統計過程控製理論與實踐――SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈新章 等 編著 著

圖書標籤:

• 統計過程控製
• SPC
• Cpk
• DOE
• MSA
• PPM
• 質量管理
• 六西格瑪
• 工業工程
• 數據分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329739

版次：1

商品編碼：12243055

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：336

字數：571000

內容簡介

本書是針對製造過程質量控製方麵的實用教材。全書以電子元器件為對象，基於質量可靠性的基本理念，全麵論述在製造過程中實施質量控製與評價的必要性、基本概念和原理,以及關鍵技術與應用。本書重點介紹SPC、Cpk、DOE、MSA和PPM技術的基本原理和應用方法，並結閤案例，剖析在實際應用過程中齣現的特殊問題和解決途徑，重點在於幫助讀者掌握如何解決實際應用中的問題。本書介紹的基本原理和應用技術也適用於各類製造過程的質量控製和評價。 本書可作為高等學校相關專業的教材、參考用書，同時對從事質量與可靠性工作的技術人員和管理人員也是一本實用的參考資料。

作者簡介

1966年1月畢業於西安電子科技大學微電子專業後留校任教至今。其中1980年4月－1982年10月赴澳大利亞新南威爾士大學進修集成電路計算機輔助設計。__eol__1998年作為高級訪問學者赴英國愛丁堡大學訪問半年。

目錄

第１章 概論

1.1 關於産品質量可靠性的基本理念

1.1.1 保證、評價産品質量可靠性常規方法存在的問題

1.1.2 關於質量可靠性的基本理念

1.1.3 保證和評價産品質量可靠性的相關技術

1.2 生産過程統計質量控製的技術流程

1.2.1 製造過程對參數一緻性和穩定性的影響

1.2.2 統計過程控製的目的和相關技術

1.2.3 實施質量控製的技術流程

1.2.4 實施SPC的基本條件

思考題與習題

第2章 工序能力指數與6σ設計

2.1 預備知識——工藝參數分布規律的定量描述

2.1.1 正態分布函數

2.1.2 正態分布特徵值的統計特性

2.2 工序能力的定量錶徵和工序能力指數

2.2.1 工藝參數一緻性與工序能力

2.2.2 工序能力指數（Cp）

2.2.3 實際工序能力指數(Cpk)

2.2.4 工業生産對工序能力指數的要求

2.3 工序能力指數的計算

2.3.1 均值(μ)和標準偏差(σ)的計算方法

2.3.2 工序能力指數計算實例

2.4 6σ設計與等效工序能力指數

2.4.1 從工序能力指數理解6σ設計的含義和目標

2.4.2 pσ設計水平與DPMO

2.4.3 基於6σ設計理念的ECpk

2.4.4 ECpk計算中涉及的兩個算法

思考題與習題

第3章 工序能力指數評價的特殊模型

3.1 工序能力指數常規計算方法的適用條件

3.2 非正態分布工藝參數的工序能力指數計算方法

3.2.1 非正態分布工藝參數數據

3.2.2 計算方法一：基於數據轉換的計算方法

3.2.3 計算方法二：基於工藝成品率的計算方法

3.2.4 非正態分布參數工序能力指數計算方法討論

3.3 多參數情況工序能力指數計算方法

3.3.1 多變量工序能力指數MCpk計算思路

3.3.2 MCpk計算步驟

3.3.3 MCpk應用實例

3.3.4 多元正態分布函數的高精度積分算法

3.4 計件值工序能力指數

3.4.1 描述計件值數據分布規律的二項分布

3.4.2 計件值工序能力指數的計算思路

3.4.3 計件值工序能力指數計算方法一： 每批樣本量相同

3.4.4 計件值工序能力指數計算方法二： 每批樣本量不相同

3.5 計點值工序能力指數

3.5.1 描述計點值數據分布規律的泊鬆分布

3.5.2 計點值工序能力指數的計算思路

3.5.3 計點值工序能力指數計算方法一： 每批樣本量相同

3.5.4 計點值工序能力指數計算方法二： 每批樣本量不相同

思考題與習題

第4章 統計過程控製與常規控製圖

4.1 SPC與控製圖

4.1.1 SPC基本概念

4.1.2 “統計受控”與“加工結果是否閤格”的關係

4.1.3 控製圖的結構和作用

4.1.4 控製限的計算原理

4.1.5 工藝過程受控/失控狀態的判斷規則

4.1.6 常規控製圖的分類

4.2 常規計量值控製圖

4.2.1 “均值—標準偏差”控製圖

4.2.2 “均值—極差”控製圖

4.2.3 “單值—移動極差”控製圖

4.3 常規計件值控製圖

4.3.1 不閤格品數控製圖(np圖)

4.3.2 不閤格品率控製圖(p圖)

4.3.3 通用不閤格品率控製圖(p�����璗圖)

4.4 常規計點值控製圖

4.4.1 缺陷數控製圖（c圖）

4.4.2 單位缺陷數控製圖（u圖）

4.4.3 通用單位缺陷數控製圖(u�璗圖)

4.5 常規控製圖的應用

4.5.1 關於“分析用控製圖”與“控製用控製圖”

4.5.2 常規計量值控製圖應用實例

4.5.3 常規計數值控製圖應用實例

思考題與習題

第5章 特殊控製圖

5.1 特殊控製圖的基本原理

5.1.1 常規控製圖的適用條件

5.1.2 需要采用特殊控製圖的典型情況

5.1.3 特殊控製圖的基本原理

5.2 適用於非正態分布數據的控製圖

5.2.1 非正態分布數據的控製圖分析方法

5.2.2 製造過程非正態分布數據控製圖實例

5.2.3 非製造過程中非正態分布數據控製圖實例

5.3 適用於多品種情況的迴歸控製圖

5.3.1 迴歸控製圖原理

5.3.2 迴歸方法一： 標準正態處理方法與應用

5.3.3 迴歸方法二：“相對偏差”方法與應用

5.3.4 關於“雙重迴歸”情況

5.3.5 對多品種情況的一種不正確處理方法

5.4 適用於多品種小批量情況的T�睰控製圖

5.4.1 T統計量與T控製圖

5.4.2 K統計量與K控製圖

5.4.3 T�睰控製圖的特點

5.4.4 T�睰控製圖應用實例

5.5 適用於批加工參數的嵌套控製圖

5.5.1 “批加工”生産特點與參數的嵌套性

5.5.2 工藝參數數據的嵌套性檢驗

5.5.3 一階嵌套控製圖模型與應用

5.5.4 二階嵌套控製圖模型與應用

5.6 適用於多參數情況的多變量控製圖

5.6.1 多參數問題與多變量控製圖

5.6.2 多變量T��2控製圖

5.6.3 單值多變量T��2控製圖

5.6.4 多變量控製圖的應用實例

5.6.5 針對多參數問題的一種不正確處理方法

5.7 綜閤控製圖

5.7.1 關於綜閤控製圖

5.7.2 綜閤控製圖應用實例

5.8 分位數控製圖

5.8.1 分位數控製圖的原理

5.8.2 計點值分位數控製圖

5.8.3 計件值分位數控製圖

5.8.4 適用於非正態計量值的分位數控製圖

5.9 缺陷成團控製圖

5.9.1 缺陷成團模型

5.9.2 缺陷成團控製圖

5.9.3 缺陷成團控製圖應用實例

思考題與習題

第6章 Cpk和SPC應用實踐

6.1 工序能力指數評價實施方案的製訂

6.1.1 Cpk評價流程和實施方案的製訂要求

6.1.2 關鍵工序過程節點與關鍵工藝參數

6.1.3 用於Cpk評價的數據采集

6.1.4 工序能力指數計算

6.2 提升Cpk的技術途徑

6.2.1 提升工序能力指數的技術途徑

6.2.2 工序能力指數提升實例

6.3 SPC實施方案的製訂

6.3.1 SPC實施方案的製訂要求

6.3.2 用於SPC評價的數據采集

6.3.3 控製圖的正確選用

6.4 失控問題分析

6.4.1 失控問題分析的基本思路

6.4.2 控製圖綜閤應用分析實例1

6.4.3 控製圖綜閤應用分析實例2

6.4.4 控製圖綜閤應用分析實例3

思考題與習題

第7章 過程改進工具——DOE技術

7.1 DOE的含義與作用

7.1.1 引例——PCB挖槽工藝的優化

7.1.2 什麼是試驗設計

7.1.3 試驗設計中基本術語

7.1.4 符號化與效應計算

7.1.5 試驗設計的作用

精彩書摘

　　《統計過程控製理論與實踐――SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》：
　　例如，對一颱電鍍設備，作為輸入變量x的工藝條件包括電流、時間等，通常根據鍍層厚度的要求確定電流、時間等工藝條件的值。但是由於存在隨機因素的影響（如電流密度分布、溫度分布等分布不可能絕對均勻）同時電鍍的一批零件，每個零件的鍍層厚度值不可能相等，通常服從正態分布。描述正態分布參數的標準偏差大小則取決於隨機因素影響的大小。
　　顯然，在確定瞭電流和時間這兩個工藝條件值後，如果在適當增大電流的同時減少時間，或者減小電流的同時延長時間，都可以保持鍍層厚度平均值基本不變；或者說，存在若乾組電流時間值的組閤，都可以保證鍍層厚度平均值滿足要求。但是實際情況錶明，對不同的電流 時間值組閤，雖然鍍層厚度平均值基本不變，但是描述鍍層厚度分散性的標準偏差值則會明顯不同。顯然，必然存在一組特定的電流時間值組閤，在使得鍍層厚度平均值滿足要求的同時，標準偏差值最小，這是要求電鍍工藝達到的最優結果，能夠實現最優結果的這組工藝條件值就稱為最優工藝條件。
　　在電鍍工藝中，對工藝結果要求是鍍層厚度平均值為特定目標值。而在有些工藝中，如化工産品生産，要求反應效率或者生産成品率越高越好，最優結果就是使得成品率達到最高。也有最優值是其值越小越好的情況。
　　總之，能夠使得工藝結果達到最優結果的可控工藝條件取值就是最優工藝條件。
　　……

前言/序言

基於産品質量可靠性的基本理念，如果在生産過程中隻采用工藝監測和産品檢驗的傳統方法，隻能保證提供的産品是滿足規範要求的閤格産品，並不能保證産品具有較高的內在質量和可靠性。隻有在統計受控狀態下由高水平生産綫生産的産品，不但成品率高，而且閤格産品也同時具有高的質量可靠性。進入21世紀後，隨著對元器件質量可靠性要求的提高以及與國際市場的進一步接軌，國內元器件生産廠所和用戶對産品質量可靠性的理念也有瞭新的認識。例如，在半導體器件製造領域，無論是軍用還是民品應用，不再滿足於通過産品檢驗保證提供給市場的是閤格産品，而是進一步針對當時影響半導體器件質量可靠性的幾種“常見病”，包括“掉片（指芯片與底座脫離）”“斷綫（指內引綫斷開）”“長白毛（指封裝內部發黴）”等問題，對於與這些常見病密切相關的芯片粘接、內引綫鍵閤、封裝等工序，在進行技術改造的同時，在生産過程中開始實施SPC控製和工序能力指數Cpk評價等製造過程質量控製技術。通過幾年攻關實踐，工藝水平得到明顯提升，取得明顯效果，基本根治瞭上述“常見病”。例如，內引綫鍵閤工序，工序能力指數從不到1.0普遍提高到1.33以上，部分單位達到1.5，這是國際上對高水平工藝的要求，保證瞭半導體元器件的質量。

為瞭協助相關元器件生産廠和研究所有效推廣和應用SPC和Cpk技術，在國傢相關部門的直接組織和支持下，西安電子科技大學於2003年、2004年和2005年連續三年舉辦瞭元器件質量可靠性學習班，每期都有50傢左右國內主要元器件生産廠傢和研究所的人員參加，作者承擔瞭“統計過程控製與評價”課程的講授，效果良好，受到學員好評。為瞭更廣泛地推行SPC技術，我們基於講稿編寫瞭“統計過程控製與評價”一書，於2004年由電子工業齣版社正式齣版，先後印刷兩次，受到廣泛歡迎。

該書齣版以後，作者先後應邀在國內20餘個學習班以及近百傢元器件生産廠和研究所講課超過百餘次，在普及製造過程統計質量控製理念和基本原理的基礎上，側重應用，協助各單位製訂SPC實施方案，解決實施過程中齣現的各種實際問題。同時作者所在科研團隊一直繼續進行統計過程控製新技術研究。經過20餘年的研究以及推廣應用，取得瞭多項研究成果，積纍瞭大量實踐應用案例，為此決定對原書內容進行較大幅度的增補，重新齣版發行。

本書在介紹製造過程質量控製基本理念和相關技術基本原理的基礎上，側重結閤案例說明實際應用方法和需要注意的問題。因此本書具有下麵幾個特點：

(1) 本書結閤製造行業在推廣SPC、Cpk技術過程中容易誤解的問題，從統計質量控製基本理念的角度說明實施這幾項技術的需求背景和必要性，這是本書第1章的主要內容。因此本書介紹的基本理念和原理適用於各個製造行業。

(2) 本書既介紹質量控製技術基本原理和應用，也介紹瞭現代製造業實施質量控製方麵齣現的新問題，以及我們為解決這些問題取得的研究成果和應用案例。例如，在第2章和第4章分彆結閤實例介紹Cpk和SPC技術基本概念和應用方法，在第3章和第5章則進一步分彆闡述瞭製造行業特彆是元器件行業實施Cpk和SPC技術過程中齣現的特殊問題，並針對非正態分布問題、多品種小批量問題、多參數問題、高水平工藝的評價等問題，結閤實際應用案例，介紹瞭針對非正態和多變量問題的Cpk和控製圖技術、針對高水平工藝特點的分位數控製圖、針對批生産的嵌套控製圖、針對多品種小批量的迴歸控製圖和T-K控製圖技術等。

(3) 本書內容安排方麵著重介紹這幾項技術的含義和基本概念。數學原理和推導過程從簡，主要給齣結論和計算公式，重點在於理解基本概念和掌握實際應用方法。為此，結閤大量應用案例說明相關技術的使用方法，並指齣在實施這幾項技術時需要注意的實際問題。在第6章還根據實際應用要求，說明如何針對生産過程特點製訂Cpk評價方案和SPC實施方案，並結閤實際案例說明如何提升Cpk以及分析失控問題。

(4) 針對各單位實施SPC的實際需求，新版本還增加瞭下述三項實用技術內容：

DOE（試驗設計）：為瞭有助於提升工藝水平，本書第7章從工序能力指數和參數一緻性的角度，介紹DOE技術的基本概念，結閤實例介紹優化工藝、提升工藝水平的方法。

常用的8種統計分析工具：實施統計質量控製過程中，分析問題時通常還需要采用直方圖、檢查錶、分層法、Pareto圖、魚骨圖和散點圖，它們與控製圖一起稱為7大管理工具（國外稱之為Magnificent Seven）。此外，概率紙和箱綫圖也是分析問題時不可缺少的工具。本書第8章結閤實例介紹這幾種常用統計分析工具的概念、作用以及使用中應該注意的問題。

測量儀器精密度的評價：實施SPC對使用的測量儀器精密度提齣瞭定量要求。一般單位通常隻對測量儀器進行計量校準，未進行精密度評價。本書第9章結閤實例，以操作步驟的方式詳細介紹瞭如何通過評價測量儀器的重復性和再現性，定量評價測量儀器的精密度，並說明如何解決評價中的實際問題。

(5) 每一章後麵給齣習題和思考題，供讀者復習時參考。

本書由賈新章、遊海龍、顧鎧、王少熙、田文星編著。其中遊海龍撰寫第6章、第7章；王少熙參與撰寫第2章、第3章；顧鎧和田文星參與撰寫第4章、第5章和第8章; 田文星還負責繪製瞭書中所有的控製圖; 賈新章撰寫其餘章節並負責全書的統稿。

西安詮釋軟件有限責任公司提供瞭書中繪製控製圖和分析數據的軟件工具，在此錶示感謝。

本書是我們20餘年SPC應用實踐和研究成果的總結。由於製造行業實際情況復雜，推行統計質量控製的過程中齣現的具體問題繁多，不斷提齣有待研究解決的問題。因此，本書難免存在不足甚至錯誤之處，懇請讀者提齣寶貴意見，並歡迎就具體問題展開討論。

聯係人：西安電子科技大學微電子學院 遊海龍 hlyou@mail.xidian.edu.cn

編者於2017年9月

《精益生産與質量優化：提升效率與卓越品質的實戰指南》 本書是一本麵嚮製造業、服務業以及任何追求卓越運營和持續改進的專業人士的實戰指南。它深入剖析瞭現代管理體係中至關重要的質量優化策略和效率提升方法，旨在幫助讀者構建穩健的生産流程，有效識彆並解決潛在問題，最終實現産品或服務的質量飛躍和成本節約。 核心內容概覽： 第一部分：精益生産理念與實踐 本部分將全麵闡述精益生産的核心思想，即通過係統性地識彆和消除價值流中的浪費，最大化客戶價值。我們將深入探討以下關鍵主題： 價值流圖（Value Stream Mapping, VSM）： 學習如何繪製和分析當前狀態的價值流圖，清晰地展現從原材料到成品交付給客戶的全過程，並識彆齣其中的增值活動和非增值活動（浪費）。通過比較未來狀態的價值流圖，為改進提供明確的方嚮。 七種浪費（Muda）的識彆與消除： 詳細介紹精益生産所定義的七種主要浪費（過量生産、等待、運輸、過度加工、庫存、不必要的移動、缺陷），並提供具體的方法和工具來識彆和消除這些浪費在實際工作場所中的錶現。 準時化生産（Just-In-Time, JIT）： 探討JIT的核心原則，即“在需要的時候，生産需要的數量，隻生産需要的東西”。我們將介紹實現JIT的關鍵策略，如拉動式生産係統（Pull System）、看闆管理（Kanban）等，以及如何通過優化庫存管理和縮短生産周期來達成目標。 小批量生産與快速換模（SMED）： 分析小批量生産的優勢，以及如何通過快速換模技術（Single-Minute Exchange of Die, SMED）來降低換綫時間，從而支持小批量、多品種的生産模式，提高生産綫的靈活性和響應速度。 持續改進（Kaizen）： 強調Kaizen作為一種企業文化和實踐的重要性，即全員參與、從小處著手、持續不斷地進行改進。我們將介紹Kaizen的工具和方法，如團隊改進活動、日常改進等，以及如何建立鼓勵創新的組織氛圍。 5S現場管理： 詳細講解5S（整理、整頓、清掃、清潔、素養）方法，作為實現整潔、有序、高效工作場所的基礎。我們將提供實施5S的步驟和注意事項，以及5S對提升安全、減少浪費、激發員工積極性的重要作用。 第二部分：質量管理體係與工具 本部分將聚焦於建立和維護卓越的質量管理體係，運用先進的工具和方法來保障産品和服務的質量，預防和解決質量問題。 根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）： 深入探討識彆和解決質量問題的根本原因。我們將介紹多種常用的RCA工具，如魚骨圖（Ishikawa Diagram）、5個為什麼（5 Whys）、帕纍托圖（Pareto Chart）等，並指導讀者如何係統地運用這些工具來發現問題的本質，避免“頭痛醫頭，腳痛醫腳”。 防錯法（Poka-Yoke）： 學習如何設計和實施防錯裝置和機製，以避免人為錯誤發生，或在錯誤發生時能夠立即被發現。我們將通過大量實際案例，展示防錯法在各個環節的應用，例如在裝配、檢驗、數據輸入等過程中。 過程能力與性能分析（Process Capability and Performance Analysis）： 介紹如何評估和改進生産過程的穩定性和能力。我們將重點講解過程能力指數（Cp, Cpk）的計算方法、解讀以及如何根據分析結果來識彆需要改進的過程。同時，也會探討過程性能指數（Pp, Ppk）在評估整體過程錶現中的作用。 失效模式與影響分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）： 學習如何通過FMEA係統性地識彆産品或過程中潛在的失效模式，評估其可能産生的影響，並製定相應的預防措施。我們將詳細介紹FMEA的步驟，包括風險優先數（RPN）的計算和應用，以及如何將其融入産品設計和過程開發中。 實驗設計（Design of Experiments, DOE）基礎： 介紹DOE的基本原理和應用場景。我們將講解如何通過有計劃、有組織的實驗來研究多個因素對結果的影響，並優化過程參數。內容將涵蓋單因素實驗、多因素實驗設計的基本概念，以及如何分析實驗數據以得齣有意義的結論。 測量係統分析（Measurement System Analysis, MSA）基礎： 強調準確測量對質量控製的重要性。我們將介紹MSA的基本概念，如測量係統的變異性來源，以及如何評估測量係統的準確性、精密度、穩定性和綫性，確保測量數據的可靠性。 第三部分：數據驅動的決策與持續改進 本部分將強調利用數據進行決策的重要性，並介紹如何將質量和效率的改進融入日常運營中。 統計思維與數據解讀： 培養讀者運用統計學思維來理解和分析數據，做齣更明智的決策。我們將介紹基本的數據可視化技術，如何識彆數據中的趨勢和模式，以及避免數據誤讀。 績效衡量與跟蹤： 指導讀者如何建立有效的績效衡量體係，選擇關鍵績效指標（KPIs），並持續跟蹤改進效果。我們將討論如何設定可衡量的目標，以及如何利用數據來評估改進項目的成效。 持續改進文化建設： 探討如何在組織內部建立一種鼓勵持續改進的文化。我們將分享如何激發員工的參與度，建立有效的溝通機製，以及如何認可和奬勵改進成果。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 本書不僅提供堅實的理論基礎，更側重於實際操作和應用。大量的案例分析將幫助讀者理解抽象概念，並將其轉化為可執行的改進措施。 係統性與全麵性： 內容涵蓋瞭從精益生産的宏觀理念到具體的質量管理工具，為讀者提供瞭一個係統性的質量優化框架。 易於理解與應用： 語言清晰，結構嚴謹，避免瞭過多的專業術語，力求讓不同背景的讀者都能理解和掌握。 麵嚮多種行業： 本書的原則和方法論適用於製造業、服務業、醫療保健、IT等多個領域，具有廣泛的普適性。 閱讀本書，您將能夠： 更深刻地理解精益生産的核心價值和實施路徑。 掌握識彆和消除生産過程浪費的實用技巧。 熟練運用多種數據驅動的質量管理工具來解決實際問題。 建立和維護一套有效的質量管理體係，提升産品和服務的整體質量。 構建一種持續改進的組織文化，驅動企業不斷嚮前發展。 無論您是質量工程師、生産經理、運營總監，還是希望提升團隊效率和産品質量的任何專業人士，本書都將是您不可或缺的參考和實踐指南。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》的過程中，我被其係統性的方法論所摺服，特彆是對於如何通過SPC實現“從被動響應到主動預防”的轉變。這本書不僅僅是在介紹各種統計工具，更是在構建一個完整的質量管理思維框架。作者在開篇就強調，SPC的最終目標不是為瞭找到“壞”的産品，而是為瞭理解和控製“過程”本身，從而從源頭上消除産生不閤格品的可能性。他詳細闡述瞭SPC體係的建立步驟，從明確質量目標、識彆關鍵過程參數，到選擇閤適的測量方法和統計工具，再到數據的收集、分析、反饋和持續改進。書中對於“過程思維”的強調非常到位，它引導讀者將注意力從單一的産品轉移到驅動産品形成的整個過程。在講解SPC實施過程中，作者特彆強調瞭“數據驅動決策”的重要性，他指齣，所有的改進都應該基於可靠的數據分析，而不是憑經驗或直覺。這涉及到如何正確地收集數據、如何確保數據的準確性和代錶性，以及如何對數據進行有效的可視化和解讀。書中提供瞭多種數據分析工具和技術，例如柏拉圖、因果圖、散點圖等，並詳細講解瞭如何利用這些工具來識彆和分析問題。我特彆欣賞書中關於SPC與PDCA循環（Plan-Do-Check-Act）的結閤。作者明確指齣，SPC的實施是一個循環往復的持續改進過程，每一次的SPC分析都應該為下一個PDCA循環提供輸入，指導我們如何進一步優化過程，提升質量。例如，通過SPC分析發現過程不穩定，就進入“Plan”階段，製定改進計劃；實施改進措施後，進入“Do”階段；通過新的SPC數據驗證改進效果，進入“Check”階段；最後，將成功的改進固化到流程中，並進一步設定更高的改進目標，進入“Act”階段。這種閉環的管理思維，確保瞭質量改進的持續性和有效性。這本書為我提供瞭一個清晰的SPC實施路綫圖，讓我能夠將SPC理論真正落地到實際工作中，實現質量管理從“管”到“控”的轉變。

評分☆☆☆☆☆

讀到《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》中的PPM（百萬分之幾）部分，我深感其對於理解和追求極緻質量的價值。在當今競爭日益激烈的市場環境下，簡單的閤格率已經難以滿足客戶的高標準，而PPM作為一種衡量缺陷率的更精細的指標，其重要性不言而喻。這本書對PPM的講解，並非停留在概念層麵，而是深入探討瞭其在質量管理體係中的實際應用。作者首先解釋瞭PPM的計算方法，並詳細闡述瞭如何從生産數據中提取有效信息來準確計算PPM值。更重要的是，他著重講解瞭如何利用PPM值來評估過程的整體錶現，以及如何將PPM目標設定為企業質量改進的驅動力。書中還提供瞭一係列關於如何降低PPM的策略和方法。這其中包括瞭對SPC控製圖的深度挖掘，如何通過分析控製圖上的異常點來識彆導緻缺陷産生的根源；對DOE的巧妙運用，如何通過實驗設計來係統性地優化工藝參數，從而減少缺陷的發生；以及對MSA的嚴謹執行，確保測量係統本身不會引入額外的誤差，影響PPM的準確評估。我尤為欣賞的是，作者在討論PPM時，始終強調“持續改進”的理念。他指齣，PPM不僅僅是一個靜態的衡量指標，更是一個動態的改進目標。通過對PPM趨勢的分析，我們可以瞭解過程改進的有效性，並根據變化趨勢及時調整策略。書中還穿插瞭大量案例，展示瞭不同行業如何通過有效的SPC、DOE、MSA等工具，將PPM指標從成百上韆降至個位數甚至零缺陷。這些案例的真實性和具體性，為我們提供瞭可藉鑒的經驗和具體的實施路徑。這本書讓我深刻認識到，追求PPM的降低，不僅僅是為瞭滿足客戶的投訴率要求，更是企業自身競爭力提升的關鍵。通過持續地追求更低的PPM，企業能夠有效降低返工、報廢、客戶索賠等成本，從而在成本和質量上都獲得顯著優勢。

評分☆☆☆☆☆

《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》這本書，給我帶來的不僅僅是知識的積纍，更是一種思維模式的重塑。在閱讀過程中，我尤其被作者對於“變異”的深刻洞察所吸引。他將變異視為一切質量問題的根源，並係統地闡述瞭如何識彆、分析和控製變異。書中明確區分瞭“普通原因變異”（或稱隨機原因變異）和“特殊原因變異”（或稱非隨機原因變異），並強調瞭SPC工具的核心在於區分這兩種變異，並針對性地采取不同的應對策略。作者用大量的實例來解釋，普通原因變異是過程固有的一部分，可以通過改進過程來降低，但往往難以完全消除；而特殊原因變異則是不正常的，是過程失控的信號，需要及時識彆並消除，以使過程恢復穩定。他通過對控製圖的深入講解，一步步教導讀者如何通過觀察控製圖上點的分布和趨勢，來判斷過程是否受到瞭特殊原因的影響。書中對於“管理界限”和“規格界限”的區彆也做瞭非常清晰的闡述。作者指齣，管理界限是用來監控過程是否處於統計控製狀態的，而規格界限是用來定義産品是否閤格的。一個過程可能在管理界限內，但其Cpk卻低於規格界限的要求，這說明過程有能力産齣符閤要求的零件，但其平均值可能偏離中心，或者變異較大。反之，如果過程超齣瞭管理界限，即使其平均值仍然在規格界限內，也錶明過程齣現瞭異常，需要立即采取糾正措施。這種清晰的界定，對於避免混淆和誤判至關重要。書中還強調瞭“預防為主”的理念，即通過理解和控製變異，在缺陷産生之前就將其消除，而不是在産品産生後纔進行檢驗和篩選。這不僅能夠顯著降低質量成本，更能提升客戶滿意度。這本書讓我認識到，SPC的精髓在於對變異的深刻理解和有效控製，而不僅僅是繪製一些圖錶。

評分☆☆☆☆☆

在通讀《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》這本書的過程中，我被作者對質量改進的係統性和前瞻性所深深打動。這本書不僅僅是一本關於統計工具的書籍，更是一本關於如何構建一個持續改進的質量文化和體係的指南。作者在書中反復強調，SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM等工具並非孤立存在，而是相互關聯、相輔相成的。他通過大量的案例，展示瞭如何將這些工具融會貫通，形成一套完整的質量管理解決方案。例如，在分析一個過程的PPM指標時，如果發現PPM過高，首先需要利用SPC的控製圖來識彆過程是否穩定；如果過程不穩定，則需要利用MSA來確保測量係統的可靠性；一旦過程穩定且測量係統可靠，就可以利用DOE來係統地優化關鍵工藝參數，從而降低Cpk，進而提升PPM。作者還深刻闡述瞭“數據采集、數據分析、信息反饋、決策行動、持續改進”這一質量改進的閉環流程，並詳細說明瞭SPC工具在其中的關鍵作用。他強調，每一次的數據分析都應該産生 actionable insights，指導我們采取具體的改進措施。書中還特彆提到瞭“質量意識”和“團隊協作”的重要性。作者指齣，SPC的成功實施離不開全體員工的參與和支持，從一綫操作人員到管理層，都需要對質量的重要性有清晰的認識，並積極參與到質量改進活動中來。他鼓勵通過召開質量會議、實施可視化管理等方式，來提升員工的質量意識，並營造積極的質量改進氛圍。這本書為我提供瞭一個非常完整的質量管理框架，讓我能夠跳齣對單一工具的局限性，而是從一個更宏觀、更係統的角度來思考和實踐質量管理。它不僅僅是幫助我掌握瞭一些統計方法，更重要的是，它引導我建立起瞭一種“以過程為中心，以數據為驅動，以持續改進為目標”的質量管理思維。

評分☆☆☆☆☆

在我翻閱《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》一書時，我深切地體會到瞭作者在知識傳播上的匠心獨運，尤其是在講解SPC的統計基礎概念時，他避開瞭枯燥的數學推導，而是巧妙地運用比喻和直觀的圖示，讓復雜的概念變得易於理解。例如，在解釋“正態分布”時，作者用大量生活中的例子，如成年人的身高、考試成績的分布等，來展示正態分布的普遍性和重要性，並用生動的圖形描繪齣鍾形麯綫的特點。他並沒有要求讀者去記憶復雜的概率密度函數公式，而是強調瞭正態分布的三個關鍵特性：均值、標準差和對稱性，以及它們如何影響過程的變異。在講解“抽樣理論”時，作者也采取瞭類似的方法，他解釋瞭為什麼不能對所有産品進行全檢，抽樣檢測的意義和好處，並用形象的比喻來說明隨機抽樣、分層抽樣等不同抽樣方法的區彆和適用性。他強調瞭抽樣的代錶性對於 SPC 分析結果準確性的重要性，以及樣本量選擇的原則。當我讀到關於“中心極限定理”的部分時，原本以為會是一道難關，但作者通過圖文並茂的方式，展示瞭不同分布的總體，其樣本均值的分布會逐漸趨嚮於正態分布的過程，這讓我豁然開朗。他解釋瞭為什麼即使生産過程的原始數據分布不服從正態分布，我們也經常能夠通過控製圖來有效地監控過程，因為樣本均值通常服從正態分布。這種“化繁為簡”的講解方式，極大地降低瞭 SPC 學習的門檻，讓非統計學專業的讀者也能輕鬆入門。書中還穿插瞭許多“小貼士”和“常見誤區”，提示讀者在實際應用中需要注意的問題，例如如何區分“普通原因”和“特殊原因”的變異，如何避免過度調整過程等。這些細節的處理，充分體現瞭作者對讀者的關懷，也讓這本書的實用性大大增強。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事質量管理體係建設和審核的專業人士，我對《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》一書的MSA（測量係統分析）部分的論述尤為看重。在任何質量改進活動中，如果測量係統本身存在問題，那麼基於其産生的數據所做的任何決策都將是無效甚至錯誤的。這本書在MSA章節的處理，可以說是非常紮實和嚴謹。作者開篇就明確指齣瞭測量係統不確定性的來源，並係統性地闡述瞭如何對測量係統的重復性（Repeatability）和再現性（Reproducibility）進行評估，即GRR分析。他不僅僅是提供瞭計算GRR的公式，更重要的是解釋瞭這些數值背後的含義：是測量設備本身的問題，還是操作人員之間的問題，或者是設備與操作人員的交互作用問題。通過對不同GRR分析結果的解讀，讀者可以清晰地瞭解到問題的癥結所在，並有針對性地采取改進措施。書中對於各種圖錶分析（如Xbar-R圖、Ppk圖、Bias圖、綫性圖等）的運用也十分細緻，這些圖錶不僅僅是數據可視化的工具，更是幫助我們發現測量係統潛在偏差和不穩定的“晴雨錶”。我特彆欣賞作者對於MSA分析結果如何轉化為實際改進行動的指導。他強調瞭不僅僅是報告一個GRR值，更重要的是根據分析結果提齣改進建議，例如校準設備、培訓操作人員、優化測量規程等。此外，作者還引入瞭“準確度”（Accuracy）和“精密度”（Precision）的概念，並將其與測量係統的偏倚（Bias）和變異（Variation）聯係起來，這使得我們對測量係統的理解更加全麵。書中對於如何根據MSA分析結果來判定測量係統是否閤格，以及如何確定測量不確定度對産品質量判定可能造成的影響，也給齣瞭明確的指導。這對於確保我們的測量結果是可靠的，進而確保我們的SPC數據是有效的，起到瞭至關重要的作用。可以說，這本書的MSA章節，為我提供瞭一套完整的、可操作的測量係統評估和改進方法論，讓我能夠更加自信地構建可靠的質量測量基礎。

評分☆☆☆☆☆

當我深入研讀《統計資源控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》這本書時，我發現作者在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點，尤其是在對SPC核心工具——各種控製圖的講解上。書中並沒有簡單地羅列Xbar-R圖、Xbar-S圖、P圖、NP圖、C圖、U圖等控製圖的類型和公式，而是花瞭大量篇幅去闡述每種控製圖的適用場景、原理以及如何從圖錶中“讀懂”過程的狀態。例如，在講解Xbar-R圖時，作者不僅僅告訴我們如何計算中心綫、控製限，更重要的是指導我們如何通過控製綫上點的趨勢、模式（如趨勢、周期性波動、孤立點）來判斷過程是否處於統計控製狀態。他詳細闡述瞭“失控”的幾種基本模式，並給齣瞭相應的判斷依據和可能的原因分析方嚮。對於初學者來說，這部分的講解非常清晰，能夠幫助他們避免機械地套用公式，而是真正理解控製圖的“語言”。書中還深入探討瞭各種控製圖之間的關係，以及如何在不同的數據類型和數據收集頻率下選擇最閤適的控製圖。比如，當數據是連續變量且樣本量較大時，Xbar-S圖可能比Xbar-R圖更優；當數據是離散變量且關注的是不閤格品數量時，P圖是首選；而當關注的是單位缺陷數時，C圖或U圖則更閤適。這種細緻的對比分析，對於讀者做齣明智的選擇非常有幫助。此外，作者還結閤瞭大量的工業案例，生動地展示瞭如何利用控製圖來識彆過程變異的來源，如何通過分析控製圖來判斷過程是否需要采取糾正措施，以及如何在過程改進後，通過控製圖來驗證改進效果。這些案例涵蓋瞭從原材料入庫、生産過程的關鍵參數控製，到成品檢驗等各個環節，使得理論知識與實際應用緊密結閤。我尤其贊賞書中關於“過程穩定性”和“過程能力”的闡述，它們是SPC理論的基石，作者將控製圖作為評估過程穩定性的主要工具，並在此基礎上引入Cpk等指標來衡量過程能力。這種層層遞進的講解方式，讓讀者能夠逐步建立起對SPC的全麵認知。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》時，我最先被吸引住的，是其對DOE（實驗設計）部分的詳盡闡述。在我看來，DOE是SPC理論中極具前瞻性和創造性的一環，它不隻是被動地監控過程，而是主動地去探尋影響過程的關鍵因素，並優化它們。這本書在這方麵的處理，我隻能用“鞭闢入裏”來形容。作者並沒有僅僅介紹幾類常用的DOE方法，例如全因子設計、部分因子設計、響應麵法等，而是深入地講解瞭這些方法的原理、適用條件以及如何根據實際問題來選擇最閤適的設計方案。他詳細地解釋瞭如何進行因子識彆、水平設定，以及如何進行數據收集和分析，並特彆強調瞭在DOE過程中，如何避免混淆效應、如何進行交互作用分析，以及如何解讀實驗結果來做齣科學的決策。其中，他對於“二水平設計”的講解，通過引入“彆名”和“混淆”的概念，清晰地闡明瞭為何在某些情況下需要權衡因子數量與信息量，這對於初學者來說是極大的幫助，能夠有效避免在實際應用中走彎路。此外，書中還提供瞭大量的圖示和錶格，幫助讀者理解復雜的DOE流程和結果。比如，在講解響應麵法時，作者繪製瞭響應麯麵的三維圖形，直觀地展示瞭如何通過迭代實驗找到最優工藝參數。更令我印象深刻的是，作者在討論DOE時，並沒有將其孤立齣來，而是將其與SPC緊密聯係。他詳細闡述瞭如何利用DOE的結果來優化SPC的控製限，如何利用DOE來找到導緻過程失控的根本原因，以及如何利用DOE來持續改進過程的穩定性。這使得DOE不再是一個獨立的統計工具，而是SPC體係中一個強大的驅動力，能夠幫助我們從“知道問題”走嚮“解決問題”並“預防問題”。這本書讓我意識到，DOE不僅僅是研發部門的專利，它同樣可以且應該在生産製造過程中得到廣泛應用，以實現更高層次的過程優化和質量提升。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》一書，我最大的收獲之一，是作者在書中對“過程能力指數”（Cpk）的深入解讀。很多人對Cpk的理解僅僅停留在計算公式上，認為它隻是一個衡量過程平均值與規格限之間距離的數值。然而，這本書讓我看到瞭Cpk更深層次的含義和應用價值。作者詳細闡述瞭Cpk是如何結閤瞭過程的均值和變異，來全麵評估一個過程是否能夠穩定地生産齣符閤要求的産品的。他不僅僅給齣瞭Cpk的計算公式，更重要的是，他深入剖析瞭Cpk的構成要素：過程均值相對於規格中心的位置，以及過程的變異大小。他通過對比分析，清晰地展示瞭為什麼即使過程變異很小，但如果均值偏離中心太遠，Cpk也會很低；反之，即使均值在規格中心，但如果變異過大，Cpk同樣不理想。書中還通過大量圖示，直觀地展示瞭不同Cpk值所對應的過程狀態，例如Cpk=1時，過程可能剛好生産齣不閤格品；Cpk>1.33時，過程通常被認為是“有能力的”；而Cpk>1.67則代錶“卓越的過程能力”。這種直觀的呈現方式，比單純的數值講解更加 impactful。令我印象深刻的是，作者在講解Cpk時，並沒有將其作為SPC的終點，而是將其視為持續改進的起點。他詳細闡述瞭如何根據Cpk的數值，來判定過程是否需要改進，以及在Cpk不足的情況下，應該如何采取相應的改進措施。這包括瞭如何通過調整過程均值，如何通過降低過程變異，來提升Cpk。書中還結閤瞭實際案例，展示瞭如何通過SPC、DOE、MSA等工具的協同應用，來係統性地提升過程能力，從而獲得更高的Cpk值。例如，通過MSA分析發現測量係統存在偏差，會影響Cpk的準確評估；通過DOE分析找到影響過程均值和變異的關鍵因子，並進行優化，從而提升Cpk。這本書讓我深刻理解到，Cpk不僅僅是一個衡量指標，更是一個指導我們如何改進過程、實現卓越質量的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在製造業一綫摸爬滾打瞭十多年的工程師，我一直深知統計過程控製（SPC）在提升産品質量、降低成本、優化生産效率方麵的關鍵作用。市麵上關於SPC的書籍不少，但真正能夠兼顧理論深度與實踐指導的卻不多。當我拿到這本《統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術》時，我帶著審慎但又充滿期待的心情翻閱起來。這本書的開篇，並非直接羅列公式和圖錶，而是從一個宏大的視角，闡述瞭質量管理在現代工業中的地位演變，以及SPC如何從最初的質量檢驗手段，發展成為如今支撐精益生産、六西格瑪等先進管理理念不可或缺的核心工具。作者沒有迴避SPC的理論基礎，而是以一種非常易於理解的方式，層層遞進地講解瞭各種統計概念，比如正態分布、抽樣理論、中心極限定理等，並巧妙地將其與實際生産場景相結閤。在講解控製圖時，作者不僅僅是給齣瞭各種類型控製圖的繪製方法，更重要的是深入剖析瞭不同類型控製圖適用的場景，以及如何通過控製圖的變化趨勢來判斷過程是否處於穩定狀態，並預測潛在的失控點，這一點對於指導一綫操作人員和質量工程師至關重要。他還結閤瞭大量的案例分析，這些案例並非憑空捏造，而是取材於真實的工業生産環境，涵蓋瞭機械加工、電子製造、製藥等多個行業，使得抽象的理論瞬間變得生動形象，讓讀者能夠“對號入座”，找到適用於自己工作的思路和方法。書中對Cpk的講解也十分到位，它不僅僅是計算一個數值，更是對過程能力的一種深度評估，作者詳細闡述瞭如何理解Cpk的含義，如何根據Cpk的數值來判定過程是否滿足客戶要求，以及在Cpk不足的情況下，如何通過改進過程來提升其能力。這對於我們理解“做什麼纔能讓産品閤格率更高”具有極大的啓發性。總的來說，這本書為我提供瞭一個係統、全麵的SPC學習框架，讓我對SPC的理解不再停留在零散的知識點上，而是形成瞭一個完整的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

紙張有點薄

評分☆☆☆☆☆

使用中，待體驗，應該不錯的！

評分☆☆☆☆☆

紙張有點薄

評分☆☆☆☆☆

白菜爸爸吃穿不愁彼此彼此吧

評分☆☆☆☆☆

書是好書，可是看不懂，基礎不紮實，書到用時方恨少！！！

評分☆☆☆☆☆

圖兔兔量具

評分☆☆☆☆☆

中瞭很多

評分☆☆☆☆☆

書品質量很好！

評分☆☆☆☆☆

好用，包裝送貨都很快