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中國制造在全球制造中扮演著越來越重要的角色 ，然而圍繞著中國制造的國際爭端層出不窮，惡性質 量事件觸目驚心。世界需要中國制造，但激烈的全球 競爭對中國制造提出了嚴峻考驗。面對不斷提升的客 戶要求，過程能力分析尤為重要。 《過程能力分析》繫統梳理過程能力分析的應用 現狀與研究成果；指出生產現場混用、誤用現像的原 因，解決了存在的解釋混亂、矛盾甚至錯誤的問題； 給出自相關過程的設計方案及分析結果，探討了多兀 自相關過程控制的途徑。 《過程能力分析》不僅 可以服務於質量科學研究人員的科學研究，而且為企 業正確有效地使用過程能力。

第1章 引言
1．1 過程能力與指數
1．2 統計過程控制
1．2．1 波動理論
1．2．2 常規控制圖的判斷準則
1．2．3 過程改進的策略
1．3 過程能力分析的假設前提
1．3．1 統計控制狀態的假設
1．3．2 樣本代表性的假設
1．3．3 正態分布的假設
1．3．4 數據的獨立性假設
第2章 過程能力分析
2．1 過程能力
2．2 過程能力指數
2．2．1 傳統的過程能力指數
2．2．2 一般化的過程能力指數
2．2．3 考慮目標值的過程能力指數
2．2．4 基於合格率的過程能力指數
2．3 過程性能指數
2．3．1 傳統的過程性能指數
2．3．2 一般化的過程性能指數
2．4 指數的可靠性研究
2．4．1 過程能力指數的概率特性
2．4．2 測量誤差的影響
第3章 過程能力指數與過程性能指數的對比分析
3．1 過程能力指數與過程性能指數
3．2 單值數據的過程能力指數與過程性能指數
3．2．1 單值數據
3．2．2 指數的估計
3．2．3 數據模擬及分析
3．3 成組數據的過程能力指數與過程性能指數
3．3．1 成組數據
3．3．2 指數的估計
3．3．3 數據模擬及分析
3．4 實例分析
3．4．1 過程性能指數的計算
3．4．2 過程能力指數的計算
3．5 小結
第4章 自相關過程能力分析
4．1 自相關過程的統計控制狀態
4．2 基於AR(1)模型的參數估計
4．2．1 AR(1)模型及相關估計
4．2．2 自相關對樣本均值和方差的影響
4．3 自相關對基於觀測值的過程能力指數的影響
4．3．1 自相關對Cpr影響
4．3．2 自相關對Cpkr影響
4．3．3 自相關對Cpmr影響
4．3．4 三種指數的置信區間效果分析
4．4 自相關對基於殘差的過程能力指數的影響
4．5 小結
第5章 基於AR(1)模型的過程能力分析方案
5．1 過程能力指數的五種設計方案
5．1．1 基於模型的設計方案
5．1．2 不基於模型的設計方法
5．2 五種設計方案的比較
5．2．1 小樣本情況下的比較
5．2．2 大樣本情況下的比較
5．3 自相關過程的過程能力分析流程
5．4 實例分析
5．4．1 檢驗過程是否受控
5．4．2 正態性檢驗
5．4．3 確定自相關模型
5．4．4 計算過程能力指數
5．4．5 制定行動方案
5．5 小結
第6章 多元過程能力分析
6．1 以區域比構造的多元過程能力指數
6．2 以損失函數構造的多元過程能力指數
6．3 以不合格率構造的多元過程能力指數
6．4 以數據降維法構造的多元過程能力指數
6．5 以向量法構造的多元過程能力指數
6．6 其他多元過程能力指數
第7章 多元自相關過程控制及能力分析
7．1 多元自相關過程的殘差T2控制圖
7．1．1 多元自相關過程的殘差T2控制圖模型
7．1．2 多元自相關過程的偏移量
7．1．3 多元自相關過程殘差T2控制圖的控制效果
7．2 多元自相關過程的VAR控制圖
7．2．1 向量自回歸模型的性質
7．2．2 VAR控制圖
7．2．3 VAR控制圖的應用
7．2．4 VAR控制圖的控制效果
7．2．5 VAR控制圖與殘差T2控制圖的對比研究
7．2．6 結論
7．3 以區域比構造的多元自相關過程能力指數
7．3．1 基於VAR控制圖的多元過程能力指數
7．3．2 基於殘差T2控制圖的多元過程能力指數
附錄A 實例數據
附錄B 公式證明
B．1 Cpkr估計量的期望值及近似偏移量
B．2 以T為目標值的非中心二階矩的方差
B．3 Cpmr的偏移量上限
B．4 Cpmr估計量的近似置信區間
附錄C 多元自相關過程殘差T2控制圖模擬步驟
附錄D 多元自相關過程殘差T2控制圖模擬數據
參考文獻