Encyclopedia and Handbook of Process Capability Indices pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Pearn, W. L./ Kotz, Samuel

出品人:

頁數:378

译者:

出版時間:

價格:1212.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9789812567598

叢書系列:

圖書標籤:

• Process Capability
• Statistical Process Control
• Six Sigma
• Quality Control
• Engineering Statistics
• Process Improvement
• Manufacturing
• Reliability
• Data Analysis
• Quality Engineering

《過程能力指數：理論、應用與實踐指導手冊》 本書聚焦於統計過程控製（SPC）領域中至關重要的一個分支——過程能力分析。 本手冊旨在為質量工程師、生産經理、過程改進專傢以及統計學研究人員提供一套全麵、深入且實用的指南，用以理解、計算、解釋和應用各種過程能力指數。 核心內容與結構： 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念穩步邁嚮高級應用。我們避免陷入特定商業軟件的操作指南，而是專注於指數背後的統計學原理、其適用條件以及實際操作中的注意事項。 第一部分：過程能力分析的基礎構建 本部分為後續高級章節奠定堅實的統計學基礎。 統計過程控製（SPC）迴顧與能力分析的定位： 我們首先簡要迴顧瞭SPC的基本原理——控製圖的作用（區分特殊原因和普通原因變異），並清晰界定過程能力分析在過程管理中的戰略地位。能力分析迴答的是“在當前穩定（受控）狀態下，過程能否滿足規格要求？” 數據收集與過程穩定性評估： 強調瞭能力分析的先決條件——過程必須處於統計受控狀態。詳細討論瞭如何選擇閤適的子組大小和樣本量，以及如何使用$ar{X}$和$R$圖、$ar{X}$和$s$圖來驗證過程的穩定性。特彆探討瞭亞組內和亞組間變異的分解。 過程分布的假設與檢驗： 過程能力指數的計算嚴重依賴於過程變異的分布形態。本書深入探討瞭正態性檢驗的重要性（如Anderson-Darling檢驗、Shapiro-Wilk檢驗），並討論瞭當數據嚴重偏態或非正態時（如指數分布、泊鬆分布）應采取的修正方法和替代指數。 第二部分：經典過程能力指數的深度剖析 本部分係統梳理瞭最常用、最基礎的過程能力指數，重點在於其數學定義、直觀含義及局限性。 基於規格限的指數（$C_p$和$C_{pk}$）： $C_p$（過程潛能指數）： 闡述瞭其計算公式（過程變異範圍與規格公差的比值），明確指齣$C_p$衡量的是過程的潛在能力，即過程寬度與公差寬度的比值，它完全忽略瞭過程中心位置。 $C_{pk}$（過程能力指數）： 詳細解釋瞭如何通過衡量過程中心與最近規格限的距離來評估過程的實際能力。我們提供瞭$C_{pk}$的幾何解釋，並強調瞭$C_{pk}$是過程能力報告中最常被引用的指標。 基於過程平均值的指數（$C_p^$和$C_{pm}$）： $C_p^$： 當存在明確的目標值（Target Value）時，此指數的引入意義何在？我們分析瞭它與$C_{pk}$在處理單側規格限或不對稱規格時角色的差異。 $C_{pm}$（容差和性能指數）： 深入探討瞭Taguchi提齣的$C_{pm}$，它如何將過程平均值偏離目標值（T）的懲罰納入考量。討論瞭在工程實踐中，選擇使用$C_{pk}$還是$C_{pm}$的決策標準，特彆是當過程的變異性和中心偏移需要被同時量化時。 第三部分：高級能力指標與非正態過程處理 本部分拓展瞭分析的廣度和深度，涵蓋瞭更復雜情境下的能力評估方法。 長期性能指數（$P_k$係列）： 區分瞭短期（基於小樣本）和長期（基於大量運行數據）的性能評估。詳細解釋瞭為什麼在過程因設備磨損、操作員輪換或環境變化而發生漂移時，長期指數更能反映實際的成品率。 非正態數據處理方法： 提供瞭處理非正態數據的實用策略。 轉換方法： 介紹Box-Cox轉換等統計工具，如何將非正態數據轉換為近似正態分布，以便應用經典指數。 非參數方法： 討論瞭在無法進行有效轉換時，直接基於實際觀測數據百分位數來估計過程能力百分比的方法，這在處理具有天然界限（如時間、濃度）的數據時尤為重要。 過程能力與過程績效的差異： 明確區分瞭能力（Capability，側重於過程設計潛力）和績效（Performance，側重於實際發生的結果）。介紹瞭$P_p$和$P_{pk}$的概念及其在評估全麵生産運行中的價值。 第四部分：能力分析的實踐應用、解釋與報告 本部分側重於將統計結果轉化為可操作的業務決策。 能力指數的置信區間估計： 純粹的點估計不足以反映結果的可靠性。本書詳細介紹瞭計算$C_{pk}$或$P_{pk}$置信區間（如基於卡方分布或大樣本近似）的方法，確保報告的科學嚴謹性。 規格限外的缺陷率預測： 將過程能力指數與實際的缺陷率（DPMO - 每百萬機會缺陷數）進行關聯。通過引入“西格瑪水平”（Sigma Level）的概念，提供瞭一個直觀的量化工具，使管理層能夠理解特定$C_{pk}$值對應的質量水平。 多階段或多變量過程的集成分析： 探討瞭在復雜裝配或連續流程序中，如何通過層級分析法（ANOVA-Gauge R&R與能力分析的結閤）來隔離和量化不同來源（設備、材料、操作員）的變異對最終産品能力的影響。 SPC與能力分析的閉環反饋： 闡述瞭如何將能力分析的結果——例如，一個偏低的$C_{pk}$——反饋給過程改進團隊，指導他們進行“規格優化”（如果公差不閤理）還是“變異降低”（如果過程寬度過大）的決策。 本書的獨特價值： 本書的編寫遵循“去神秘化”原則，避免瞭晦澀的純數學推導，而是專注於應用邏輯和工程判斷。我們提供瞭大量的實際案例分析，涵蓋瞭機械加工、化工過程、電子製造和醫療設備等多個行業中常見的挑戰。讀者不僅會學到如何計算指數，更重要的是，學會如何在麵臨真實世界的復雜數據和不完美條件時，做齣正確的統計推斷和工程決策。本書將是您在追求六西格瑪卓越的道路上，不可或缺的實用參考工具書。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆