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| 編輯推薦： |
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世界需要中国制造，但激烈的全球竞争对中国制造提出了严峻考验。面对不断提升的客户要求，过程能力分析尤为重要。孙静等专著的《过程能力分析》系统梳理过程能力分析的应用现状与研究成果；指出生产现场混用、误用现象的原因，解决了存在的解释混乱、矛盾甚至错误的问题；给出自相关过程的设计方案及分析结果，探讨了多兀自相关过程控制的途径。
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| 內容簡介： |
中国制造在全球制造中扮演着越来越重要的角色
，然而围绕着中国制造的国际争端层出不穷，恶性质 量事件触目惊心。世界需要中国制造，但激烈的全球
竞争对中国制造提出了严峻考验。面对不断提升的客 户要求，过程能力分析尤为重要。
《过程能力分析》系统梳理过程能力分析的应用
现状与研究成果；指出生产现场混用、误用现象的原 因，解决了存在的解释混乱、矛盾甚至错误的问题；
给出自相关过程的设计方案及分析结果，探讨了多兀 自相关过程控制的途径。 《过程能力分析》不仅
可以服务于质量科学研究人员的科学研究，而且为企 业正确有效地使用过程能力。
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| 目錄：
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第1章 引言
1．1 过程能力与指数
1．2 统计过程控制
1．2．1 波动理论
1．2．2 常规控制图的判断准则
1．2．3 过程改进的策略
1．3 过程能力分析的假设前提
1．3．1 统计控制状态的假设
1．3．2 样本代表性的假设
1．3．3 正态分布的假设
1．3．4 数据的独立性假设
第2章 过程能力分析
2．1 过程能力
2．2 过程能力指数
2．2．1 传统的过程能力指数
2．2．2 一般化的过程能力指数
2．2．3 考虑目标值的过程能力指数
2．2．4 基于合格率的过程能力指数
2．3 过程性能指数
2．3．1 传统的过程性能指数
2．3．2 一般化的过程性能指数
2．4 指数的可靠性研究
2．4．1 过程能力指数的概率特性
2．4．2 测量误差的影响
第3章 过程能力指数与过程性能指数的对比分析
3．1 过程能力指数与过程性能指数
3．2 单值数据的过程能力指数与过程性能指数
3．2．1 单值数据
3．2．2 指数的估计
3．2．3 数据模拟及分析
3．3 成组数据的过程能力指数与过程性能指数
3．3．1 成组数据
3．3．2 指数的估计
3．3．3 数据模拟及分析
3．4 实例分析
3．4．1 过程性能指数的计算
3．4．2 过程能力指数的计算
3．5 小结
第4章 自相关过程能力分析
4．1 自相关过程的统计控制状态
4．2 基于AR1模型的参数估计
4．2．1 AR1模型及相关估计
4．2．2 自相关对样本均值和方差的影响
4．3 自相关对基于观测值的过程能力指数的影响
4．3．1 自相关对Cpr影响
4．3．2 自相关对Cpkr影响
4．3．3 自相关对Cpmr影响
4．3．4 三种指数的置信区间效果分析
4．4 自相关对基于残差的过程能力指数的影响
4．5 小结
第5章 基于AR1模型的过程能力分析方案
5．1 过程能力指数的五种设计方案
5．1．1 基于模型的设计方案
5．1．2 不基于模型的设计方法
5．2 五种设计方案的比较
5．2．1 小样本情况下的比较
5．2．2 大样本情况下的比较
5．3 自相关过程的过程能力分析流程
5．4 实例分析
5．4．1 检验过程是否受控
5．4．2 正态性检验
5．4．3 确定自相关模型
5．4．4 计算过程能力指数
5．4．5 制定行动方案
5．5 小结
第6章 多元过程能力分析
6．1 以区域比构造的多元过程能力指数
6．2 以损失函数构造的多元过程能力指数
6．3 以不合格率构造的多元过程能力指数
6．4 以数据降维法构造的多元过程能力指数
6．5 以向量法构造的多元过程能力指数
6．6 其他多元过程能力指数
第7章 多元自相关过程控制及能力分析
7．1 多元自相关过程的残差T2控制图
7．1．1 多元自相关过程的残差T2控制图模型
7．1．2 多元自相关过程的偏移量
7．1．3 多元自相关过程残差T2控制图的控制效果
7．2 多元自相关过程的VAR控制图
7．2．1 向量自回归模型的性质
7．2．2 VAR控制图
7．2．3 VAR控制图的应用
7．2．4 VAR控制图的控制效果
7．2．5 VAR控制图与残差T2控制图的对比研究
7．2．6 结论
7．3 以区域比构造的多元自相关过程能力指数
7．3．1 基于VAR控制图的多元过程能力指数
7．3．2 基于残差T2控制图的多元过程能力指数
附录A 实例数据
附录B 公式证明
B．1 Cpkr估计量的期望值及近似偏移量
B．2 以T为目标值的非中心二阶矩的方差
B．3 Cpmr的偏移量上限
B．4 Cpmr估计量的近似置信区间
附录C 多元自相关过程残差T2控制图模拟步骤
附录D 多元自相关过程残差T2控制图模拟数据
参考文献
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