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内容大纲
在国家全力推进“新质生产力”战略和建设“质量强国”的大背景下，质量管理学的地位愈发重要。本书基于数据驱动的问题解决与质量改进理念，共分7篇19章。第1篇“绪论”系统梳理了质量管理的历史演变及六西格玛管理方法；第2～6篇依据定义、测量、分析、改善和控制5个阶段，介绍质量管理的核心工具和实践路径；第7篇“应用与前沿”则重点探讨了六西格玛管理法在不同行业和场景下的实际案例与最新发展。
融合大数据时代的智能质量管理理念，本书对传统质量管理理论与方法进行了创新与拓展，弥补了传统模式在数据分析和智能应用方面的不足，为学生与从业者在面对复杂多变的质量问题时，提供了行之有效的理论基础与实用工具。全书内容紧扣学术与产业的前沿需求，可作为高等院校工业工程及相关专业“质量管理学”课程的教材，也可供研究人员与企业相关从业人员参考。 -
作者介绍
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目录
第1篇 总论
第1章 绪论
1.1 质量管理历史
1.1.1 工业化时代以前的质量管理
1.1.2 工业化时代的质量管理
1.2 质量的定义
1.2.1 符合性质量
1.2.2 适用性质量
1.2.3 ISO标准中质量的定义
1.2.4 卓越质量
1.3 质量的维度
1.3.1 Garvin模型
1.3.2 SERVQUAL模型
1.3.3 Kano模型
习题
参考文献
第2章 DMAIC方法论
2.1 六西格玛管理法的发展简史
2.2 六西格玛管理法
2.2.1 统计意义上的质量标准
2.2.2 六西格玛管理法的步骤
习题
参考文献
第2篇 定义阶段(D)
第3章 质量统计分布
3.1 数据描述
3.1.1 样本均值与样本方差
3.1.2 可视图表
3.1.3 随机变量和概率分布
3.2 常用离散概率分布
3.2.1 超几何分布
3.2.2 二项分布
3.2.3 泊松分布
3.2.4 帕斯卡分布及相关分布
3.3 常用连续概率分布
3.3.1 正态分布
3.3.2 对数正态分布
3.3.3 指数分布
3.3.4 伽马分布
3.3.5 威布尔分布
3.3.6 多元随机变量和多元正态分布
3.3.7 统计推断中的常用分布
3.3.8 概率分布的选择
习题
参考文献
第4章 质量统计推断
4.1 统计抽样分布
4.1.1 来自正态总体的抽样分布
4.1.2 来自伯努利总体的抽样分布
4.1.3 来自泊松总体的抽样分布
4.2 点估计
4.3 均值假设检验
4.3.1 单均值假设检验
4.3.2 双均值假设检验
4.4 方差假设检验
4.4.1 单样本方差假设检验
4.4.2 双样本方差假设检验
4.5 比例假设检验
4.5.1 单比例假设检验
4.5.2 双比例假设检验
4.6 方差分析
4.6.1 完全随机实验
4.6.2 总体均值相等性假设
4.7 线性回归模型
4.7.1 线性回归模型参数的估计
4.7.2 多元回归的假设检验
4.7.3 多元回归的置信区间
4.7.4 新观测值的预测
4.7.5 回归模型诊断
习题
参考文献
第3篇 测量阶段(M)
第5章 测量系统分析
5.1 测量系统概述
5.2 测量系统分析概述
5.3 测量系统分析模型
5.4 准确度分析
5.4.1 偏倚
5.4.2 线性
5.4.3 稳定性
5.5 精密度分析
5.5.1 随机效应模型的方差分析
5.5.2 分析案例
5.6 测量系统分析小实验
习题
参考文献
……
第4篇 分析阶段(A)
第5篇 改善阶段(I)
第6篇 控制阶段(C)
第7篇 应用与前言
附录 1 标准正态分布的累积分布函数
附录 2 卡方分布上侧分位数表
附录 3 t 分布的分位数表
附录 4 变量控制图的常数
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