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• 质量控制
• 统计学
• 抽样
• 检验
• 可靠性
• 标准化
• 工业工程
• 生产管理
• 数据分析
• 概率论

　　抽样检验可应用的层面非常广，举凡进料检验、制程检验及出厂检验等均需订定抽样计画，以确保产品之品质。然抽样检验的类型及其内容非常繁杂，对品质管理人员而言，难以通盘了解及妥善运用。

　　因此，本书结合抽样检验的理论与实务，将常用的抽样检验内容汇整成册，并列举实务案例供初学者参考，俾使初学者能通盘了解其精髓，并可直接运用于职场之上，亦具备品质管理技术师／工程师证照考试之基本能力。

好的，这是一本名为《工艺优化与智能制造实践》的图书简介，其内容完全不涉及“抽样检验”： --- 《工艺优化与智能制造实践》 内容简介 在当今快速迭代的全球制造业竞争格局中，企业能否实现高效、柔性且可持续的生产，已成为决定其生存与发展的核心要素。本书《工艺优化与智能制造实践》旨在为工程技术人员、生产管理者以及相关领域的学者提供一套系统、深入且极具操作性的理论框架与实践指导，全面剖析如何通过精细化的工艺控制、先进的制造技术集成以及智能化手段的引入，推动传统生产模式向更高维度的智能制造范式转型。 本书内容聚焦于生产系统的底层优化、数据驱动的决策制定以及未来工厂的架构设计，内容涵盖了从物理层面到信息层面的多重跨越，确保读者能够掌握在复杂多变的市场需求下，实现质量稳定、成本领先和交货期可靠性的关键技术。 第一部分：精益生产的深化与工艺流程重构 本部分奠定了实现高效制造的基石——精益思想的现代化应用与工艺流程的系统性重构。我们不局限于传统的精益工具，而是探讨如何将精益理念与数字化技术深度融合，形成“数字精益”。 首先，详细阐述了价值流图（VSM）的数字化扩展。传统VSM侧重于人工绘制和识别浪费，本书引入了实时数据采集系统（如传感器网络和MES数据），实现价值流的动态可视化和实时瓶颈分析。我们展示了如何利用历史数据和模拟软件，对潜在的流程变更进行虚拟验证，从而在不中断现有生产的情况下，识别出隐藏的周期时间浪费点和非增值活动。 其次，深入剖析了先进的工序能力分析与过程控制。这部分超越了基础的统计过程控制（SPC）图表，重点介绍了多变量过程控制（MVPC）和过程健康管理（PHM）的概念。我们探讨了如何使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来处理高维工艺参数集，识别出影响最终产品性能的关键耦合变量，并建立预测性模型，以便在参数漂移尚未导致产品缺陷之前进行主动干预。书中提供了大量关于如何设计自适应控制回路的案例，这些回路能够根据原材料批次差异或环境变化自动微调机床参数。 此外，还详细讨论了柔性制造单元（FMC）的设计与布局优化。通过引入离散事件仿真（DES）和基于代理的建模（ABM），我们指导读者如何设计能够快速切换产品系列的生产单元。内容包括工装快速更换技术（SMED的进阶应用）、物料配送系统的自动化集成（如AGV路径优化算法），以及如何通过模块化设计实现生产线结构的快速重组。 第二部分：工业物联网（IIoT）与数据驱动的决策 智能制造的核心在于数据的有效采集、传输和分析。本部分聚焦于构建一个稳定、安全且富有洞察力的工业物联网生态系统。 本书详尽介绍了工业现场的数据采集架构。我们对比了OPC UA、MQTT等主流通信协议在不同层级（从PLC到云平台）的应用场景，并重点阐述了时间序列数据库（TSDB）在存储高频、海量机床运行数据方面的优势。书中强调了数据清洗、标准化和语义化处理的重要性，为上层分析奠定了坚实基础。 核心内容在于基于机器学习的预测性维护（PdM）。不同于简单的阈值报警，本书侧重于基于振动分析、电流特征提取和声学信号处理的深度学习模型。我们提供了使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来识别设备早期故障模式的详细步骤，并阐述了如何将这些预测结果无缝集成到维护管理系统（CMMS）中，实现备件需求的精确预测和维护任务的智能调度。 此外，本章深入探讨了数字孪生（Digital Twin）在工艺验证中的应用。我们区分了描述性、诊断性、预测性和规范性数字孪生。书中展示了如何将CAD/CAE模型与实时生产数据结合，创建高保真度的数字孪生体，用以模拟新工艺的引入效果，评估不同生产计划对资源消耗的影响，以及进行“假设分析”（What-If Scenarios）的快速推演，显著降低了物理试验的成本和风险。 第三部分：先进制造技术集成与质量保证体系 本部分将理论与尖端制造技术相结合，展示如何利用增材制造（AM）、先进机器人技术和机器视觉来革新传统制造的局限性。 我们探讨了增材制造在工装夹具和零部件设计中的集成策略。内容包括如何利用拓扑优化算法设计轻量化、高强度的定制化工装，以及如何将增材制造的快速原型能力整合到产品开发流程中，加速设计迭代周期。对于批量生产环节，我们分析了如何平衡传统减材制造的效率与增材制造的定制化优势。 在自动化与机器人协同方面，本书侧重于人机协作（Cobots）的安全部署和任务分配优化。通过引入基于力矩传感和环境感知的安全算法，我们指导读者如何安全地将协作机器人集成到现有的人工工位，实现人机优势互补，提高复杂装配任务的精度和效率。 最后，本章详细阐述了机器视觉在全流程质量监控中的应用。这不仅包括了基于深度学习的表面缺陷检测，更延伸到对装配过程的行为验证。例如，使用多视图立体视觉系统，实时验证关键紧固件的安装扭矩和顺序是否符合工艺规范，将质量控制从最终检验前移至过程控制的每一个环节。书中提供了如何构建和训练特定行业（如汽车零部件、精密电子）缺陷识别模型的实战指南。 结语 《工艺优化与智能制造实践》不仅是一本技术手册，更是一份引领企业迈向工业4.0时代的行动纲领。它要求从业者具备跨学科的视野，将系统思维、数据科学和工程实践紧密结合。阅读本书，您将获得一套完整的工具箱，用以系统性地提升制造能力，确保您的生产系统在面对未来任何挑战时，都能保持最优的运行状态。 ---

第一章　机率与统计

第二章　允收抽样

第三章　规准型抽样计画

第四章　连续型抽样计画

第五章　选别型抽样计画

第六章　调整型抽样计画

第七章　预防型抽样计画

附　录

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就非常有吸引力，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色书名，散发出一种严谨而专业的学究气。我一直对数据背后的逻辑和科学方法论很感兴趣，而“抽样检验”这个概念，在很多领域都扮演着至关重要的角色，从产品质量控制到医学研究，再到市场调研，似乎无处不在。我原本期望这本书能深入浅出地解释抽样检验的原理，比如它是如何工作的，为什么我们需要它，以及在不同情境下选择哪种抽样方法的考量。我设想书中会详细介绍各种经典的抽样技术，例如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等，并且会辅以生动的案例分析，让我能够理解这些理论在实际操作中的应用。比如，我会期待书中能讲解如何设计一个有效的抽样计划，如何处理偏差，以及如何根据抽样结果做出可靠的推断。同时，我也希望书中能够探讨一些进阶的主题，例如蒙特卡洛模拟在抽样中的作用，或者如何应对大数据时代带来的新型抽样挑战。我希望这本书能够提供一个系统性的框架，帮助我理解抽样检验的底层逻辑，并能举一反三地应用到我的工作和学习中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名市场研究领域的从业者，我对于“抽样检验”这个概念并不陌生。事实上，它是我工作中不可或缺的一部分。我平时也阅读了不少相关的专业书籍，但我总觉得，很多书写得过于理论化，或者案例分析不够贴近实际。我希望能在这本书中找到一些新的视角和更实用的技巧。比如，如何更有效地进行问卷设计，如何应对样本的代表性问题，以及如何利用更先进的数据分析工具来优化抽样策略。我尤其对那些能够帮助我减少成本、提高效率，同时又能保证研究结果的准确性和可靠性的方法感兴趣。我希望书中能有一些关于大数据背景下抽样的新思路，以及如何将传统抽样方法与新兴技术相结合。我期待这本书能提供一些前沿的案例，展示成功的市场研究是如何通过精妙的抽样设计来挖掘出有价值的市场洞察的。总之，我希望这本书能成为我工具箱里一把趁手的利器，帮助我在竞争激烈的市场中更进一步。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，第一感觉就是它的内容肯定非常硬核。从书脊的厚度来看，就知道里面涉及的知识点绝不是泛泛而谈。我本身在工程领域工作，经常会遇到需要对大批量产品进行质量评估的情况。传统上，我们可能依赖于全检，但成本高昂且效率低下。“抽样检验”这个词 immediately 勾起了我的兴趣，我非常期待这本书能够为我提供一套科学、系统的方法来解决这个问题。我希望书中能有详细的步骤指导，比如如何确定合适的样本量，如何设计检验方案，以及如何解读检验结果并做出接受或拒收的决策。我特别关注的是那些能够提高效率和降低成本的抽样策略，也许是针对不同批次的产品特性，有不同的抽样组合方式。我还在思考，这本书是否会涉及到一些统计学的概念，比如置信区间、假设检验等，这些对于理解抽样检验的严谨性至关重要。我理想中的一本优秀的技术书籍，应该是既有理论深度，又能提供可操作性的解决方案，尤其是在工业生产领域，效率和质量同等重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书完全是出于一种好奇心。我总觉得，在很多日常的决策背后，都隐藏着某种“抽样”的逻辑，只是我们自己没有意识到。比如，我们在评价一家餐厅的服务好不好，可能只是基于一两次的就餐体验，这就是一种非常粗糙的抽样。我希望这本书能够从更宏观的角度，阐述抽样检验在我们认识世界、做出判断过程中的普遍意义。我设想书中会举出一些意想不到的例子，比如通过几个关键的指标来评估一个城市的宜居程度，或者通过分析一部分用户的反馈来推断整个产品的受欢迎程度。我期待书中能够探讨抽样过程中的陷阱和误区，让我们能够更清醒地认识到，基于有限信息做出的判断，其局限性在哪里，以及如何尽量避免被片面的数据所误导。这本书如果能帮助我提升批判性思维，让我对那些看似“普遍”的结论保持一份审慎，那将是非常有价值的。它不一定需要讲太多复杂的数学公式，但需要有足够的智慧和洞察力，让我看到“少即是多”的哲学。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习一些关于社会科学的研究方法，其中“抽样检验”是一个非常核心的概念。我之前对它的理解比较零散，希望通过阅读这本书能够建立一个完整、系统的知识体系。我期待书中能够详细讲解各种抽样方法背后的统计学原理，比如为什么随机抽样能够保证样本的代表性，如何计算抽样误差，以及不同抽样方法对研究结果的影响。我希望书中能有一些典型的研究案例，无论是国内的还是国际的，能够展示抽样检验在社会调查、民意测验、政策评估等领域的成功应用。同时，我也希望能了解在实际研究中，可能会遇到哪些挑战，比如如何克服拒绝率过高的问题，如何处理缺失数据，以及如何确保抽样结果的公平性和无偏性。如果这本书能够帮助我掌握设计和实施有效抽样研究的关键要素，并能让我对各种研究结果的可靠性有更深入的判断，那对我未来的学术研究将会有巨大的帮助。