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| 編輯推薦： |
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过程是现代管理的基本概念之一，过程管理也是现代质量管理的基本方式之一。对于企业或组织而言，过程是因，应当通过过程取得结果。统计过程控制聚焦于过程质量的监测，减少或消除过程变异，是过程管理的思想的集中体现。《现代工业制造过程质量控制优化设计》理论与实践紧密结合，不仅为学习和研究统计过程控制提供了重要的参考，同时为现代工业制造环境下的统计过程控制的应用提供了切实可行的实现技术。
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| 內容簡介： |
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《现代工业制造过程质量控制优化设计》从波动理论出发，以过程为基础，以实证和仿真为手段，系统地研究了具有各种不同质量特性的产品在其实现过程中，减小和控制波动的理论、方法和实现技术。《现代工业制造过程质量控制优化设计》从理论和应用两个角度为实时监控生产系统提供了切实可行的实现技术。在多变量、自相关、非正态等多种过程由于生产制造技术和加工方式的变革发生变化的背景下，《现代工业制造过程质量控制优化设计》分别提出了统计过程控制的改进方法，以满足使用要求并进一步提高对过程异常波动的监控能力，对工业企业提高过程质量，增强企业的市场竞争力具有重要价值。
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| 關於作者： |
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王海宇，博士，教授，郑州大学特聘教授，美国质量协会ASQ senior会员。主要研究方向：质量管理、工业工程。毕业于西北工业大学管理科学与工程专业，获博士学位。从2000年至今一直从事质量管理领域研究、教学和管理咨询工作。先后主持和参与完成8项国家科学基金项目、4项航空部基金项目的研究工作，近年来在国内外核心期刊和国际会议发表论文40 余篇。
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| 目錄：
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第1 章绪论1
1.1 过程与波动 2
1.2 统计过程控制(SPC) 3
1.3 控制图的性能度量 5
1.3.1 平均运行长度(ARL) 5
1.3.2 平均产品长度(APL) 7
第2 章统计质量控制理论概述9
2.1 波动理论 10
2.2 统计质量控制的用途和应用原则 10
2.3 质量数据的取得与整理 11
2.4 统计质量控制的统计推断 13
2.4.1 数据特征值 14
2.4.2 常用的概率分布 15
2.5 控制图方法 17
2.5.1 控制图的基本形式 17
2.5.2 控制图的原理 18
2.5.3 控制图的作用 20
2.5.4 控制图的分类 21
2.5.5 控制图的应用程序与作法 23
2.5.6 控制图的观测与分析 33
2.6 过程监控技术的研究现状 36
2.6.1 正态过程监控 36
2.6.2 非正态过程监控 37
2.6.3 小波动过程监控 38
2.6.4 多元过程监控 39
2.6.5 自相关过程监控 42
第3 章休哈特常规控制图的优化设计方法45
3.1 休哈特控制图的设计思想 45
3.2 基于APL的休哈特控制图的设计 45
3.3 灵敏度分析 47
3.3.1 均值变化的灵敏度分析 47
3.3.2 方差变化的灵敏度分析 51
3.3.3 均值方差都改变的灵敏度分析 53
3.4 监控效率比对 57
3.5 指数加权移动平均(EWMA) 控制图 59
3.6 EWMA图的优化设计 61
3.6.1 平均产品长度的计算 62
3.6.2 参数的选择 64
3.6.3 设计效果比较 68
3.7 改进的EWMA图的使用 69
第4 章偏态过程下控制图的改进优化设计71
4.1 赋权方差(WV) 方法 71
4.2 非对称休哈特图的优化设计 73
4.2.1 控制方案的设计 73
4.2.2 灵敏度分析 76
4.2.3 偏态休哈特图设计与一般方法的比较 80
4.2.4 偏态情况设计的使用 80
4.3 偏态过程的EWMA图 81
4.3.1 偏态EWMA图的构造 82
4.3.2 平均运行长度的计算方法 82
4.3.3 偏态EWMA图的设计 84
4.3.4 监控效果比较 86
第5 章多个变量同时监控的控制图改进设计88
5.1 HotellingT2 图 88
5.2 小波动控制图 89
5.2.1 MCUSUM图 89
5.2.2 MEWMA图 90
5.3 改变报警规则的多变量控制图 92
5.3.1 平均运行长度的计算 93
5.3.2 使用案例 96
5.4 效率分析与比较 97
5.5 基于虚拟元回归的失控信号诊断 99
5.5.1 二元质量控制的诊断方法 99
5.5.2 多元质量控制的诊断 101
5.5.3 一个二元质量控制的诊断算例 101
5.5.4 诊断方法比较 103
第6 章存在自相关特性的过程控制图改进设计106
6.1 时间序列拟合模型 106
6.1.1 AR模型 106
6.1.2 MA模型 107
6.1.3 ARMA模型 108
6.1.4 模型识别和参数估计 108
6.2 用残差消除过程自相关 109
6.3 EWMA残差控制图 111
6.3.1 过程均值的EWMA残差图 111
6.3.2 过程方差的EWMA残差图 111
6.3.3 EWMA残差控制图的应用 112
6.3.4 几种残差控制图的比较 114
第7 章时变过程下的控制图改进116
7.1 时变离散过程下的质量控制 116
7.2 基于离散BP神经网络的时变过程质量控制 118
7.2.1 离散BP神经网络改善法 118
7.2.2 离散时变过程质量控制模型 120
7.2.3 质量监控模拟实验 121
7.3 时变连续过程的SPC/APC整合策略 127
7.3.1 MMSE调整后的监控 128
7.3.2 PI调整后的监控 129
7.3.3 监控效率分析 131
7.3.4 算例 133
7.4 带有延迟的时变连续过程的质量控制 136
7.4.1 多重延迟自动反馈控制的监控模型 136
7.4.2 反馈调整后的统计过程监控 137
7.4.3 算例分析 141
第8 章总结与展望144
8.1 研究总结 144
8.2 创新点 145
8.3 研究展望 146
参考文献147
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| 內容試閱：
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21世纪是质量的世纪。随着经济全球化的不断发展，国家、市场、企业及产品之间的竞争变得越来越激烈，且其竞争终归结为技术的竞争和产品质量的竞争。任何一个组织都必须视质量为生命，以持续质量改进为永恒的目标。产品质量的好坏直接影响着企业的生存空间。影响产品质量的因素趋于更多更复杂，对质量控制的要求越来越迫切，因此质量控制在现代生产中的地位越来越突出，对现代生产企业来说，质量控制具有过去无法比拟的重要意义。
统计过程控制（statistical process control，SPC）是生产过程中使用广泛、有效的质量管理和控制的手段，其重要性在ISO9000质量管理标准、六西格玛管理等中均予以强调。SPC的核心是控制图理论，控制图作为质量管理的一种有效的方法已经被人们广泛地进行了研究和应用。它通过监控生产过程的质量波动情况，判断并发现异常因素，具有稳定生产、保证质量、积极预防的作用。但随着互联网技术和自动控制方法等先进制造技术在工业环境下的深化应用，传统的统计质量控制方法的应用前提受到了挑战，使得质量控制效果大打折扣。例如，通常在进行过程质量控制时，要求被监控的质量特性数据服从独立正态分布，但工业传感器在质量检测和数据采集过程中的广泛应用往往导致过程数据的显著自相关特性，若应用传统的控制图方法往往容易出现较为频繁的误发错误报警，这使得质量管理人员不能有效对过程质量水平进行准确判断，继而导致质量控制的失效。
正是上述原因触发了本书的写作。首先，希望通过本书向读者介绍如何正确而深刻地理解和应用统计过程控制的系统方法，然后针对现代工业制造环境，按照过程质量数据可能的分布形态和统计特性，分别在偏态（非正态分布）、多变量（多个质量特性同时监控）、自相关、时变等过程状态下，研究统计过程控制技术的有效应用方法，以指导具体应用背景下的质量控制实践。
本书由王海宇教授提出整体框架结构，并对全书进行统稿、修改、定稿。参加本书写作的还有郑州大学的位贺贺（第1、3章）、王小宁（第2、4章）。本书作者参考了相关的中外专著、教材和研究论文，由于篇幅有限，未能一一列出，在此向各位作者、研究者表示真挚的感谢！
本书的目标是提供一本能够反映研究成果和实践动向的高质量读物，为现代工业企业的生产实践提供有效的指导，但书中难免有不妥和疏漏之处，衷心希望能够得到学界同仁、企业界同行以及广大读者的批评指正，促进彼此的共同成长！
著者
2021年9月
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