中质协六西格玛黑带考试试题(1)

因果矩阵的主要目的是定性分析输入变量与输出变量的相关程度

经过团队的头脑风暴确认，影响过程的因子有A、B、C、D、E 及F 共六个。其中除因子的主效应外，还要考虑3 个二阶交互效应AB、AC 及DF，所有三阶以上交互作用可以忽略不计。由于试验成本较高，限定不可能进行全面的重复试验，但仍希望估计出随机误差以准确检验各因子显著性。在这种情况下，应该选择进行：

影响质量变动的因素有人、机、料、法、环、测简称1M5E。

某供应商送来一批零件，批量很大，假定该批零件的不良率为1%，今从中随机抽取32 件，若发现2 个或2 个以上的不良品就退货，问接受这批货的概率是多少?

对于作业时间不确定的网络计划问题(PERT)，已知活动时间的三个估计值(最乐观、最可能、最悲观)，可以计算出每道工序的期望时间，并根据期望时间找到了总期望时间最长的一条线路(双代号网络中从网络始点至终点的通路)，并假设总期望时间为T，在对工期进行评估时，哪些说法是正确的?

A.B两条流水线工艺相同，都是在一块同样的异PC钢板上进行钻孔、攻丝和磨毛边三道工序加工，A生产线上一块PC板只钻一个孔，而B生产线上一块PC板需要钻5个孔。根据下图，以下描述哪个是正确的?

在选定Y 为响应变量后, 选定了X1,X2,X3 为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA 表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0 的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是：

下列哪项设计是适合作为改进阶段开始的筛选实验(Screening Experiment)：

为了判断改革后的日产量是否比原来的200 (千克)有所提高，抽取了20 次日产量，发现日产量平均值为201(千克)。对此可以得到判断：

某项目团队在制定项目计划时需要对项目中的各项活动进行时间估计，由于缺乏历史资料，对A活动所需时间进行了三个估计：最乐观时间：2天，最可能时间：5天，最悲观时间：11天。那么完成A活动的期望时间是：

强力变压器公司的每个工人都操作自己的15 台绕线器生产同种规格的小型变压器。原定的变压之电压比为2.50，但实际上的电压比总有些误差。为了分析究竟是什么原因导致电压比变异过大，让3个工人，每人都操作自己任意选定的10 台绕线器各生产1 台变压器，对每台变压器都测量了2次电压比数值，这样就得到了共60 个数据。为了分析电压比变异产生的原因，应该：

QFD (质量功能展开)的首要问题是：

为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题,在经过2 水平的4 个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A 代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为70cm。响应变量Y 为延伸量(单位为cm)。在代码化后的回归方程中， A 因子的回归系数是4。问，换算为原始变量(未代码化前)的方程时，此回归系数应该是多少?

六西格玛团队分析了历史上本车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y 对于X1 及X2 的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行：

响应变量Y 与两个自变量(原始数据)X1及X2 建立的回归方程为:1 2 y = 2.2 + 30000x + 0.0003x由此方程可以得到结论是:

M车间负责测量机柜的总电阻值。由于现在使用的是自动数字式测电阻仪，不同的测量员间不再有什么差别，但在测量时要先设定初始电压值V，这里对V 可以有3 种选择方法。作测量系统分析时，使用传统方法，对10 个机柜，都用3 种不同选择的V 值，各测量2 次。在术语“测量系统的重复性(Repeatability)”和“测量系统的再现性(Reproducibility)”中，术语“再现性”应这样解释：

已知化纤布每匹长100 米，每匹布内的瑕疵点数服从均值为10 的Poisson 分布。缝制一套工作服需要4 米化纤布。问每套工作服上的瑕疵点数应该是：

假设每次轮班可用时间为7.5 小时，30 分钟调整时间，15 分钟计划停工时间，15 分钟用于设备意外。请问设备的时间开动率为：

在下列陈述中，不正确的是：

为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30 对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的：

某企业的生产部门在进行轴径的检测时发现同一个操作者多次测量波动不大，但是不同操作者之间对同样的轴进行测量时波动很大。假设操作者使用的仪器不变，根据上述信息，以下结论正确的是：

在部分实施的因子试验设计中，考虑了A，B，C，D，E 及F 共 6 个因子，准备进行16 次试验。在计算机提供的混杂别名结构表(Alias Structure Table)中，看到有二阶交互作用效应AB 与CE相混杂(Confounded)，除此之外还有另一些二阶交互作用效应相混杂，但未看到任何主效应与某二阶交互作用效应相混杂。此时可以断定本试验设计的分辩度(Resolution)是：

六西格玛团队在研究过程改进时，大家共同确认要考虑8 个因子。经费的限制使得试验总次数应尽可能地少，但仍希望不要使主效应与二阶交互作用相混杂。除了应安排4 个中心点外，对于还该进行多少次试验，大家意见不一致。参考有关表格，你赞成下列哪个人的意见?

在箱线图(Box-Plot)分析中，已知最小值=-4;Q1=1;Q3=4;最大值=7;则正确的说法是：

在进行响应曲面设计中，常常选用CCD 方法而不用BOX-Beknken 设计，其最主要理由是：

在数字式测量系统分析中，测量人员间基本上无差异，但每次都要对初始状态进行设定，这时，再现性误差是指：

在计算出控制图的上下控制限后，可以比较上下控制限与上下公差限的数值。这两个限制范围的关系是：

在实施六西格玛项目时，力场分析(Force Field Analysis)方法可用于：

下列对流程的陈述中错误的是()

在评价项目收益时，一项目的预期收益率为10%，净现值为零，投资时收益率<10%，净现值为零，则该项目：

美国工程师的项目报告中提到，在生产过程中，当华氏度介于(70,90)之间时,产量获得率(以百分比计算)与温度(以华氏度为单位)密切相关(相关系数为0.9)，而且得到了回归方程如下:Y = 0.9X + 32，黑带张先生希望把此公式中的温度由华氏度改为摄氏度。他知道摄氏度(C)与华氏度(F)间的换算关系是：C = 5/9 ( F – 32)，请问换算后的相关系数和回归系数各是多少?

某工序过程有六个因子A、B、C、D、E、F，工程师希望做部分因子试验确定主要的影响因素，准备采用26-2设计，而且工程师根据工程经验判定AB、BC、AE、 DE之间可能存在交互作用，但是MINITAB给出的生成元(Generators)为 E = ABC, F = BCD，为了不让可能显著的二阶交互作用相互混杂，下列生成元可行的是: (代入排除法)

一位工程师每天收集了100~200 件产品，每天抽样数不能保证相同，准备监控每天不合格品数,他应当使用以下哪种控制图?

M 公司中的Z 车间使用多台自动车床生产螺钉，其关键尺寸是根部的直径。为了分析究竟是什么原因导致直径变异过大，让3 个工人，并随机选择5 台机床，每人分别用这5 车床各生产10 个螺钉，共生产150 个螺钉，对每个螺钉测量其直径，得到150 个数据。为了分析直径变异产生的原因，应该：

回归方程Y = 30?X中，Y 的误差的方差的估计值为9，当X = 1 时，Y 的95%的近似预测区间是：

对于两总体均值相等性检验，当验证了数据是独立的且为正态后，还要验证二者的等方差性，然后就可以使用双样本的T 检验。这时是否可以使用单因子的方差分析(ANOVA)方法予以替代，这里有不同看法。正确的判断是：

全面生产维护TPM的目的是：

限制理论(TOC, Theory of Constraint)的主要关注领域是：

某企业希望分析其加工轴棒的直径波动情况并进行过程控制。工序要求为Ф20±0.02 毫米。在对直径的测量时，有两种意见，一是建议用塞规，测量结果为通过/不通过，每分钟可测5 根;另一种意见是采用游标卡尺测出具体直径值，每分钟只能测1 根轴。经验表明，轴的合格率为99%左右。若希望进行过程控制，应采取的最佳方案是：

在性佳牌手机生产车间，要检测手机的抗脉冲电压冲击性能。由于是破坏性检验，成本较高，每小时从生产线上抽一部来作检测，共连续监测4 昼夜，得到了96 个数据。六西格玛团队中，王先生主张对这些数据画“单值-移动极差控制图”，梁先生主张将3 个数据当作一组，对这32 组数据作“Xbar-R 控制图”。这时你认为应使用的控制图是：

下列哪种响应曲面设计肯定不具有旋转性(Rotatability)

M 公司生产垫片。在生产线上，随机抽取100 片垫片，发现其厚度分布均值为2.0mm，标准差为0.2mm。取10 片叠起来，则这10 片垫片叠起来后总厚度的均值和方差为：

在生产过程中能保证生产车间整齐干净，工具摆放有条不紊的方法是：

有关全面生产性维护(TPM)的描述,不正确的是：

在研究完改进措施后，决定进行试生产。试生产半月后，采集了100 个数据。发现过程仍未受控，且标准差过大，平均值也低于目标要求。对于这3 方面的问题的解决顺序应该是：

某六西格玛团队正在对企业的设备改造的经济性问题进行分析。企业需要在期初一次性投资更新设备，经过大量的数据收集和分析后发现，每年新设备带来的净收益不变，在给定的期初新设备投资额度下，假设改造后新设备的预计使用寿命为10年，按收益率为8%来计算，则净现值为零。基于上述信息，以下哪个说法是正确的?

在质量功能展开(QFD)中, 质量屋的“屋顶”三角形表示：