正版L 统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术 贾新章等 电 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾新章等 著

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• PPM
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• 工业工程
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• 质量改进

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329739

商品编码：27612507870

包装：平装-胶订

出版时间：2017-11-01

图书基本信息
图书名称	统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术
作者	贾新章等
定价	69.00元
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121329739
出版日期	2017-11-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

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 7.2 试验设计的基本步骤与关键技术 7.2.1 试验设计的基本步骤 7.2.2 步骤1：明确试验目的、确定表征对象 7.2.3 步骤2：确定影响表征对象的因素及其变化范围 7.2.4 步骤3：选择试验类型、制订试验方案 7.2.5 步骤4：实施试验、采集数据 7.2.6 步骤5：数据分析 H 7.2.7 步骤6：基于表征模型实现过程的控制与优化 7.2.8 步骤7：结论与建议 7.2.9 试验设计类型 7.2.10 试验设计数据分析方法 7.3 方差分析 7.3.1 一个示例——方差分析的作用 7.3.2 单因素试验的方差分析 7.3.3 多因素试验的方差分析 7.3.4 方差分析的基本假设 7.3.5 数据转换 7.4 回归分析 7.4.1 回归分析的基本概念 7.4.2 一元线性回归 7.4.3 一元非线性回归 7.5 两水平全因子试验设计 7.5.1 因子试验设计与两水平因子设计 7.5.2 两水平全因子试验设计实例——外延层生长工艺 7.5.3 基于模型的优化策略——晶体外延层生长工艺的优化 7.5.4 讨论——试验类型的选取 7.6 试验设计应用实例与分析 7.6.1 微电路热氧化工艺的表征与优化 7.6.2 基于D优化的等离子刻蚀工艺的表征与优化 思考题与习题 第8章 常用的统计分析工具 8.1 直方图 8.1.1 直方图的含义与作用 8.1.2 直方图的绘制步骤 8.1.3 直方图的使用 8.2 概率纸 8.2.1 什么是概率纸 8.2.2 正态概率纸 8.2.3 对数正态概率纸应用实例 8.3 箱线图 8.3.1 箱线图的构成 8.3.2 箱线图的应用 8.4 检查表和分层法 8.4.1 检查表 8.4.2 分层法 8.5 Pareto图 8.5.1 Pareto图的基本构成

编辑推荐

制造过程质量控制方面的实用教材。

文摘

序言

好的，这是一份关于其他相关技术书籍的详细简介，内容涵盖了统计过程控制（SPC）理论、过程能力分析（Cpk）、实验设计（DOE）、测量系统分析（MSA）以及缺陷率分析（PPM）等领域，但不涉及您提到的特定书籍《正版L 统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术 贾新章等 电》。 --- 《精益制造与六西格玛实战指南：从基础到高级应用》 书籍导言 在全球化竞争日益激烈的今天，企业对产品质量和生产效率的要求达到了前所未有的高度。为了在市场中保持领先地位，制造企业迫切需要一套系统、科学的管理工具和方法论来持续改进其运营流程。本书《精益制造与六西格玛实战指南：从基础到高级应用》正是为满足这一需求而精心撰写。它深度融合了精益生产（Lean Manufacturing）的效率理念与六西格玛（Six Sigma）的质量控制框架，旨在为读者提供一套全面、可操作的质量与运营改进工具箱。 本书的编写基于对现代制造业一线实践的深刻理解，强调理论与应用的紧密结合。它不仅阐述了各项工具背后的数学原理和统计学基础，更侧重于如何将这些工具融入日常生产管理和持续改进项目中，帮助企业实现“更快、更好、更省”的制造目标。 第一部分：六西格玛方法论与DMAIC框架 本部分将六西格玛作为质量改进的核心方法论进行系统介绍。六西格玛不仅仅是一个统计指标，更是一种系统性的解决问题的文化和流程。 章节一：六西格玛基础与文化导入 详细解析六西格玛的定义、历史沿革及其在不同行业中的应用潜力。重点探讨了六西格玛项目的组织架构——包括冠军（Champion）、黑带（Black Belt）、绿带（Green Belt）的职责划分与角色定位。同时，本书深入剖析了将六西格玛理念植入企业文化所需进行的变革管理工作，强调高层支持和全员参与的重要性。 章节二：DMAIC五步法深度解析 本书将DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）视为改进项目的生命线。 定义（Define）：讲解如何使用SIPOC图、项目章程（Project Charter）来精确界定问题范围、明确客户（CTQ，关键质量特性）需求和项目目标。 测量（Measure）：这一阶段是数据驱动决策的基础。本书详尽介绍了数据采集的规范、过程性能基线的建立，以及如何利用流程图和价值流图（VSM）来直观展现当前状态。 分析（Analyze）：重点在于找出问题的根本原因（Root Cause）。读者将学习如何运用鱼骨图（因果图）、帕累托图（Pareto Chart）来识别关键因素，并引入推导性的统计工具来验证假设。 改进（Improve）：探讨了各种流程优化技术，包括DOE（实验设计）的应用初步介绍、头脑风暴的应用以及实施“快速、小批量”的试点验证策略。 控制（Control）：阐述如何将改进成果固化为标准作业程序（SOP），并利用统计过程控制图等工具进行长期监控，确保过程不再“漂移”。 第二部分：过程能力分析与统计监控（SPC）进阶 本部分聚焦于过程性能的量化评估与实时监控，这是维持质量稳定的核心技术。 章节三：过程能力指数（Cp, Cpk, Pp, Ppk）的精细解读 过程能力不再是简单的“是否合格”的问题，而是“合格的程度有多高”。本书详细区分了短期（基于$pm 3sigma$）和长期（基于过程平均漂移）能力指数的计算与应用场景。特别强调了Cpk在评估过程中心偏离公差限时的重要性，以及如何根据不同的过程变异分布形态选择合适的分析指标。同时，本书也讨论了非正态分布过程的分析方法，避免“一刀切”使用正态分布假设导致的错误判断。 章节四：统计过程控制图的动态应用 SPC是防止缺陷产生的预防性工具。本书超越了基础的X-bar和R图，深入讲解了适用于不同数据类型的控制图： 计数型数据图表：如P图（不合格品率图）和C图（不合格品数图）在批量生产中的应用。 计数值数据图表：如I-MR图（个体值-移动极差图）在小样本或连续流数据中的应用。 特殊图表：介绍了EWMA（指数加权移动平均）图和CUSUM（累积和）图，它们对微小、持续的工艺变化具有极高的敏感性，是高端质量控制的必备工具。 本书详细指导读者如何设置控制限、解读“非随机”的信号，并建立起当控制图发出警报时，操作人员应立即采取的标准化反应计划。 第三部分：实验设计（DOE）与优化实践 要实现卓越的质量，必须主动设计和优化工艺参数，而非被动地等待问题发生。DOE是实现这一目标的关键。 章节五：实验设计的统计原理与因子筛选 本章系统介绍了DOE的基本概念，如因子、水平、响应变量、重复和随机化。重点讲解了全因子设计（Full Factorial Design），帮助读者理解各因子主效应和交互作用的含义。随后，本书引入了部分因子设计（Fractional Factorial Design），这是在资源有限或因子众多的情况下，高效筛选出关键影响因子（主效应和低阶交互作用）的实用方法。 章节六：响应曲面法（RSM）与稳健设计 当关键因子被识别后，RSM（Response Surface Methodology）用于建立因子与响应变量之间的数学模型，并找到使响应变量最优（如最大化产量或最小化变异）的工艺条件组合。RSM部分将详细介绍中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计。此外，本书还引入了田口方法（Taguchi Methods）的核心思想——稳健设计（Robust Design），指导工程师如何设计出对环境干扰（噪声因子）不敏感的“健壮”流程。 第四部分：测量系统分析（MSA）与质量保证 任何基于数据的决策都必须建立在准确的测量基础之上。MSA确保了数据的可靠性。 章节七：测量系统变异的识别与量化 本章聚焦于如何评估测量设备的精度和准确性。详细阐述了重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）的概念，即GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）研究。本书提供了操作指南，指导读者如何设计、执行和分析三种主要的GR&R研究类型：量具重复性（Gauge R&R）研究、属性量具一致性研究以及量测系统线性及准确性分析（Linearity and Accuracy Study）。通过MSA的结果，读者将能明确区分是“过程本身有问题”还是“测量工具不可信”。 第五部分：面向客户的质量度量——PPM与可靠性 质量的最终体现是对客户承诺的兑现。本部分关注如何将内部过程指标转化为外部客户可感知的指标。 章节八：百万分之缺陷率（PPM）的计算与目标设定 PPM是衡量高可靠性产品的标准单位。本书解释了如何根据过程能力数据（如Cpk或Z值）精确换算出预期的PPM水平。强调了在不同质量体系标准（如汽车行业或医疗器械行业）中，PPM目标值的含义差异。此外，本章还讨论了缺陷的分类、缺陷的成本计算（COQ，质量成本）以及如何利用PPM趋势图来监测长期质量表现。 结语 《精益制造与六西格玛实战指南：从基础到高级应用》旨在成为企业质量工程师、生产经理和项目负责人的案头必备工具书。它不仅仅是理论的汇编，更是一份通往卓越运营的实践蓝图。通过系统学习和应用本书介绍的工具，您的团队将能够更科学地识别瓶颈，更有效地优化参数，并最终构建一个具备自我诊断和持续改进能力的高质量生产体系。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像跟随一位经验丰富的老工程师在车间里进行实地考察和指导。它最打动我的地方在于，作者似乎完全理解一线操作者在实际应用这些统计工具时会遇到的实际困难和陷阱。比如，它不仅仅告诉你“应该”怎么做，更会告诉你“为什么”要这样做，以及如果数据出现异常时，你的思维应该如何快速地从统计层面跳转到工艺层面去寻找问题的根源。这种将理论与实际生产场景无缝对接的能力，是许多纯理论教材所不具备的。我尤其喜欢它对“过程能力”这一概念的阐述，它没有用生硬的数学语言来堆砌，而是用非常贴近工程验收标准的方式来解读Cpk的实际意义，这极大地提升了我们团队对质量指标的理解深度，不再仅仅是计算一个数字，而是真正理解这个数字背后所代表的生产稳定性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格是那种非常典型的、教科书式的严谨，但又出奇地具有说服力。它没有过多花哨的修辞或引人入胜的故事，完全是以事实和逻辑说话。对于我这种偏好结构化知识体系的读者来说，这种表达方式非常对胃口。我发现自己很少需要回头去查阅前面的定义，因为作者在首次引入新概念时，就已经把它置于一个非常稳固的知识框架之内了。特别是关于实验设计（DOE）的部分，章节安排得极其巧妙，从单因子到多因子，再到响应曲面法，每进一步都建立在前一节的基础上，使得整个DOE的学习曲线非常平滑。每次我合上书本，都有一种“豁然开朗”的感觉，仿佛之前模糊不清的质量改进思路，此刻都被这套理论体系清晰地梳理了一遍。

评分☆☆☆☆☆

从阅读的舒适度来看，这本书的排版和字体选择也体现了专业出版的水准。页边距适中，使得在阅读过程中可以方便地做笔记和标记重点，这对于需要反复研读的专业书籍至关重要。而且，它在章节末尾设置的思考题和回顾总结，非常有助于巩固学习效果。我特别喜欢它在介绍完一套完整的工具链后，会有一个集成应用案例，将SPC、Cpk、DOE串联起来，展示一个完整的质量改进项目是如何从发现问题到确定最优参数，再到长期监控的全过程。这种系统性的视角，极大地拓宽了我们质量工程师的工作视野，让我们不再局限于单一的统计指标，而是能够从更宏观、更可持续的角度去规划和实施质量管理战略。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在细节处理上的用心程度，远超一般工具书的范畴。很多看似微不足道的知识点，比如测量系统分析（MSA）中对Gauge R&R的计算偏差容忍度，或者在PPM计算中如何处理非正态分布数据，作者都进行了细致入微的探讨和说明。这种对“边缘地带”问题的关注，恰恰体现了作者深厚的实践功底，因为在实际工作中，最容易出问题的地方往往就在这些“边界条件”上。它不是一本只教你如何使用软件功能的书，而是一本教你如何“思考”质量问题的书。阅读过程中，我不断地在对比自己过去的工作方法，书中提供的标准和规范，像一面镜子，清晰地照出了我过去流程中存在的冗余和不规范之处，这带来的自我修正和提升是立竿见影的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有专业感，配色沉稳，字体清晰易读，一看就知道是深耕于工程和质量管理领域的专业著作。我最欣赏的是它在内容组织上的严谨性，逻辑层次非常分明，从基础的统计学原理出发，逐步深入到SPC、Cpk等核心工具的应用，对于初学者来说，它提供了一条清晰的学习路径，让人不至于在复杂的公式和概念中迷失方向。书中大量的图表和案例分析，更是将抽象的理论具象化，这对于我们这些需要将理论快速转化为实践的工程技术人员来说，简直是福音。比如在讲解控制图的构建和判异准则时，作者似乎非常注重动手操作的细节，把每一步骤都掰开了揉碎了讲，使得原本看似高深莫测的统计工具变得触手可及。这本书的厚度也足以说明其内容的详实程度，它不只是泛泛而谈，而是真正深入到了方法论的内核，让人感觉这是一本可以放在案头，随时翻阅，用于指导日常质量改进工作的“宝典”。