质量管理

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出版者:
作者:陈运涛
出品人:
页数:357
译者:
出版时间:2008-11
价格:34.00元
装帧:
isbn号码:9787811232981
丛书系列:
图书标签:
  • 质量管理
  • 质量控制
  • 全面质量管理
  • TQM
  • 六西格玛
  • 精益生产
  • ISO9000
  • 质量工程
  • 持续改进
  • 管理学
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具体描述

《质量管理》基于全面质量管理(TQM)的核心理念和卓越绩效模式的体系架构,全面阐述了质量管理的理念、过程、体系结构以及主要的工具和方法。文中贯穿着管理变革的新颖思想和方法,体现了理论与实践相结合的原则。在内容及其组织形式上有许多创新之处;完善了知识体系,涵盖当代质量管理理论与实践的全貌;行文中使用通用的管理语言,添加了管理名言警句、思考题和案例,增强了可读性,并在有限的篇幅内全面展现质量管理理论与实践的精华。

《深度阅读:探索人工智能的边界与未来》 本书并非一本关于质量管理工具或体系的指南,而是深入剖析人工智能(AI)领域前沿进展、核心技术原理以及其对人类社会产生的深远影响。我们试图跳脱出日常商业语境中对“质量”的狭隘理解,将目光投向一个更宏大、更具颠覆性的议题:当机器的学习能力、推理能力乃至创造力不断逼近甚至超越人类时,我们该如何理解“质量”这一概念在新的智能时代下的演变? 第一部分:智能涌现与本质追溯 本部分将首先带您走进人工智能的历史长河,梳理从早期逻辑符号主义到当前深度学习浪潮的演变脉络。我们将详细解读神经网络、卷积网络、循环网络等核心架构的数学基础与工作机制,探讨它们如何赋予机器感知、理解和生成的能力。更重要的是,我们会深入探讨“学习”的本质,以及在海量数据驱动下,人工智能如何实现从数据中提取规律、形成模型,甚至产生难以预测的“涌现”智能。 神经网络的构建与训练: 我们将从感知机模型出发,逐步构建多层感知机、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)。详细介绍反向传播算法、梯度下降及其各种优化策略,帮助读者理解模型如何通过迭代调整参数来逼近目标。 自然语言处理(NLP)的革新: 从词嵌入到Transformer架构,本书将揭示大型语言模型(LLM)如何理解和生成人类语言。我们将剖析Attention机制的关键作用,以及预训练模型(如BERT、GPT系列)如何通过海量文本数据学习丰富的语言知识,实现问答、翻译、摘要、创作等多种复杂任务。 计算机视觉的飞跃: 图像识别、目标检测、图像分割等技术如何从像素点走向对真实世界物体的理解?我们将深入讲解CNN在图像特征提取中的优势,以及各种先进的检测和分割算法(如YOLO、Mask R-CNN)的设计理念。 强化学习的进阶: 从马尔可夫决策过程(MDP)到深度强化学习(DRL),本书将阐述智能体如何在与环境交互中学习最优策略。我们将分析Q-learning、Policy Gradients及其深度学习结合后的强大能力,例如在游戏(AlphaGo)和机器人控制领域的突破。 第二部分:智能的边界与伦理考量 在技术层面取得突破的同时,人工智能的边界在哪里?我们将在这一部分探讨当前AI能力的天花板,以及其固有的局限性。例如,在常识推理、因果理解、情感认知等方面,AI仍面临巨大挑战。 常识的鸿沟: 人类基于生活经验积累的庞杂常识,是AI目前难以完全掌握的。我们将分析符号主义与连接主义在常识推理上的优劣,并探讨如何构建更具鲁棒性的常识知识图谱。 因果推理的挑战: Correlation is not causation. AI擅长发现数据中的相关性,但要理解事件间的因果关系,依然是一个艰巨的任务。我们将介绍因果推断的基本概念与算法。 情感与意识的探索: 机器能否真正拥有情感?意识的本质是什么?本书将引导读者思考这些哲学层面的问题,并介绍当前AI在情感计算、意图识别等方面的进展与局限。 与此同时,人工智能的快速发展也带来了深刻的伦理和社会挑战。我们将不回避这些敏感话题,进行深入的探讨。 偏见与公平性: 数据中的隐性偏见如何被AI放大,导致不公平的结果?我们将分析算法偏见产生的根源,并介绍减轻偏见的技术方法。 隐私与安全: AI系统对数据的需求,以及其强大的分析能力,对个人隐私构成了潜在威胁。我们将讨论数据加密、差分隐私等技术,以及相关的法律和伦理规范。 就业与社会结构: AI对传统就业岗位的影响,以及可能引发的社会变革,是我们必须正视的问题。本书将提供一些前瞻性的思考。 可解释性与透明度: “黑箱”模型如何让我们信任其决策?我们将介绍模型可解释性(XAI)的研究进展,以及为何透明度在关键领域尤为重要。 第三部分:智能的未来与人机共生 展望未来,人工智能将如何进一步发展?本书将描绘通用人工智能(AGI)的可能性,以及AI在科学研究、医疗健康、教育、艺术等各个领域的颠覆性应用前景。 通用人工智能(AGI)的蓝图: AGI的定义、实现路径以及可能带来的颠覆性变革。 AI赋能的科学发现: 从新药研发到宇宙探索,AI如何加速科学研究的进程。 智能时代的教育与创造: AI如何重塑学习方式,以及如何成为人类创造力的伙伴。 人机协作的新范式: 探讨在未来,人类与AI如何建立更深层次的协作关系,实现优势互补,共同解决复杂问题。 《深度阅读:探索人工智能的边界与未来》旨在为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角,帮助您理解人工智能的最新动态,思考其深层含义,并为迎接一个更加智能的未来做好准备。本书不是一个操作手册,而是一场思想的旅程,带领您穿越技术的迷雾,触及智能的本质,探索其无限可能。

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读后感

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用户评价

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坦白讲,我购买这本书的初衷,主要是想搞明白为什么我们公司引入的那些“先进管理工具”,总是在实施过程中水土不服,最后不了了之。我期待的,是一个能把那些高大上的管理框架,拆解成可操作步骤的指南。这本书在处理“工具论”和“文化论”的平衡上,做得极为高明。它没有陷入那种“只要买了这套软件/流程,质量就自动提升”的误区。恰恰相反,它用了相当大的篇幅去探讨“人”在质量体系中的核心地位。作者对“过程控制”的描述,不再是冷冰冰的图表和数据,而是被赋予了一种“流程即文化”的内涵。例如,书中对“供应商关系管理”的章节,我感触尤其深。以往我总觉得那是采购部门的事,但这本书揭示了,一个松散的供应商网络,如何直接成为最终产品质量的定时炸弹。作者引入了一个“共创价值”的概念,将供应商视为内部团队的一份子,这种视角转换,瞬间打通了我脑中关于部门壁垒的认知。更让我眼前一亮的是,它对“失败分析”的态度。不是指责,而是将每一次错误都视为一次昂贵的“调研报告”。这种从负面事件中榨取正面价值的思维模型,在书中被系统地构建起来,让我开始重新审视过去那些被掩埋的“小事故”。这本书的结构像是一张精心编织的网,每一个节点——从最高层的战略决策到最基层的操作规范——都紧密相连,逻辑严密到令人信服,但行文风格却保持着一种冷静、克制的专业分析感,非常适合需要将理论迅速转化为实际行动的管理者。

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我必须承认,在读这本书之前,我对“持续改进”这个概念的理解非常肤浅,无非就是每年做个小小的优化。但这本书完全颠覆了我的认知。它所描绘的持续改进,更像是一种永不餍足的“求知欲”和“不安分”。作者似乎有一种近乎偏执的对“现状”的不满,但这种不满是基于数据和事实的,而非情绪化的抱怨。书中关于“基准设定”(Benchmarking)的论述,简直就是一把锋利的解剖刀。它不仅仅教你如何去找到行业标杆,更重要的是,它教会你如何“解构”这些标杆的成功,并将这种解构的思维方式内化到自己的体系中。我特别喜欢它在阐述“数据驱动决策”时所采用的类比手法,将复杂的统计过程控制(SPC)比喻成“给机器安装了眼睛和耳朵”,这让原本枯燥的数学模型变得生动可感。而且,与其他侧重宏大叙事的管理书籍不同,这本书在讨论“工具应用”时,总是会非常务实地指出“陷阱”所在。比如,它警告说,过分依赖自动化报告,可能会导致管理者失去对现场的直觉判断力。这种既肯定工具的价值,又警惕工具反噬的辩证思维,展现了作者极高的思想成熟度。整本书的行文节奏,带着一种持续的紧迫感,但这种紧迫感不是催促你快点读完,而是激励你去快点行动,去实践书中的每一个步骤,因为它深知,在质量管理的世界里,停滞不前就意味着倒退。

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这本书的装帧和排版其实相当朴素,没有花哨的色彩或夸张的标题,这反而更符合其内容本身的沉稳气质。我个人偏爱这种务实到极致的风格。我发现,这本书在处理复杂性时,有一种化繁为简的魔力。例如,在讲解风险管理与质量保障的交叉点时,作者并未采用传统的矩阵分析,而是构建了一个多维度的“决策树模型”,这个模型清晰地展示了在不同情境下,资源分配的优先级应该如何动态调整。这种结构化的思维方式,对我日常工作中处理突发事件,提供了极大的启发。我过去处理问题常常是“头痛医头,脚痛医脚”,但读完这本书后,我开始学着去看待那些“隐藏的关联”。书中对“产品全生命周期质量控制”的描述,让我第一次意识到,质量管理并非止步于出厂,它一直延伸到客户的售后反馈,甚至产品的最终报废处理。这种贯穿始终的责任感,被作者提升到了企业社会责任(CSR)的高度来讨论。这种宏大的视野,让这本书的价值超越了单纯的企业内部管理范畴,具有了更深远的哲学意味。阅读过程中,我常常需要停下来,合上书本,对着我的工作流程图思考半天,因为它总能轻易地指出我思维中的盲区或固化模式。它的文字,就像是一位冷静的、富有洞察力的导师,在引导你进行一次深刻的自我审视。

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这本《质量管理》的书,说实话,我刚拿到手的时候,心里其实是有点忐忑的。毕竟“质量管理”这四个字,听起来就挺枯燥乏味的,我担心它会是一本堆满了专业术语和晦涩理论的“砖头书”。毕竟,我不是科班出身,对ISO标准、六西格玛这些名词大多是道听途说,知道个大概,但真要深入研究,心里是没底的。然而,当我翻开第一章,那种预想中的沉闷感立刻就被一种清晰、务实的叙事风格冲散了。作者似乎非常懂得如何与一个非专业但又充满好奇心的读者对话。他没有一开始就抛出复杂的模型,而是从一个非常贴近生活的案例入手——比如一个小小的电子产品零部件是如何因为一个微小的设计缺陷导致整批产品报废的。这种叙事方式让我瞬间感觉自己不是在读一本教科书,而是在听一位经验丰富的老前辈讲述他的“血泪教训”。书中对基础概念的阐释,比如“全面质量管理”(TQM)的哲学精髓,并没有停留在口号层面,而是通过大量生动的企业转型故事来支撑。我印象最深的是关于“预防胜于检查”这一理念的论述,作者用了一种近乎于散文诗的笔调,描述了企业文化转变的内在逻辑,从“挑错者”到“赋能者”的心态演变,这种对人性与管理的深刻洞察,远超出了我对一本技术指导书的期待。整本书的节奏把握得非常好,既有理论的深度,又不失阅读的流畅性,让人愿意一页一页地往下翻,去探索每一个环节背后的逻辑与智慧。

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这本书的语言风格,我用“精准而克制”来形容最为贴切。它没有太多情绪化的表达,但每一个词语的选择都极其考究,仿佛每一个句子都经过了严格的质量检验,不容许任何冗余或模糊。我特别欣赏它对“标准制定”的讨论。作者并没有将标准视为束缚,而是将其视为“集体智慧的结晶”和“创新的基石”。书中用了一个非常巧妙的例子,对比了两个不同企业在制定内部操作手册时的心态差异:一个企业视手册为“枷锁”,总想绕过它;而另一个企业则视其为“跳板”,总想超越它。这种心理层面的差异分析,是很多技术导向的质量书籍所忽略的。此外,书中关于“跨文化质量管理”的章节,也给我留下了深刻印象。在处理全球供应链时,如何协调不同地区的文化背景和工作习惯对质量标准的影响,作者提供了一套非常具有操作性的沟通和对齐策略,而不是一刀切的“全球统一标准”口号。整本书读下来,我感觉自己完成了一次全面的思维重塑,不再将质量视为一个部门的KPI,而是理解为整个组织在面对不确定性时,所展现出的集体韧性和前瞻性。这本书的价值,不在于提供一个现成的答案,而在于提供了一套严谨的、不断自我校准的提问体系。

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