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

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贾新章等 著

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• 统计过程控制
• SPC
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• DOE
• MSA
• PPM
• 质量管理
• 六西格玛
• 工业工程
• 数据分析

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329739

商品编码：20385261600

开本：16开

出版时间：2017-11-01

页数：1

字数：1

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**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。

图书目录

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
8.5.2 Pareto图的其他应用方式
8.6 因果分析图
8.6.1 因果分析图的构成
8.6.2 因果分析图的绘制步骤
8.7 散点图
8.7.1 散点图的构成
8.7.2 散点图上显示的相关关系
思考题与习题
第9章 MSA与测量仪器精密度评价
9.1 测量仪器评价的相关概念和基本要求
9.1.1 测量仪器评价的相关概念
9.1.2 测量仪器评价的基本要求
9.2 测量仪器精密度和分辨力对SPC评价结果的影响
9.2.1 仪器精密度对工序能力指数评价结果的影响
9.2.2 仪器分辨力对参数分布评价结果的影响
9.2.3 仪器分辨力对SPC评价结果的影响
9.2.4 仪器精密度对产品合格与否评价结果的影响
9.2.5 测量仪器精密度的评价流程
9.3 测量仪器精密度评价的步骤
9.3.1 步骤1—数据采集
9.3.2 步骤2-统计受控状态的评价
9.3.3 步骤3—“重复性”的评价
9.3.4 步骤4—“再现性”的评价
9.3.5 步骤5—“精密度”的评价
9.3.6 步骤6—计算总的标准偏差σ总
9.3.7 步骤7-σ仪器与σ总之比的评价
9.4 仪器精密度评价实例
思考题与习题
第10章 出厂产品不合格水平PPM评价
10.1 PPM评价的概念和要求
10.1.1 PPM评价的基本原理
10.1.2 PPM评价数据的采集途径
10.2 产品出厂平均质量水平的评定
10.2.1 PPM分类
10.2.2 PPM计算方法一
10.2.3 PPM计算方法二
思考题与习题
参考资料

精益生产的基石：赋能卓越品质与可持续增长 在这个日益强调质量、效率和客户满意度的时代，企业面临着前所未有的挑战。如何稳定生产过程，持续提升产品质量，有效降低运营成本，并最终在激烈的市场竞争中脱颖而出？答案就蕴藏在那些被广泛应用于全球顶尖制造和服务企业，并已成为现代质量管理体系核心的精益生产理念之中。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入的探索之旅，旨在揭示精益生产的本质，并提供一套切实可行的方法论，帮助您构建一个强大、稳定、高效的运营体系，为企业的可持续增长奠定坚实的基础。 一、 精益生产：超越简单的“减少浪费” 精益生产（Lean Manufacturing）的概念，自诞生之初便以其“减少一切形式的浪费”而闻名。然而，将精益理解为仅仅是“削减成本”或“简化流程”是远远不够的。精益生产的核心是一种思维模式，一种持续改进的文化，它要求我们站在客户的角度，识别并消除所有不增值的活动，从而最大化地创造价值。 想象一下，您的生产线上，每一个环节都如同精密运转的齿轮，目标一致，效率最大化。每一道工序都经过深思熟虑的设计，只为交付最高品质的产品。每一位员工都积极参与到改进的进程中，他们的智慧和经验被充分激发。这便是精益生产所追求的理想状态。它不仅仅是关于生产线，更是关于整个组织的运营哲学，关乎从产品设计、采购、生产、销售到客户服务的每一个环节。 本书将带领您走进精益生产的殿堂，从其哲学根基出发，深入剖析其核心原则： 价值流（Value Stream）： 理解客户真正愿意为之付费的“价值”是什么，并绘制出从原材料到客户手中的完整价值流图，识别其中隐藏的浪费。 流动（Flow）： 如何打破生产中的瓶颈和等待，实现产品或服务在价值流中的顺畅流动，减少在制品库存，缩短交付周期。 拉动（Pull）： 从客户需求出发，根据实际需求进行生产，避免过量生产带来的库存积压和资源浪费，实现“适时、适量、适质”的生产。 完美（Perfection）： 精益生产并非一蹴而就，而是一个永无止境的改进过程，通过持续的学习和优化，不断逼近零浪费、零缺陷的完美状态。 我们将通过丰富的案例分析，展示不同行业、不同规模的企业如何成功运用这些原则，实现生产效率的飞跃，产品质量的显著提升，以及客户满意度的全面优化。 二、 统计过程控制（SPC）：科学的眼睛，洞察生产的奥秘 生产过程中，即使是最精密的机器和最熟练的操作员，也难免会遇到波动。这些波动是随机的，还是系统性的？它们是否会影响产品质量？我们应该如何识别并控制这些波动，以确保生产过程的稳定性和产品的一致性？ 统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）正是解决这些问题的科学利器。它运用统计学的原理和方法，通过收集和分析生产过程中的数据，来监测、控制和改进生产过程。SPC不是事后诸葛亮，而是未雨绸缪的守护者，它能在问题发生之前就发出预警，帮助我们主动管理过程，而非被动应对缺陷。 本书将为您详细解读SPC的强大力量： 理解过程的波动： 区分“普通原因”（random variation）和“特殊原因”（assignable variation），这是SPC的核心概念。普通原因来源于过程的固有属性，而特殊原因则意味着过程发生了某种变化，需要我们去查找并消除。 控制图（Control Charts）： 掌握各种类型控制图的绘制与解读，如X-bar与R图、X-bar与s图、p图、np图、c图、u图等。这些图表如同生产过程的“心电图”，实时反映着过程的状态，帮助我们判断过程是否处于统计控制状态。 过程能力指数（Process Capability Index, Cp, Cpk）： 学习如何量化生产过程满足规格要求的能力。Cp衡量过程的散布范围，而Cpk则考虑了过程均值与中心位置的偏移。理解Cpk对于评估和改进过程以满足客户需求至关重要。 SPC的应用： 探索SPC在质量改进、成本降低、效率提升等方面的实际应用，例如通过SPC降低废品率，缩短检测周期，优化设备参数等。 我们将通过大量实际数据和图表，演示如何一步步构建有效的SPC体系，并通过实际案例展示SPC如何帮助企业实现从“被动检测”到“主动控制”的转变。 三、 实验设计（DOE）：智慧的探索，解锁最优参数 在产品开发、工艺优化和问题解决的过程中，我们常常需要探索不同因素（如温度、压力、时间、材料配比等）对结果（如产品性能、收率、强度等）的影响。是凭经验猜测，还是大海捞针式地逐一尝试？这两种方式都效率低下且成本高昂。 实验设计（Design of Experiments, DOE）则提供了一种系统、高效的实验方法。它通过精心设计实验方案，用最少的实验次数，同时研究多个因素及其交互作用对结果的影响，从而快速找到最优的工艺参数组合，加速产品研发，优化生产工艺，并解决复杂的技术难题。 本书将带您领略DOE的智慧魅力： DOE的基本原理： 理解随机化、重复和区组等实验设计中的基本原则，确保实验结果的可靠性。 全因子设计（Full Factorial Design）： 学习如何系统地研究所有因素的所有水平组合，获得最全面的信息。 部分因子设计（Fractional Factorial Design）： 在成本和时间有限的情况下，如何选择效益最佳的部分因子设计，高效地筛选出关键影响因素。 响应面法（Response Surface Methodology, RSM）： 当需要寻找最优的连续变量组合以最大化或最小化某一响应时，RSM是您不可或缺的工具。 DOE的应用： 通过生动的案例，展示DOE在配方优化、工艺参数设定、新产品开发、故障诊断等方面的应用，以及如何通过DOE实现研发周期的缩短和成本的降低。 您将学会如何根据实际问题，选择合适的DOE方法，设计实验方案，分析实验数据，并最终将实验结果转化为切实可行的工艺改进措施。 四、 量具研究（MSA）：信任的基石，确保测量准确可靠 在进行SPC分析、DOE实验以及日常质量检验时，所有的数据都依赖于测量。如果测量本身就存在偏差或不稳定性，那么基于这些测量得出的结论将是错误的，甚至会误导决策。 测量系统分析（Measurement System Analysis, MSA）旨在评估和改进测量系统的准确性、精密度和稳定性。一个可靠的测量系统是实施一切质量管理工具的前提，它如同我们评价事物的“尺子”，必须精确可靠。 本书将引导您掌握MSA的精髓： 测量系统的组成： 理解测量系统包括哪些要素，如操作员、仪器、标准件、方法和环境等。 变异的来源： 识别测量系统中可能存在的各种变异来源，如偏倚（Bias）、线性（Linearity）、稳定性（Stability）和重复性与再生性（Gage R&R）。 Gage R&R研究： 掌握执行和分析Gage R&R（重复性与再生性）研究的方法。这是一个评估测量系统固有变异性的核心工具，能够区分操作员间的差异（再生性）和测量仪器本身的变异（重复性）。 可接受的测量系统： 学习如何根据行业标准和实际需求，判断测量系统是否可接受，并提出改进建议。 MSA的应用： 了解MSA如何帮助我们选择合适的测量工具，培训操作员，优化测量流程，从而提高数据的可信度，为质量决策提供坚实的依据。 通过MSA，您将能够建立一个让您信任的测量体系，确保您的SPC图表、DOE实验结果以及日常检验都建立在可靠数据之上。 五、 百万分之缺陷（PPM）：量化的标尺，驱动卓越的追求 在质量管理的宏大叙事中，如何用一个简洁明了的指标来衡量产品或服务的质量水平？百万分之缺陷（Parts Per Million, PPM）提供了一个强大的视角。它将质量目标量化，使我们能够清晰地了解每生产一百万件产品中，有多少存在缺陷。 PPM不仅仅是一个数字，它更代表着一种追求极致的质量文化。从数千PPM到数百PPM，再到个位数PPM，每一步的迈进都意味着质量的巨大飞跃，都意味着客户体验的显著改善，以及企业竞争力的增强。 本书将深入阐述PPM的意义和应用： PPM的计算与解读： 学习如何根据实际情况计算PPM值，并理解其在不同行业和应用场景下的含义。 PPM与质量目标： 将PPM作为设定和衡量质量改进目标的基准，例如“将某项缺陷的PPM值降低20%”。 驱动PPM改进的工具： 探讨如何运用SPC、DOE、MSA等工具，系统地识别和消除导致PPM升高的根本原因，从而实现PPM值的持续下降。 PPM在客户满意度中的作用： 理解低PPM值如何直接转化为高客户满意度，以及它在赢得和保持客户方面的关键作用。 从PPM到零缺陷的愿景： 将PPM作为一个阶梯，激励企业不断追求零缺陷的终极目标，实现卓越的运营。 我们将通过实例说明，如何在企业内部建立PPM意识，如何将PPM目标融入日常管理，以及如何通过系统性的改进措施，一步步将PPM值推向极致。 总结：构建您的卓越质量体系 本书并非孤立地介绍每一个技术概念，而是将它们有机地结合起来，为您呈现一个相互支撑、协同作用的质量管理体系。SPC提供洞察，DOE提供优化，MSA提供信任，而PPM则提供量化的标尺和驱动力。所有这些工具，都指向同一个目标：持续改进，创造卓越。 无论您是身处制造业、服务业，还是正在进行产品开发或流程优化，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具。它将帮助您： 识别并消除生产过程中的浪费。 建立稳定、可控的生产过程。 提高产品质量，降低废品率。 加速产品研发和工艺优化。 确保测量数据的准确可靠。 量化质量目标，驱动持续改进。 提升客户满意度，增强市场竞争力。 精益生产的理念，SPC的科学方法，DOE的智慧探索，MSA的信任保障，以及PPM的量化追求，它们共同构成了通往卓越品质的坚实道路。翻开本书，踏上这场赋能卓越的变革之旅，让您的企业在高质量、高效率的道路上，行稳致远。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的质量工程师，我对各种质量工具和方法都颇有研究。这本书的出现，无疑为我提供了一个全新的视角来审视并深化我对统计过程控制的理解。其中，关于Cpk（过程能力指数）的章节，我尤其觉得写得非常到位。它不仅仅是简单地介绍了一个公式，而是详细分析了Cpk的内涵、计算方法以及它在衡量过程稳定性和能力方面的重要作用。书中通过大量实际生产数据的分析，展示了如何利用Cpk来评估现有生产过程是否能稳定地满足产品规格要求，以及如何通过持续改进来提升Cpk值。我特别欣赏作者在解释Cpk与其他过程能力指数（如Cp）的区别时所做的细致分析，这对于避免在实际应用中产生误解至关重要。同时，书中对于如何根据Cpk值来制定改进计划，以及如何设定合理的质量目标，也提供了非常有价值的指导。这本书的实践性很强，它不是停留在理论层面，而是深入到具体的操作层面，这对于我们这些一线质量工作者来说，是非常宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

一直对生产制造领域的质量管理抱有浓厚的兴趣，尤其是在“零缺陷”理念日益普及的今天。最近偶然间翻阅了这本《统计过程控制理论与实践——SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM技术》，虽然我并非该领域的专业人士，但其深入浅出的讲解方式还是让我印象深刻。书中对SPC（统计过程控制）的介绍，让我看到了如何通过科学的方法，在生产过程中就发现并纠正潜在的问题，而不是等到产品出现不良品再去返工。特别是关于控制图的讲解，从最基础的Xbar-R图到更复杂的Shewhart图，都配有清晰的图示和实际案例，让我能直观地理解其原理和应用。作者对于如何设定控制限、识别失控状态以及采取纠正措施的步骤进行了详细的阐述，这对于我理解如何通过数据驱动来优化生产流程提供了宝贵的思路。此外，书中的一些统计学基础知识的讲解，也恰到好处地穿插其中，为读者提供了必要的理论支撑，即使是对统计学不太熟悉的读者，也能逐步掌握。这本书的价值在于，它不仅提供了理论框架，更强调了实践操作的重要性，这一点对于想将SPC真正落地到企业生产中的读者来说，是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚步入职场的年轻人，我对如何将课堂上学到的理论知识应用到实际工作中感到有些迷茫。在导师的推荐下，我阅读了这本书，它像是一本“武功秘籍”，为我打开了通往质量管理世界的大门。书中的PPM（百万分之一）技术部分，让我对“零缺陷”这个目标有了更清晰的认识。作者详细讲解了如何计算PPM值，以及它在衡量产品缺陷率方面的重要意义。更重要的是，书中展示了如何通过SPC、DOE和MSA等工具的结合应用，来逐步降低PPM值，最终实现高水平的质量目标。我特别喜欢书中的一些小贴士和注意事项，它们往往能点醒我，让我避免一些常见的错误。而且，书中的语言风格比较朴实，没有太多晦涩难懂的术语，即使是初学者也能轻松理解。对于我来说，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，它教会我如何用数据说话，如何用科学的方法解决问题，这对我未来的职业发展有着重要的启示作用。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这类从事复杂精密仪器制造的企业来说，质量的稳定性和可靠性是生存和发展的生命线。这本书在理论上的严谨性和在实践上的操作性上都达到了一个很高的水平。它不仅详细阐述了SPC、Cpk、DOE、MSA、PPM等核心质量工具的原理和方法，更重要的是，它提供了一套系统性的解决方案，帮助企业将这些工具有效整合，形成一套完整的质量管理体系。书中对不同行业、不同场景下的应用案例分析，让我看到了这些工具的普适性和灵活性。例如，在精密机械加工领域，如何利用SPC来监控关键尺寸的偏差；在半导体制造领域，如何运用DOE来优化工艺参数以提高良率；在医疗器械行业，如何通过MSA来保证测量系统的准确性，从而满足严格的监管要求。这本书的价值在于，它不仅能为质量管理人员提供专业的指导，也能为研发、生产、工程等部门的同事提供重要的参考，有助于打破部门壁垒，共同提升企业整体的质量水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的管理者，在推动企业数字化转型过程中，我一直在寻找能够提升生产效率和产品质量的有效工具。这本书的出现，让我对统计过程控制有了更系统、更全面的认识。书中关于DOE（实验设计）的章节，让我看到了如何通过科学的实验方法，在有限的资源下，高效地找出影响产品质量的关键因素，并优化这些因素的取值。作者通过生动的案例，展示了如何设计全因子设计、部分因子设计以及响应面设计等，以及如何在分析实验结果时使用ANOVA（方差分析）等统计工具。这对于我们企业在产品研发和工艺优化过程中，避免盲目试错，科学决策，节省大量时间和成本，具有非常重要的现实意义。此外，书中对MSA（测量系统分析）的介绍，也引起了我的极大兴趣。一个准确可靠的测量系统是进行SPC和DOE的基础，书中对MSA的原理、方法和评估指标的阐述，帮助我理解了如何确保我们的测量数据是可信的。