用实例
5.5 适用于批加工参数的嵌套控制图
5.5.1 “批加工”生产特点与参数的嵌套性
5.5.2 工艺参数数据的嵌套性检验
5.5.3 一阶嵌套控制图模型与应用
5.5.4 二阶嵌套控制图模型与应用
5.6 适用于多参数情况的多变量控制图
5.6.1 多参数问题与多变量控制图
5.6.2 多变量T��2控制图
5.6.3 单值多变量T��2控制图
5.6.4 多变量控制图的应用实例
5.6.5 针对多参数问题的一种不正确处理方法
5.7 综合控制图
5.7.1 关于综合控制图
5.7.2 综合控制图应用实例
5.8 分位数控制图
5.8.1 分位数控制图的原理
5.8.2 计点值分位数控制图
5.8.3 计件值分位数控制图
5.8.4 适用于非正态计量值的分位数控制图
5.9 缺陷成团控制图
5.9.1 缺陷成团模型
5.9.2 缺陷成团控制图
5.9.3 缺陷成团控制图应用实例
思考题与习题
第6章 Cpk和SPC应用实践
6.1 工序能力指数评价实施方案的制订
6.1.1 Cpk评价流程和实施方案的制订要求
6.1.2 关键工序过程节点与关键工艺参数
6.1.3 用于Cpk评价的数据采集
6.1.4 工序能力指数计算
6.2 提升Cpk的技术途径
6.2.1 提升工序能力指数的技术途径
6.2.2 工序能力指数提升实例
6.3 SPC实施方案的制订
6.3.1 SPC实施方案的制订要求
6.3.2 用于SPC评价的数据采集
6.3.3 控制图的正确选用
6.4 失控问题分析
6.4.1 失控问题分析的基本思路
6.4.2 控制图综合应用分析实例1
6.4.3 控制图综合应用分析实例2
6.4.4 控制图综合应用分析实例3
思考题与习题
第7章 过程改进工具——DOE技术
7.1 DOE的含义与作用
7.1.1 引例——PCB挖槽工艺的优化
7.1.2 什么是试验设计
7.1.3 试验设计中基本术语
7.1.4 符号化与效应计算
7.1.5 试验设计的作用
精彩书摘
《统计过程控制理论与实践――SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》：例如，对一台电镀设备，作为输入变量x的工艺条件包括电流、时间等，通常根据镀层厚度的要求确定电流、时间等工艺条件的值。但是由于存在随机因素的影响（如电流密度分布、温度分布等分布不可能绝对均匀）同时电镀的一批零件，每个零件的镀层厚度值不可能相等，通常服从正态分布。描述正态分布参数的标准偏差大小则取决于随机因素影响的大小。
显然，在确定了电流和时间这两个工艺条件值后，如果在适当增大电流的同时减少时间，或者减小电流的同时延长时间，都可以保持镀层厚度平均值基本不变；或者说，存在若干组电流时间值的组合，都可以保证镀层厚度平均值满足要求。但是实际情况表明，对不同的电流 时间值组合，虽然镀层厚度平均值基本不变，但是描述镀层厚度分散性的标准偏差值则会明显不同。显然，必然存在一组特定的电流时间值组合，在使得镀层厚度平均值满足要求的同时，标准偏差值最小，这是要求电镀工艺达到的最优结果，能够实现最优结果的这组工艺条件值就称为最优工艺条件。
在电镀工艺中，对工艺结果要求是镀层厚度平均值为特定目标值。而在有些工艺中，如化工产品生产，要求反应效率或者生产成品率越高越好，最优结果就是使得成品率达到最高。也有最优值是其值越小越好的情况。
总之，能够使得工艺结果达到最优结果的可控工艺条件取值就是最优工艺条件。
……
前言/序言
基于产品质量可靠性的基本理念，如果在生产过程中只采用工艺监测和产品检验的传统方法，只能保证提供的产品是满足规范要求的合格产品，并不能保证产品具有较高的内在质量和可靠性。只有在统计受控状态下由高水平生产线生产的产品，不但成品率高，而且合格产品也同时具有高的质量可靠性。进入21世纪后，随着对元器件质量可靠性要求的提高以及与国际市场的进一步接轨，国内元器件生产厂所和用户对产品质量可靠性的理念也有了新的认识。例如，在半导体器件制造领域，无论是军用还是民品应用，不再满足于通过产品检验保证提供给市场的是合格产品，而是进一步针对当时影响半导体器件质量可靠性的几种“常见病”，包括“掉片（指芯片与底座脱离）”“断线（指内引线断开）”“长白毛（指封装内部发霉）”等问题，对于与这些常见病密切相关的芯片粘接、内引线键合、封装等工序，在进行技术改造的同时，在生产过程中开始实施SPC控制和工序能力指数Cpk评价等制造过程质量控制技术。通过几年攻关实践，工艺水平得到明显提升，取得明显效果，基本根治了上述“常见病”。例如，内引线键合工序，工序能力指数从不到1.0普遍提高到1.33以上，部分单位达到1.5，这是国际上对高水平工艺的要求，保证了半导体元器件的质量。
为了协助相关元器件生产厂和研究所有效推广和应用SPC和Cpk技术，在国家相关部门的直接组织和支持下，西安电子科技大学于2003年、2004年和2005年连续三年举办了元器件质量可靠性学习班，每期都有50家左右国内主要元器件生产厂家和研究所的人员参加，作者承担了“统计过程控制与评价”课程的讲授，效果良好，受到学员好评。为了更广泛地推行SPC技术，我们基于讲稿编写了“统计过程控制与评价”一书，于2004年由电子工业出版社正式出版，先后印刷两次，受到广泛欢迎。
该书出版以后，作者先后应邀在国内20余个学习班以及近百家元器件生产厂和研究所讲课超过百余次，在普及制造过程统计质量控制理念和基本原理的基础上，侧重应用，协助各单位制订SPC实施方案，解决实施过程中出现的各种实际问题。同时作者所在科研团队一直继续进行统计过程控制新技术研究。经过20余年的研究以及推广应用，取得了多项研究成果，积累了大量实践应用案例，为此决定对原书内容进行较大幅度的增补，重新出版发行。
本书在介绍制造过程质量控制基本理念和相关技术基本原理的基础上，侧重结合案例说明实际应用方法和需要注意的问题。因此本书具有下面几个特点：
(1) 本书结合制造行业在推广SPC、Cpk技术过程中容易误解的问题，从统计质量控制基本理念的角度说明实施这几项技术的需求背景和必要性，这是本书第1章的主要内容。因此本书介绍的基本理念和原理适用于各个制造行业。
(2) 本书既介绍质量控制技术基本原理和应用，也介绍了现代制造业实施质量控制方面出现的新问题，以及我们为解决这些问题取得的研究成果和应用案例。例如，在第2章和第4章分别结合实例介绍Cpk和SPC技术基本概念和应用方法，在第3章和第5章则进一步分别阐述了制造行业特别是元器件行业实施Cpk和SPC技术过程中出现的特殊问题，并针对非正态分布问题、多品种小批量问题、多参数问题、高水平工艺的评价等问题，结合实际应用案例，介绍了针对非正态和多变量问题的Cpk和控制图技术、针对高水平工艺特点的分位数控制图、针对批生产的嵌套控制图、针对多品种小批量的回归控制图和T-K控制图技术等。
(3) 本书内容安排方面着重介绍这几项技术的含义和基本概念。数学原理和推导过程从简，主要给出结论和计算公式，重点在于理解基本概念和掌握实际应用方法。为此，结合大量应用案例说明相关技术的使用方法，并指出在实施这几项技术时需要注意的实际问题。在第6章还根据实际应用要求，说明如何针对生产过程特点制订Cpk评价方案和SPC实施方案，并结合实际案例说明如何提升Cpk以及分析失控问题。
(4) 针对各单位实施SPC的实际需求，新版本还增加了下述三项实用技术内容：
DOE（试验设计）：为了有助于提升工艺水平，本书第7章从工序能力指数和参数一致性的角度，介绍DOE技术的基本概念，结合实例介绍优化工艺、提升工艺水平的方法。
常用的8种统计分析工具：实施统计质量控制过程中，分析问题时通常还需要采用直方图、检查表、分层法、Pareto图、鱼骨图和散点图，它们与控制图一起称为7大管理工具（国外称之为Magnificent Seven）。此外，概率纸和箱线图也是分析问题时不可缺少的工具。本书第8章结合实例介绍这几种常用统计分析工具的概念、作用以及使用中应该注意的问题。
测量仪器精密度的评价：实施SPC对使用的测量仪器精密度提出了定量要求。一般单位通常只对测量仪器进行计量校准，未进行精密度评价。本书第9章结合实例，以操作步骤的方式详细介绍了如何通过评价测量仪器的重复性和再现性，定量评价测量仪器的精密度，并说明如何解决评价中的实际问题。
(5) 每一章后面给出习题和思考题，供读者复习时参考。
本书由贾新章、游海龙、顾铠、王少熙、田文星编著。其中游海龙撰写第6章、第7章；王少熙参与撰写第2章、第3章；顾铠和田文星参与撰写第4章、第5章和第8章; 田文星还负责绘制了书中所有的控制图; 贾新章撰写其余章节并负责全书的统稿。
西安诠释软件有限责任公司提供了书中绘制控制图和分析数据的软件工具，在此表示感谢。
本书是我们20余年SPC应用实践和研究成果的总结。由于制造行业实际情况复杂，推行统计质量控制的过程中出现的具体问题繁多，不断提出有待研究解决的问题。因此，本书难免存在不足甚至错误之处，恳请读者提出宝贵意见，并欢迎就具体问题展开讨论。
联系人：西安电子科技大学微电子学院 游海龙 hlyou@mail.xidian.edu.cn
编者于2017年9月
用户评价
作为一名多年从事质量管理体系建设和审核的专业人士，我对《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》一书的MSA（测量系统分析）部分的论述尤为看重。在任何质量改进活动中，如果测量系统本身存在问题，那么基于其产生的数据所做的任何决策都将是无效甚至错误的。这本书在MSA章节的处理，可以说是非常扎实和严谨。作者开篇就明确指出了测量系统不确定性的来源，并系统性地阐述了如何对测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）进行评估，即GRR分析。他不仅仅是提供了计算GRR的公式，更重要的是解释了这些数值背后的含义：是测量设备本身的问题，还是操作人员之间的问题，或者是设备与操作人员的交互作用问题。通过对不同GRR分析结果的解读，读者可以清晰地了解到问题的症结所在，并有针对性地采取改进措施。书中对于各种图表分析（如Xbar-R图、Ppk图、Bias图、线性图等）的运用也十分细致，这些图表不仅仅是数据可视化的工具，更是帮助我们发现测量系统潜在偏差和不稳定的“晴雨表”。我特别欣赏作者对于MSA分析结果如何转化为实际改进行动的指导。他强调了不仅仅是报告一个GRR值，更重要的是根据分析结果提出改进建议，例如校准设备、培训操作人员、优化测量规程等。此外，作者还引入了“准确度”（Accuracy）和“精密度”（Precision）的概念，并将其与测量系统的偏倚（Bias）和变异（Variation）联系起来，这使得我们对测量系统的理解更加全面。书中对于如何根据MSA分析结果来判定测量系统是否合格，以及如何确定测量不确定度对产品质量判定可能造成的影响，也给出了明确的指导。这对于确保我们的测量结果是可靠的，进而确保我们的SPC数据是有效的，起到了至关重要的作用。可以说，这本书的MSA章节，为我提供了一套完整的、可操作的测量系统评估和改进方法论，让我能够更加自信地构建可靠的质量测量基础。
评分在通读《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》这本书的过程中，我被作者对质量改进的系统性和前瞻性所深深打动。这本书不仅仅是一本关于统计工具的书籍，更是一本关于如何构建一个持续改进的质量文化和体系的指南。作者在书中反复强调，SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM等工具并非孤立存在，而是相互关联、相辅相成的。他通过大量的案例，展示了如何将这些工具融会贯通，形成一套完整的质量管理解决方案。例如，在分析一个过程的PPM指标时，如果发现PPM过高，首先需要利用SPC的控制图来识别过程是否稳定；如果过程不稳定，则需要利用MSA来确保测量系统的可靠性；一旦过程稳定且测量系统可靠，就可以利用DOE来系统地优化关键工艺参数，从而降低Cpk，进而提升PPM。作者还深刻阐述了“数据采集、数据分析、信息反馈、决策行动、持续改进”这一质量改进的闭环流程，并详细说明了SPC工具在其中的关键作用。他强调，每一次的数据分析都应该产生 actionable insights，指导我们采取具体的改进措施。书中还特别提到了“质量意识”和“团队协作”的重要性。作者指出，SPC的成功实施离不开全体员工的参与和支持，从一线操作人员到管理层，都需要对质量的重要性有清晰的认识，并积极参与到质量改进活动中来。他鼓励通过召开质量会议、实施可视化管理等方式，来提升员工的质量意识，并营造积极的质量改进氛围。这本书为我提供了一个非常完整的质量管理框架，让我能够跳出对单一工具的局限性，而是从一个更宏观、更系统的角度来思考和实践质量管理。它不仅仅是帮助我掌握了一些统计方法，更重要的是，它引导我建立起了一种“以过程为中心，以数据为驱动，以持续改进为目标”的质量管理思维。
评分在我翻阅《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》一书时，我深切地体会到了作者在知识传播上的匠心独运，尤其是在讲解SPC的统计基础概念时，他避开了枯燥的数学推导，而是巧妙地运用比喻和直观的图示，让复杂的概念变得易于理解。例如，在解释“正态分布”时，作者用大量生活中的例子，如成年人的身高、考试成绩的分布等，来展示正态分布的普遍性和重要性，并用生动的图形描绘出钟形曲线的特点。他并没有要求读者去记忆复杂的概率密度函数公式，而是强调了正态分布的三个关键特性：均值、标准差和对称性，以及它们如何影响过程的变异。在讲解“抽样理论”时，作者也采取了类似的方法，他解释了为什么不能对所有产品进行全检，抽样检测的意义和好处，并用形象的比喻来说明随机抽样、分层抽样等不同抽样方法的区别和适用性。他强调了抽样的代表性对于 SPC 分析结果准确性的重要性，以及样本量选择的原则。当我读到关于“中心极限定理”的部分时，原本以为会是一道难关，但作者通过图文并茂的方式，展示了不同分布的总体，其样本均值的分布会逐渐趋向于正态分布的过程，这让我豁然开朗。他解释了为什么即使生产过程的原始数据分布不服从正态分布，我们也经常能够通过控制图来有效地监控过程，因为样本均值通常服从正态分布。这种“化繁为简”的讲解方式，极大地降低了 SPC 学习的门槛，让非统计学专业的读者也能轻松入门。书中还穿插了许多“小贴士”和“常见误区”，提示读者在实际应用中需要注意的问题，例如如何区分“普通原因”和“特殊原因”的变异，如何避免过度调整过程等。这些细节的处理，充分体现了作者对读者的关怀，也让这本书的实用性大大增强。
评分读到《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》中的PPM（百万分之几）部分，我深感其对于理解和追求极致质量的价值。在当今竞争日益激烈的市场环境下，简单的合格率已经难以满足客户的高标准，而PPM作为一种衡量缺陷率的更精细的指标，其重要性不言而喻。这本书对PPM的讲解，并非停留在概念层面，而是深入探讨了其在质量管理体系中的实际应用。作者首先解释了PPM的计算方法，并详细阐述了如何从生产数据中提取有效信息来准确计算PPM值。更重要的是，他着重讲解了如何利用PPM值来评估过程的整体表现，以及如何将PPM目标设定为企业质量改进的驱动力。书中还提供了一系列关于如何降低PPM的策略和方法。这其中包括了对SPC控制图的深度挖掘，如何通过分析控制图上的异常点来识别导致缺陷产生的根源；对DOE的巧妙运用，如何通过实验设计来系统性地优化工艺参数，从而减少缺陷的发生；以及对MSA的严谨执行，确保测量系统本身不会引入额外的误差，影响PPM的准确评估。我尤为欣赏的是，作者在讨论PPM时，始终强调“持续改进”的理念。他指出，PPM不仅仅是一个静态的衡量指标，更是一个动态的改进目标。通过对PPM趋势的分析，我们可以了解过程改进的有效性，并根据变化趋势及时调整策略。书中还穿插了大量案例，展示了不同行业如何通过有效的SPC、DOE、MSA等工具，将PPM指标从成百上千降至个位数甚至零缺陷。这些案例的真实性和具体性，为我们提供了可借鉴的经验和具体的实施路径。这本书让我深刻认识到，追求PPM的降低，不仅仅是为了满足客户的投诉率要求，更是企业自身竞争力提升的关键。通过持续地追求更低的PPM，企业能够有效降低返工、报废、客户索赔等成本，从而在成本和质量上都获得显著优势。
评分《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》这本书，给我带来的不仅仅是知识的积累，更是一种思维模式的重塑。在阅读过程中，我尤其被作者对于“变异”的深刻洞察所吸引。他将变异视为一切质量问题的根源，并系统地阐述了如何识别、分析和控制变异。书中明确区分了“普通原因变异”（或称随机原因变异）和“特殊原因变异”（或称非随机原因变异），并强调了SPC工具的核心在于区分这两种变异，并针对性地采取不同的应对策略。作者用大量的实例来解释，普通原因变异是过程固有的一部分，可以通过改进过程来降低，但往往难以完全消除；而特殊原因变异则是不正常的，是过程失控的信号，需要及时识别并消除，以使过程恢复稳定。他通过对控制图的深入讲解，一步步教导读者如何通过观察控制图上点的分布和趋势，来判断过程是否受到了特殊原因的影响。书中对于“管理界限”和“规格界限”的区别也做了非常清晰的阐述。作者指出，管理界限是用来监控过程是否处于统计控制状态的，而规格界限是用来定义产品是否合格的。一个过程可能在管理界限内，但其Cpk却低于规格界限的要求，这说明过程有能力产出符合要求的零件，但其平均值可能偏离中心，或者变异较大。反之，如果过程超出了管理界限，即使其平均值仍然在规格界限内，也表明过程出现了异常，需要立即采取纠正措施。这种清晰的界定，对于避免混淆和误判至关重要。书中还强调了“预防为主”的理念，即通过理解和控制变异，在缺陷产生之前就将其消除，而不是在产品产生后才进行检验和筛选。这不仅能够显著降低质量成本，更能提升客户满意度。这本书让我认识到，SPC的精髓在于对变异的深刻理解和有效控制，而不仅仅是绘制一些图表。
评分作为一名在制造业一线摸爬滚打了十多年的工程师，我一直深知统计过程控制（SPC）在提升产品质量、降低成本、优化生产效率方面的关键作用。市面上关于SPC的书籍不少，但真正能够兼顾理论深度与实践指导的却不多。当我拿到这本《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》时，我带着审慎但又充满期待的心情翻阅起来。这本书的开篇，并非直接罗列公式和图表，而是从一个宏大的视角，阐述了质量管理在现代工业中的地位演变，以及SPC如何从最初的质量检验手段，发展成为如今支撑精益生产、六西格玛等先进管理理念不可或缺的核心工具。作者没有回避SPC的理论基础，而是以一种非常易于理解的方式，层层递进地讲解了各种统计概念，比如正态分布、抽样理论、中心极限定理等，并巧妙地将其与实际生产场景相结合。在讲解控制图时，作者不仅仅是给出了各种类型控制图的绘制方法，更重要的是深入剖析了不同类型控制图适用的场景，以及如何通过控制图的变化趋势来判断过程是否处于稳定状态，并预测潜在的失控点，这一点对于指导一线操作人员和质量工程师至关重要。他还结合了大量的案例分析，这些案例并非凭空捏造，而是取材于真实的工业生产环境，涵盖了机械加工、电子制造、制药等多个行业，使得抽象的理论瞬间变得生动形象，让读者能够“对号入座”，找到适用于自己工作的思路和方法。书中对Cpk的讲解也十分到位，它不仅仅是计算一个数值，更是对过程能力的一种深度评估，作者详细阐述了如何理解Cpk的含义，如何根据Cpk的数值来判定过程是否满足客户要求，以及在Cpk不足的情况下，如何通过改进过程来提升其能力。这对于我们理解“做什么才能让产品合格率更高”具有极大的启发性。总的来说，这本书为我提供了一个系统、全面的SPC学习框架，让我对SPC的理解不再停留在零散的知识点上，而是形成了一个完整的知识体系。
评分在翻阅《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》时，我最先被吸引住的，是其对DOE（实验设计）部分的详尽阐述。在我看来，DOE是SPC理论中极具前瞻性和创造性的一环，它不只是被动地监控过程，而是主动地去探寻影响过程的关键因素，并优化它们。这本书在这方面的处理，我只能用“鞭辟入里”来形容。作者并没有仅仅介绍几类常用的DOE方法，例如全因子设计、部分因子设计、响应面法等，而是深入地讲解了这些方法的原理、适用条件以及如何根据实际问题来选择最合适的设计方案。他详细地解释了如何进行因子识别、水平设定，以及如何进行数据收集和分析，并特别强调了在DOE过程中，如何避免混淆效应、如何进行交互作用分析，以及如何解读实验结果来做出科学的决策。其中，他对于“二水平设计”的讲解，通过引入“别名”和“混淆”的概念，清晰地阐明了为何在某些情况下需要权衡因子数量与信息量，这对于初学者来说是极大的帮助，能够有效避免在实际应用中走弯路。此外，书中还提供了大量的图示和表格，帮助读者理解复杂的DOE流程和结果。比如，在讲解响应面法时，作者绘制了响应曲面的三维图形，直观地展示了如何通过迭代实验找到最优工艺参数。更令我印象深刻的是，作者在讨论DOE时，并没有将其孤立出来，而是将其与SPC紧密联系。他详细阐述了如何利用DOE的结果来优化SPC的控制限，如何利用DOE来找到导致过程失控的根本原因，以及如何利用DOE来持续改进过程的稳定性。这使得DOE不再是一个独立的统计工具，而是SPC体系中一个强大的驱动力，能够帮助我们从“知道问题”走向“解决问题”并“预防问题”。这本书让我意识到，DOE不仅仅是研发部门的专利，它同样可以且应该在生产制造过程中得到广泛应用，以实现更高层次的过程优化和质量提升。
评分在我阅读《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》的过程中，我被其系统性的方法论所折服，特别是对于如何通过SPC实现“从被动响应到主动预防”的转变。这本书不仅仅是在介绍各种统计工具，更是在构建一个完整的质量管理思维框架。作者在开篇就强调，SPC的最终目标不是为了找到“坏”的产品，而是为了理解和控制“过程”本身，从而从源头上消除产生不合格品的可能性。他详细阐述了SPC体系的建立步骤，从明确质量目标、识别关键过程参数，到选择合适的测量方法和统计工具，再到数据的收集、分析、反馈和持续改进。书中对于“过程思维”的强调非常到位，它引导读者将注意力从单一的产品转移到驱动产品形成的整个过程。在讲解SPC实施过程中，作者特别强调了“数据驱动决策”的重要性，他指出，所有的改进都应该基于可靠的数据分析，而不是凭经验或直觉。这涉及到如何正确地收集数据、如何确保数据的准确性和代表性，以及如何对数据进行有效的可视化和解读。书中提供了多种数据分析工具和技术，例如柏拉图、因果图、散点图等，并详细讲解了如何利用这些工具来识别和分析问题。我特别欣赏书中关于SPC与PDCA循环（Plan-Do-Check-Act）的结合。作者明确指出，SPC的实施是一个循环往复的持续改进过程，每一次的SPC分析都应该为下一个PDCA循环提供输入，指导我们如何进一步优化过程，提升质量。例如，通过SPC分析发现过程不稳定，就进入“Plan”阶段，制定改进计划；实施改进措施后，进入“Do”阶段；通过新的SPC数据验证改进效果，进入“Check”阶段；最后，将成功的改进固化到流程中，并进一步设定更高的改进目标，进入“Act”阶段。这种闭环的管理思维，确保了质量改进的持续性和有效性。这本书为我提供了一个清晰的SPC实施路线图，让我能够将SPC理论真正落地到实际工作中，实现质量管理从“管”到“控”的转变。
评分当我深入研读《统计资源控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》这本书时，我发现作者在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点，尤其是在对SPC核心工具——各种控制图的讲解上。书中并没有简单地罗列Xbar-R图、Xbar-S图、P图、NP图、C图、U图等控制图的类型和公式，而是花了大量篇幅去阐述每种控制图的适用场景、原理以及如何从图表中“读懂”过程的状态。例如，在讲解Xbar-R图时，作者不仅仅告诉我们如何计算中心线、控制限，更重要的是指导我们如何通过控制线上点的趋势、模式（如趋势、周期性波动、孤立点）来判断过程是否处于统计控制状态。他详细阐述了“失控”的几种基本模式，并给出了相应的判断依据和可能的原因分析方向。对于初学者来说，这部分的讲解非常清晰，能够帮助他们避免机械地套用公式，而是真正理解控制图的“语言”。书中还深入探讨了各种控制图之间的关系，以及如何在不同的数据类型和数据收集频率下选择最合适的控制图。比如，当数据是连续变量且样本量较大时，Xbar-S图可能比Xbar-R图更优；当数据是离散变量且关注的是不合格品数量时，P图是首选；而当关注的是单位缺陷数时，C图或U图则更合适。这种细致的对比分析，对于读者做出明智的选择非常有帮助。此外，作者还结合了大量的工业案例，生动地展示了如何利用控制图来识别过程变异的来源，如何通过分析控制图来判断过程是否需要采取纠正措施，以及如何在过程改进后，通过控制图来验证改进效果。这些案例涵盖了从原材料入库、生产过程的关键参数控制，到成品检验等各个环节，使得理论知识与实际应用紧密结合。我尤其赞赏书中关于“过程稳定性”和“过程能力”的阐述，它们是SPC理论的基石，作者将控制图作为评估过程稳定性的主要工具，并在此基础上引入Cpk等指标来衡量过程能力。这种层层递进的讲解方式，让读者能够逐步建立起对SPC的全面认知。
评分阅读《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》一书，我最大的收获之一，是作者在书中对“过程能力指数”（Cpk）的深入解读。很多人对Cpk的理解仅仅停留在计算公式上，认为它只是一个衡量过程平均值与规格限之间距离的数值。然而，这本书让我看到了Cpk更深层次的含义和应用价值。作者详细阐述了Cpk是如何结合了过程的均值和变异，来全面评估一个过程是否能够稳定地生产出符合要求的产品的。他不仅仅给出了Cpk的计算公式，更重要的是，他深入剖析了Cpk的构成要素：过程均值相对于规格中心的位置，以及过程的变异大小。他通过对比分析，清晰地展示了为什么即使过程变异很小，但如果均值偏离中心太远，Cpk也会很低；反之，即使均值在规格中心，但如果变异过大，Cpk同样不理想。书中还通过大量图示，直观地展示了不同Cpk值所对应的过程状态，例如Cpk=1时，过程可能刚好生产出不合格品；Cpk>1.33时，过程通常被认为是“有能力的”；而Cpk>1.67则代表“卓越的过程能力”。这种直观的呈现方式，比单纯的数值讲解更加 impactful。令我印象深刻的是，作者在讲解Cpk时，并没有将其作为SPC的终点，而是将其视为持续改进的起点。他详细阐述了如何根据Cpk的数值，来判定过程是否需要改进，以及在Cpk不足的情况下，应该如何采取相应的改进措施。这包括了如何通过调整过程均值，如何通过降低过程变异，来提升Cpk。书中还结合了实际案例，展示了如何通过SPC、DOE、MSA等工具的协同应用，来系统性地提升过程能力，从而获得更高的Cpk值。例如，通过MSA分析发现测量系统存在偏差，会影响Cpk的准确评估；通过DOE分析找到影响过程均值和变异的关键因子，并进行优化，从而提升Cpk。这本书让我深刻理解到，Cpk不仅仅是一个衡量指标，更是一个指导我们如何改进过程、实现卓越质量的有力工具。
评分差评，绝对差评，包装太次。
评分中了很多
评分希望这些书能发挥作用出来
评分书是好书，可是看不懂，基础不扎实，书到用时方恨少！！！
评分书挺好的，适合质量管理人员学习，正在学习中。
评分此用户未及时填写评价内容
评分不错。。。。。。。。。。。。。
评分纸张有点薄
评分希望这些书能发挥作用出来
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