正版L 統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術 賈新章等 電 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

賈新章等 著

圖書標籤:

• 統計過程控製
• SPC
• Cpk
• DOE
• MSA
• PPM
• 質量管理
• 工業工程
• 賈新章
• 質量改進

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329739

商品編碼：27612507870

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術
作者	賈新章等
定價	69.00元
齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121329739
齣版日期	2017-11-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝-膠訂
開本	16開
商品重量	0.4Kg

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 7.2 試驗設計的基本步驟與關鍵技術 7.2.1 試驗設計的基本步驟 7.2.2 步驟1：明確試驗目的、確定錶徵對象 7.2.3 步驟2：確定影響錶徵對象的因素及其變化範圍 7.2.4 步驟3：選擇試驗類型、製訂試驗方案 7.2.5 步驟4：實施試驗、采集數據 7.2.6 步驟5：數據分析 H 7.2.7 步驟6：基於錶徵模型實現過程的控製與優化 7.2.8 步驟7：結論與建議 7.2.9 試驗設計類型 7.2.10 試驗設計數據分析方法 7.3 方差分析 7.3.1 一個示例——方差分析的作用 7.3.2 單因素試驗的方差分析 7.3.3 多因素試驗的方差分析 7.3.4 方差分析的基本假設 7.3.5 數據轉換 7.4 迴歸分析 7.4.1 迴歸分析的基本概念 7.4.2 一元綫性迴歸 7.4.3 一元非綫性迴歸 7.5 兩水平全因子試驗設計 7.5.1 因子試驗設計與兩水平因子設計 7.5.2 兩水平全因子試驗設計實例——外延層生長工藝 7.5.3 基於模型的優化策略——晶體外延層生長工藝的優化 7.5.4 討論——試驗類型的選取 7.6 試驗設計應用實例與分析 7.6.1 微電路熱氧化工藝的錶徵與優化 7.6.2 基於D優化的等離子刻蝕工藝的錶徵與優化 思考題與習題 第8章 常用的統計分析工具 8.1 直方圖 8.1.1 直方圖的含義與作用 8.1.2 直方圖的繪製步驟 8.1.3 直方圖的使用 8.2 概率紙 8.2.1 什麼是概率紙 8.2.2 正態概率紙 8.2.3 對數正態概率紙應用實例 8.3 箱綫圖 8.3.1 箱綫圖的構成 8.3.2 箱綫圖的應用 8.4 檢查錶和分層法 8.4.1 檢查錶 8.4.2 分層法 8.5 Pareto圖 8.5.1 Pareto圖的基本構成

編輯推薦

製造過程質量控製方麵的實用教材。

文摘

序言

好的，這是一份關於其他相關技術書籍的詳細簡介，內容涵蓋瞭統計過程控製（SPC）理論、過程能力分析（Cpk）、實驗設計（DOE）、測量係統分析（MSA）以及缺陷率分析（PPM）等領域，但不涉及您提到的特定書籍《正版L 統計過程控製理論與實踐——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技術 賈新章等 電》。 --- 《精益製造與六西格瑪實戰指南：從基礎到高級應用》 書籍導言 在全球化競爭日益激烈的今天，企業對産品質量和生産效率的要求達到瞭前所未有的高度。為瞭在市場中保持領先地位，製造企業迫切需要一套係統、科學的管理工具和方法論來持續改進其運營流程。本書《精益製造與六西格瑪實戰指南：從基礎到高級應用》正是為滿足這一需求而精心撰寫。它深度融閤瞭精益生産（Lean Manufacturing）的效率理念與六西格瑪（Six Sigma）的質量控製框架，旨在為讀者提供一套全麵、可操作的質量與運營改進工具箱。 本書的編寫基於對現代製造業一綫實踐的深刻理解，強調理論與應用的緊密結閤。它不僅闡述瞭各項工具背後的數學原理和統計學基礎，更側重於如何將這些工具融入日常生産管理和持續改進項目中，幫助企業實現“更快、更好、更省”的製造目標。 第一部分：六西格瑪方法論與DMAIC框架 本部分將六西格瑪作為質量改進的核心方法論進行係統介紹。六西格瑪不僅僅是一個統計指標，更是一種係統性的解決問題的文化和流程。 章節一：六西格瑪基礎與文化導入 詳細解析六西格瑪的定義、曆史沿革及其在不同行業中的應用潛力。重點探討瞭六西格瑪項目的組織架構——包括冠軍（Champion）、黑帶（Black Belt）、綠帶（Green Belt）的職責劃分與角色定位。同時，本書深入剖析瞭將六西格瑪理念植入企業文化所需進行的變革管理工作，強調高層支持和全員參與的重要性。 章節二：DMAIC五步法深度解析 本書將DMAIC（定義、測量、分析、改進、控製）視為改進項目的生命綫。 定義（Define）：講解如何使用SIPOC圖、項目章程（Project Charter）來精確界定問題範圍、明確客戶（CTQ，關鍵質量特性）需求和項目目標。 測量（Measure）：這一階段是數據驅動決策的基礎。本書詳盡介紹瞭數據采集的規範、過程性能基綫的建立，以及如何利用流程圖和價值流圖（VSM）來直觀展現當前狀態。 分析（Analyze）：重點在於找齣問題的根本原因（Root Cause）。讀者將學習如何運用魚骨圖（因果圖）、帕纍托圖（Pareto Chart）來識彆關鍵因素，並引入推導性的統計工具來驗證假設。 改進（Improve）：探討瞭各種流程優化技術，包括DOE（實驗設計）的應用初步介紹、頭腦風暴的應用以及實施“快速、小批量”的試點驗證策略。 控製（Control）：闡述如何將改進成果固化為標準作業程序（SOP），並利用統計過程控製圖等工具進行長期監控，確保過程不再“漂移”。 第二部分：過程能力分析與統計監控（SPC）進階 本部分聚焦於過程性能的量化評估與實時監控，這是維持質量穩定的核心技術。 章節三：過程能力指數（Cp, Cpk, Pp, Ppk）的精細解讀 過程能力不再是簡單的“是否閤格”的問題，而是“閤格的程度有多高”。本書詳細區分瞭短期（基於$pm 3sigma$）和長期（基於過程平均漂移）能力指數的計算與應用場景。特彆強調瞭Cpk在評估過程中心偏離公差限時的重要性，以及如何根據不同的過程變異分布形態選擇閤適的分析指標。同時，本書也討論瞭非正態分布過程的分析方法，避免“一刀切”使用正態分布假設導緻的錯誤判斷。 章節四：統計過程控製圖的動態應用 SPC是防止缺陷産生的預防性工具。本書超越瞭基礎的X-bar和R圖，深入講解瞭適用於不同數據類型的控製圖： 計數型數據圖錶：如P圖（不閤格品率圖）和C圖（不閤格品數圖）在批量生産中的應用。 計數值數據圖錶：如I-MR圖（個體值-移動極差圖）在小樣本或連續流數據中的應用。 特殊圖錶：介紹瞭EWMA（指數加權移動平均）圖和CUSUM（纍積和）圖，它們對微小、持續的工藝變化具有極高的敏感性，是高端質量控製的必備工具。 本書詳細指導讀者如何設置控製限、解讀“非隨機”的信號，並建立起當控製圖發齣警報時，操作人員應立即采取的標準化反應計劃。 第三部分：實驗設計（DOE）與優化實踐 要實現卓越的質量，必須主動設計和優化工藝參數，而非被動地等待問題發生。DOE是實現這一目標的關鍵。 章節五：實驗設計的統計原理與因子篩選 本章係統介紹瞭DOE的基本概念，如因子、水平、響應變量、重復和隨機化。重點講解瞭全因子設計（Full Factorial Design），幫助讀者理解各因子主效應和交互作用的含義。隨後，本書引入瞭部分因子設計（Fractional Factorial Design），這是在資源有限或因子眾多的情況下，高效篩選齣關鍵影響因子（主效應和低階交互作用）的實用方法。 章節六：響應麯麵法（RSM）與穩健設計 當關鍵因子被識彆後，RSM（Response Surface Methodology）用於建立因子與響應變量之間的數學模型，並找到使響應變量最優（如最大化産量或最小化變異）的工藝條件組閤。RSM部分將詳細介紹中心復閤設計（CCD）和Box-Behnken設計。此外，本書還引入瞭田口方法（Taguchi Methods）的核心思想——穩健設計（Robust Design），指導工程師如何設計齣對環境乾擾（噪聲因子）不敏感的“健壯”流程。 第四部分：測量係統分析（MSA）與質量保證 任何基於數據的決策都必須建立在準確的測量基礎之上。MSA確保瞭數據的可靠性。 章節七：測量係統變異的識彆與量化 本章聚焦於如何評估測量設備的精度和準確性。詳細闡述瞭重復性（Repeatability）和再現性（Reproducibility）的概念，即GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）研究。本書提供瞭操作指南，指導讀者如何設計、執行和分析三種主要的GR&R研究類型：量具重復性（Gauge R&R）研究、屬性量具一緻性研究以及量測係統綫性及準確性分析（Linearity and Accuracy Study）。通過MSA的結果，讀者將能明確區分是“過程本身有問題”還是“測量工具不可信”。 第五部分：麵嚮客戶的質量度量——PPM與可靠性 質量的最終體現是對客戶承諾的兌現。本部分關注如何將內部過程指標轉化為外部客戶可感知的指標。 章節八：百萬分之缺陷率（PPM）的計算與目標設定 PPM是衡量高可靠性産品的標準單位。本書解釋瞭如何根據過程能力數據（如Cpk或Z值）精確換算齣預期的PPM水平。強調瞭在不同質量體係標準（如汽車行業或醫療器械行業）中，PPM目標值的含義差異。此外，本章還討論瞭缺陷的分類、缺陷的成本計算（COQ，質量成本）以及如何利用PPM趨勢圖來監測長期質量錶現。 結語 《精益製造與六西格瑪實戰指南：從基礎到高級應用》旨在成為企業質量工程師、生産經理和項目負責人的案頭必備工具書。它不僅僅是理論的匯編，更是一份通往卓越運營的實踐藍圖。通過係統學習和應用本書介紹的工具，您的團隊將能夠更科學地識彆瓶頸，更有效地優化參數，並最終構建一個具備自我診斷和持續改進能力的高質量生産體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格是那種非常典型的、教科書式的嚴謹，但又齣奇地具有說服力。它沒有過多花哨的修辭或引人入勝的故事，完全是以事實和邏輯說話。對於我這種偏好結構化知識體係的讀者來說，這種錶達方式非常對胃口。我發現自己很少需要迴頭去查閱前麵的定義，因為作者在首次引入新概念時，就已經把它置於一個非常穩固的知識框架之內瞭。特彆是關於實驗設計（DOE）的部分，章節安排得極其巧妙，從單因子到多因子，再到響應麯麵法，每進一步都建立在前一節的基礎上，使得整個DOE的學習麯綫非常平滑。每次我閤上書本，都有一種“豁然開朗”的感覺，仿佛之前模糊不清的質量改進思路，此刻都被這套理論體係清晰地梳理瞭一遍。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在細節處理上的用心程度，遠超一般工具書的範疇。很多看似微不足道的知識點，比如測量係統分析（MSA）中對Gauge R&R的計算偏差容忍度，或者在PPM計算中如何處理非正態分布數據，作者都進行瞭細緻入微的探討和說明。這種對“邊緣地帶”問題的關注，恰恰體現瞭作者深厚的實踐功底，因為在實際工作中，最容易齣問題的地方往往就在這些“邊界條件”上。它不是一本隻教你如何使用軟件功能的書，而是一本教你如何“思考”質量問題的書。閱讀過程中，我不斷地在對比自己過去的工作方法，書中提供的標準和規範，像一麵鏡子，清晰地照齣瞭我過去流程中存在的冗餘和不規範之處，這帶來的自我修正和提升是立竿見影的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有專業感，配色沉穩，字體清晰易讀，一看就知道是深耕於工程和質量管理領域的專業著作。我最欣賞的是它在內容組織上的嚴謹性，邏輯層次非常分明，從基礎的統計學原理齣發，逐步深入到SPC、Cpk等核心工具的應用，對於初學者來說，它提供瞭一條清晰的學習路徑，讓人不至於在復雜的公式和概念中迷失方嚮。書中大量的圖錶和案例分析，更是將抽象的理論具象化，這對於我們這些需要將理論快速轉化為實踐的工程技術人員來說，簡直是福音。比如在講解控製圖的構建和判異準則時，作者似乎非常注重動手操作的細節，把每一步驟都掰開瞭揉碎瞭講，使得原本看似高深莫測的統計工具變得觸手可及。這本書的厚度也足以說明其內容的詳實程度，它不隻是泛泛而談，而是真正深入到瞭方法論的內核，讓人感覺這是一本可以放在案頭，隨時翻閱，用於指導日常質量改進工作的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀的舒適度來看，這本書的排版和字體選擇也體現瞭專業齣版的水準。頁邊距適中，使得在閱讀過程中可以方便地做筆記和標記重點，這對於需要反復研讀的專業書籍至關重要。而且，它在章節末尾設置的思考題和迴顧總結，非常有助於鞏固學習效果。我特彆喜歡它在介紹完一套完整的工具鏈後，會有一個集成應用案例，將SPC、Cpk、DOE串聯起來，展示一個完整的質量改進項目是如何從發現問題到確定最優參數，再到長期監控的全過程。這種係統性的視角，極大地拓寬瞭我們質量工程師的工作視野，讓我們不再局限於單一的統計指標，而是能夠從更宏觀、更可持續的角度去規劃和實施質量管理戰略。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像跟隨一位經驗豐富的老工程師在車間裏進行實地考察和指導。它最打動我的地方在於，作者似乎完全理解一綫操作者在實際應用這些統計工具時會遇到的實際睏難和陷阱。比如，它不僅僅告訴你“應該”怎麼做，更會告訴你“為什麼”要這樣做，以及如果數據齣現異常時，你的思維應該如何快速地從統計層麵跳轉到工藝層麵去尋找問題的根源。這種將理論與實際生産場景無縫對接的能力，是許多純理論教材所不具備的。我尤其喜歡它對“過程能力”這一概念的闡述，它沒有用生硬的數學語言來堆砌，而是用非常貼近工程驗收標準的方式來解讀Cpk的實際意義，這極大地提升瞭我們團隊對質量指標的理解深度，不再僅僅是計算一個數字，而是真正理解這個數字背後所代錶的生産穩定性和可靠性。