注冊(cè)六西格瑪黑帶考試題復(fù)習(xí)過程

注冊(cè)六西格瑪黑帶考試部分真題（題號(hào)后的中括號(hào)內(nèi)所列數(shù)字為章號(hào)。試題分單選和多選兩類?！岸噙x題”用“多選”加注，未加注者皆為單選題。1[1].確定項(xiàng)目選擇及項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)是下列哪個(gè)角色的責(zé)任黑帶黑帶大師C43_-f+t.綠帶D.倡導(dǎo)者2[1].在分析R控制圖時(shí)應(yīng)先分析圖然后再分析R圖先分析R圖然后再分析圖圖和R圖無關(guān)，應(yīng)單獨(dú)分析以上答案都不對(duì)3[1].質(zhì)量管理大師戴明先生在其著名的質(zhì)量管理十四條中指出“停止依靠檢驗(yàn)達(dá)成質(zhì)量的做法”，這句話的含義是：企業(yè)雇傭了太多的檢驗(yàn)人員，對(duì)經(jīng)營(yíng)來說是不經(jīng)濟(jì)的。質(zhì)量是設(shè)計(jì)和生產(chǎn)出來的，不是檢驗(yàn)出來的。在大多數(shù)情況下，應(yīng)該由操作人員自己來保證質(zhì)量，而不是靠檢驗(yàn)員保證。人工檢驗(yàn)的效率和準(zhǔn)確率較低，依靠檢驗(yàn)是不能保證質(zhì)量的。4[1]（多選.六西格瑪管理方法起源于摩托羅拉,發(fā)展于通用電氣等跨國(guó)公司其DMAIC改進(jìn)模式與PDCA循環(huán)完全不同是對(duì)全面質(zhì)量管理特別是質(zhì)量改進(jìn)理論的繼承性新發(fā)展可以和質(zhì)量管理小組（QCC等改進(jìn)方法，與ISO9001、卓越績(jī)效模式等管理系統(tǒng)整合推進(jìn)。5[1]（多選推行六西格瑪管理的目的就是要將每百萬出錯(cuò)機(jī)會(huì)缺陷數(shù)降低到3.4提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力追求零缺陷,降低劣質(zhì)成本變革企業(yè)文化⑵在質(zhì)量功能展開（QFD,QualityFunctionDeployment中,首要的工作是：客戶競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估決定客戶需求評(píng)估設(shè)計(jì)特色⑵在某檢驗(yàn)點(diǎn)，對(duì)1000個(gè)某零件進(jìn)行檢驗(yàn),每個(gè)零件上有10個(gè)缺陷機(jī)會(huì)，結(jié)果共發(fā)現(xiàn)16個(gè)零件不合格，合計(jì)32個(gè)缺陷，則DPMO為0.0032TOC\o"1-5"\h\z3200320001600⑵（多選顧客需求包括：顧客及潛在顧客的需求（VOC法規(guī)及安全標(biāo)準(zhǔn)需求競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的顧客需求供貨商的需求[3]哪種工具可以用于解決下述問題：一項(xiàng)任務(wù)可以分解為許多作業(yè)，這些作業(yè)相互依賴和相互制約，團(tuán)隊(duì)希望把各項(xiàng)作業(yè)之間的這種依賴和制約關(guān)系清晰地表示出來，并通過適當(dāng)?shù)姆治稣页鲇绊戇M(jìn)度的關(guān)鍵路徑，從而能進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。PDPC（過程決策程序圖箭條圖（網(wǎng)絡(luò)圖甘特圖關(guān)聯(lián)圖[3]下述團(tuán)隊(duì)行為標(biāo)示著團(tuán)隊(duì)進(jìn)入了哪個(gè)發(fā)展階段？團(tuán)隊(duì)的任務(wù)已為其成員所了解,但他們對(duì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳方法存在著分歧，團(tuán)隊(duì)成員仍首先作為個(gè)體來思考，并往往根據(jù)自己的經(jīng)歷做出決定。這些分歧可能引起團(tuán)隊(duì)內(nèi)的爭(zhēng)論甚至矛盾。形成期震蕩期規(guī)范期執(zhí)行期[3]在界定階段結(jié)束時(shí)，下述哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)?shù)靡源_定？1、 項(xiàng)目目標(biāo)2、 項(xiàng)目預(yù)期的財(cái)務(wù)收益3、 項(xiàng)目所涉及的主要過程4、 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員1;1和4;2和3;1、2、3和4。[3]在項(xiàng)目特許任務(wù)書(TeamCharter中，需要陳述“經(jīng)營(yíng)情況”(BusinessCase,也被稱為項(xiàng)目背景。該項(xiàng)內(nèi)容是為了說明：為什么要做該項(xiàng)目;項(xiàng)目的目標(biāo);項(xiàng)目要解決的問題；問題產(chǎn)生的原因。[3]（多選親和圖（AffinityDiagram可應(yīng)用于以下場(chǎng)合：選擇最優(yōu)方案用于歸納思想，提出新的構(gòu)思整理顧客需求評(píng)價(jià)最優(yōu)方案[4]劣質(zhì)成本的構(gòu)成是：內(nèi)部損失和外部損失成本不增值的預(yù)防成本+鑒定成本+內(nèi)部損失和外部損失成本不增值的預(yù)防成本+內(nèi)部損失和外部損失成本鑒定成本+內(nèi)部損失和外部損失成本[4]（多選以下什么是一個(gè)好的項(xiàng)目問題陳述所共有的組成部分?選擇所有可能的回答：?jiǎn)栴}對(duì)象描述具體有清楚的時(shí)間描述結(jié)果可測(cè)量含有解決方案[4]（多選高端過程圖（SIPOC能令員工了解企業(yè)的宏觀業(yè)務(wù)流程是由于:它描述了每個(gè)詳細(xì)流程它確認(rèn)過程之顧客它確認(rèn)過程之供方它闡明過程的結(jié)果17.[5]下表是一個(gè)分組樣本分蛆區(qū)何(35,45]<45.55](55.65](65,75]頻數(shù)3 '： 6 *F7勺 2 ：則其樣本均值近似為TOC\o"1-5"\h\z50546264[5]在某快餐店中午營(yíng)業(yè)期間內(nèi)，每分鐘顧客到來人數(shù)為平均值是8的泊松（Poisson分布。若考慮每半分鐘到來的顧客分布，則此分布近似為：A.平均值是8的泊松（Poisson分布B.平均值是4的泊松（Poisson分布C.平均值是2的泊松（Poisson分布D.分布類型將改變。[5]一批產(chǎn)品分一、二、三級(jí)，其中一級(jí)品是二級(jí)品的二倍，三級(jí)品是二級(jí)品的一半，若從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè)，此產(chǎn)品為二級(jí)品的概率是TOC\o"1-5"\h\z1/31/61/72/7[5]（多選在測(cè)量系統(tǒng)分析計(jì)算重復(fù)性和再現(xiàn)性（R&R時(shí),相對(duì)于極差法（RangeMethod而言，采用方差分析和方差估計(jì)法的優(yōu)點(diǎn)是：計(jì)算簡(jiǎn)便可以估計(jì)交互作用的影響可以進(jìn)行深層次的統(tǒng)計(jì)分析是精確算法，計(jì)算結(jié)果沒有誤差[5]在鉗工車間自動(dòng)鉆空的過程中，取30個(gè)鉆空結(jié)果分析，其中心位置與規(guī)定中心點(diǎn)在水平方向的偏差值的平均值為1微米，標(biāo)準(zhǔn)差為8微米。測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)重復(fù)性（Repeatability標(biāo)準(zhǔn)差為3微米,再現(xiàn)性（Reproducibility標(biāo)準(zhǔn)差為4微米。從精確度/過程波動(dòng)的角度來分析,可以得到結(jié)論：本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過程波動(dòng)比（R&R%來說是完全合格的本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過程波動(dòng)比（R&R%來說是勉強(qiáng)合格的本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過程波動(dòng)比（R&R%來說是不合格的上述數(shù)據(jù)不能得到精確度/過程波動(dòng)比（R&R%，從而無法判斷[5]對(duì)于正態(tài)分布的過程，有關(guān)pC、pkC和缺陷率的說法，正確的是:根據(jù)pC不能估計(jì)缺陷率，根據(jù)pkC才能估計(jì)缺陷率根據(jù)pC和pkC才能估計(jì)缺陷率[參考書P207]缺陷率與pC和pkC無關(guān)以上說法都不對(duì)[5]對(duì)于一個(gè)穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過程，計(jì)算出它的工序能力指數(shù)pC=1.65,pkC=0.92。這時(shí)，應(yīng)該對(duì)生產(chǎn)過程作出下列判斷：A.生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，且過程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。B.生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn),過程的標(biāo)準(zhǔn)差尚可。C.生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)尚可，但過程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。D.對(duì)于生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)情況及過程的標(biāo)準(zhǔn)差都不能作出判斷。[5]假定軸棒生產(chǎn)線上，要對(duì)軸棒長(zhǎng)度進(jìn)行檢測(cè)。假定軸棒長(zhǎng)度的分布是對(duì)稱的(不一定是正態(tài)分布，分布中心與軸棒長(zhǎng)度目標(biāo)重合。對(duì)于100根軸棒，將超過目標(biāo)長(zhǎng)度者記為“+”號(hào)，將小于目標(biāo)長(zhǎng)度者記為“-”號(hào)。記N+為出現(xiàn)正號(hào)個(gè)數(shù)總和，則N+的分布近似為：A.(40,60間的均勻分布。B.(45,55間的均勻分布。C.均值為50,標(biāo)準(zhǔn)差為10的正態(tài)分布。[答案參考書上P284]D.均值為50,標(biāo)準(zhǔn)差為5的正態(tài)分布。[5]某生產(chǎn)線有三道彼此獨(dú)立的工序，三道工序的合格率分別為:95%,90%,98%。如下圖所示:每道工序后有一檢測(cè)點(diǎn)，可檢出前道工序的缺陷，缺陷不可返修，問此時(shí)整條線的初檢合格率是多少？90%98%83.79%83%[5]一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果顯示，均值和中位數(shù)都是100。這時(shí),在一般情況下可以得到的結(jié)論是：此分布為對(duì)稱分布此分布為正態(tài)分布此分布為均勻分布以上各結(jié)論都不能肯定[5]從參數(shù)X=0.4的指數(shù)分布中隨機(jī)抽取容量為25的一個(gè)樣本，則該樣本均值Z==25251iix的標(biāo)準(zhǔn)差近似為：A.0.40.5[公式:(1/0.4/sqrt(25]1.41.5[6]某藥廠最近研制出一種新的降壓藥，為了驗(yàn)證新的降壓藥是否有效，實(shí)驗(yàn)可按如下方式進(jìn)行:選擇若干名高血壓病人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并記錄服藥前后的血壓值，然后通過統(tǒng)計(jì)分析來驗(yàn)證該藥是否有效。對(duì)于該問題，應(yīng)采用：雙樣本均值相等性檢驗(yàn)配對(duì)均值檢驗(yàn)F檢驗(yàn)方差分析[6]為了判斷A車間生產(chǎn)的墊片的變異性是否比B車間生產(chǎn)的墊片的變異性更小，各抽取25個(gè)墊片后，測(cè)量并記錄了其厚度的數(shù)值，發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)都是正態(tài)分布。下面應(yīng)該進(jìn)行的是：A.兩樣本F檢驗(yàn)B.兩樣本T檢驗(yàn)C.兩樣本配對(duì)差值的T檢驗(yàn)D.兩樣本Mann-Whitney秩和檢驗(yàn)[6]為了判斷兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系，抽取了30對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)。計(jì)算出了他們的樣本相關(guān)系數(shù)為0.65,對(duì)于兩變量間是否相關(guān)的判斷應(yīng)該是這樣的：A.由于樣本相關(guān)系數(shù)小于0.8,所以二者不相關(guān)B.由于樣本相關(guān)系數(shù)大于0.6,所以二者相關(guān)C.由于檢驗(yàn)兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系的樣本相關(guān)系數(shù)的臨界值與樣本量大小有關(guān)，所以要查樣本相關(guān)系數(shù)表才能決定D.由于相關(guān)系數(shù)并不能完全代表兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系，本例信息量不夠，不可能得出判定結(jié)果[6]響應(yīng)變量Y與兩個(gè)自變量（原始數(shù)據(jù)X1及X2建立的回歸方程為：210003.0300002.2xxy++=由此方程可以得到結(jié)論是：X1對(duì)Y的影響比X2對(duì)Y的影響要顯著得多X1對(duì)Y的影響比X2對(duì)Y的影響相同X2對(duì)Y的影響比X1對(duì)Y的影響要顯著得多僅由此方程不能對(duì)X1及X2對(duì)Y影響大小作出判定[6]為了判斷改革后的日產(chǎn)量是否比原來的200（千克有所提高，抽取了20次日產(chǎn)量，發(fā)現(xiàn)日產(chǎn)量平均值為201（千克。對(duì)此可以得到判斷：A.只提高1千克,產(chǎn)量的提高肯定是不顯著的B.日產(chǎn)量平均值為201（千克，確實(shí)比原來200（千克有提高C.因?yàn)闆]有提供總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息，因而不可能作出判斷D.不必提供總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息，只要提供樣本標(biāo)準(zhǔn)差的信息就可以作出判斷[6]六西格瑪團(tuán)隊(duì)分析了歷史上本車間產(chǎn)量（Y）與溫度（XI）及反應(yīng)時(shí)間（X2）的記錄。建立了Y對(duì)于X1及X2的線性回歸方程，并進(jìn)行了ANOVA、回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)、相關(guān)系數(shù)計(jì)算等，證明我們選擇的模型是有意義的，各項(xiàng)回歸系數(shù)也都是顯著的。下面應(yīng)該進(jìn)行：A.B.C.D.結(jié)束回歸分析，將選定的回歸方程用于預(yù)報(bào)等進(jìn)行殘差分析，以確認(rèn)數(shù)據(jù)與模型擬合得是否很好，看能否進(jìn)一步改進(jìn)模型進(jìn)行響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)，選擇使產(chǎn)量達(dá)到最大的溫度及反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)，看是否還有其它變量也對(duì)產(chǎn)量有影響，擴(kuò)大因子選擇的范圍 34.[6]回歸方程Y 30X中，Y的誤差的方差的估計(jì)值為9，當(dāng)X1時(shí)，Y的95%的近似預(yù)測(cè)區(qū)間是A.B.C.D.（23,35（24,36（20,38（21,39答案：29±1.96*sqrt（9）35.[6]（多選在下列哪些情況中可以使用方差分析方法:A.B.C.D.比較多個(gè)正態(tài)總體的均值是否相等比較多個(gè)正態(tài)總體的方差是否相等比較多個(gè)總體的分布類型是否相同分解數(shù)據(jù)的總變異（Variation）為若干有意義的分量36.[7]在4個(gè)因子A、B、C、D的全因子設(shè)計(jì)中，增加了3個(gè)中心點(diǎn)的試驗(yàn)。分析試驗(yàn)結(jié)果，用MINITAB軟件計(jì)算，其結(jié)果如下：FactorialFit:yversusA,B,C,DAnalysisofVariancefory（codedunitsSourceMainEffects2-WayInteractionsResidualErrorCurvatureLackofFitPureErrorTotalDF46815218SeqSS8.161080.676590.713610.025580.404630.283409.55127AdjSS8.161080.676590.713610.025580.404630.28340AdjMS2.040270.112760.089200.025580.080930.141700.260.570.6260.735F22.871.26P0.0000.369在正交試驗(yàn)中，假定數(shù)據(jù)在擬合線性模型后，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的殘差有共同的方差，對(duì)于方差的估計(jì)量應(yīng)該是MSE（MeanSquareError，即平均誤差均方和），在本題中是：A.B.C.D.0.089200.141700.713610.2834037.[7]下列哪種響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)肯定不具有旋轉(zhuǎn)性（Rotatability）A.B.CCD（中心復(fù)合設(shè)計(jì)，CentralCompositeDesign）CCI（中心復(fù)合有界設(shè)計(jì)，CentralCompositeInscribedDesign）D.CCF（中心復(fù)合表面設(shè)計(jì)，CentralCompositeFace-CenteredDesign）BB（BB設(shè)計(jì)，Box-BehnkenDesign）38.[7]經(jīng)過團(tuán)隊(duì)的頭腦風(fēng)暴確認(rèn)，影響過程的因子有A、B、C、D、E及F共六個(gè)。其中除因子的主效應(yīng)外，還要考慮3個(gè)二階交互效應(yīng)AB、AC及DF，所有三階以上交互作用可以忽略不計(jì)。由于試驗(yàn)成本較高，限定不可能進(jìn)行全面的重復(fù)試驗(yàn)，但仍希望估計(jì)出隨機(jī)誤差以準(zhǔn)確檢驗(yàn)各因子顯著性。在這種情況下，應(yīng)該選擇進(jìn)行：A.B.C.D.全因子試驗(yàn)部分實(shí)施的二水平正交試驗(yàn)，且增加若干中心點(diǎn)部分實(shí)施的二水平正交試驗(yàn)，不增加中心點(diǎn)Plackett-Burman設(shè)計(jì)39.[7]在部分實(shí)施的因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，考慮了A，B，C，D，E及F共6個(gè)因子，準(zhǔn)備進(jìn)行16次試驗(yàn)。在計(jì)算機(jī)提供的混雜別名結(jié)構(gòu)表(AliasStructureTable)中，看到有二階交互作用效應(yīng)AB與CE相混雜(Confounded)，除此之外還有另一些二階交互作用效應(yīng)相混雜，但未看到任何主效應(yīng)與某二階交互作用效應(yīng)相混雜。此時(shí)可以斷定本試驗(yàn)設(shè)計(jì)的分辯度(Resolution)是A.3B.4C.5D.640.[7](多選對(duì)于響應(yīng)曲面方法的正確敘述是：A.B.C.D.響應(yīng)曲面方法是試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中的一種響應(yīng)曲面方法是在最優(yōu)區(qū)域內(nèi)建立響應(yīng)變量與各自變量的二次回歸方程響應(yīng)曲面方法可以找尋到響應(yīng)變量最優(yōu)區(qū)域響應(yīng)曲面方法可以判明各因子顯著或不顯著41.[7](多選在兩水平因子試驗(yàn)時(shí)，增加若干個(gè)中心點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)是:A.B.C.D.可以得到純誤差項(xiàng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膹澢允鼓Ｐ拖禂?shù)的估計(jì)更準(zhǔn)確不破壞正交性和平衡性42.[7](多選在2水平全因子試驗(yàn)中，通過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)因子C及交互作用A*B是顯著的，而A、B、D均不顯著，則在選取最佳方案時(shí)，應(yīng)考慮:A.B.C.D.找出因子A的最好水平找出因子c的最好水平找出因子A和B的最好水平搭配找出因子D的最好水平43.[8]在計(jì)算出控制圖的上下控制限后，可以比較上下控制限與上下公差限的數(shù)值。這兩個(gè)限制范圍的關(guān)系是：A.B.C.D.上下控制限的范圍一定與上下公差限的范圍相同上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍寬上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍窄上下控制限的范圍與上下公差限的范圍一般不能比較44.[8]一位工程師每天收集了100~200件產(chǎn)品，每天抽樣數(shù)不能保證相同，準(zhǔn)備監(jiān)控每天不合格品數(shù)，他應(yīng)當(dāng)使用以下哪種控制圖？A.B.C.D.unpcp45.[8](多選XR控制圖比X-MR(單值移動(dòng)極差控制圖應(yīng)用更為普遍的原因在于：A.B.C.D.XR圖可適用于非正態(tài)的過程X R有更高的檢出力XR圖作圖更為簡(jiǎn)便XR圖需要更少的樣本含量46.[8](多選在X圖中，下列情況可判為異常:UCLABCCBALCLA.B.C.D.連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)落在中心線同一側(cè)的B區(qū)以外連續(xù)15點(diǎn)落在中心線兩側(cè)的C區(qū)內(nèi)連續(xù)9點(diǎn)落在中心'線同一側(cè)連續(xù)4點(diǎn)遞增或遞減CL47.[9]假設(shè)每次輪班可用時(shí)間為7.5小時(shí)，30分鐘調(diào)整時(shí)間，15分鐘計(jì)劃停工時(shí)間，15分鐘用于設(shè)備意外。請(qǐng)問設(shè)備的時(shí)間開動(dòng)率為：A.B.C.D.87%93%90%85%答案：（7.5*60-15-30-15）/（7.5*60-15）48.[9]有關(guān)全面生產(chǎn)性維護(hù)（TPM）的描述，不正確的是：A.B.C.D.TPM應(yīng)是團(tuán)隊(duì)工作來完成TPM強(qiáng)調(diào)一線員工積極參與TPM的目的是消除因機(jī)器操作產(chǎn)生的故障、缺陷、浪費(fèi)和損失TPM就是縮短故障維修時(shí)間49.[9]限制理論（TOC,TheoryofConstraint）的主要關(guān)注領(lǐng)域是：A.B.C.D.顧客需求價(jià)值流準(zhǔn)時(shí)交付消除流程中的“瓶頸”50.[9]在質(zhì)量功能展開（QFD中，質(zhì)量屋的“屋頂”三角形表示：A.工程特征之間的相關(guān)性B.C.D.顧客需求之間的相關(guān)性工程特性的設(shè)計(jì)目標(biāo)工程特征與顧客需求的相關(guān)性51.[9]（多選在下列項(xiàng)目中，屬于防錯(cuò)設(shè)計(jì)（Poka-Yoke的是:A.B.C.D.帶有防盜器的汽車停車后，車主未鎖車前，防盜器發(fā)出警報(bào)聲Word文件編輯后退出Word時(shí)詢問是否保存文件打印機(jī)卡紙后不工作微波爐在門打開時(shí)不工作52.[10]（多選應(yīng)用面向六西格瑪?shù)脑O(shè)計(jì)（DFSS，DesignforSixSigma）是因?yàn)椋篈.B.C.D.過程質(zhì)量和產(chǎn)品質(zhì)量受設(shè)計(jì)的影響，而六西格瑪改進(jìn)（DMAIC）的作用是有限的質(zhì)量首先是設(shè)計(jì)出來的DFSS的方法可以替代DMAICDFSS是從源頭抓起