A. 2.7%

B. 1.35%

C. 0.27%

D. 4.55%

解析

规格两端距离均值都是两个标准差。把长度换算成标准正态变量后，所求概率为 P(|Z|＞2)，约等于 4.55%。

注意这里计算的是左右两端的总超限比例。记住“约95.45%落在均值±2个标准差内”，就能用补集快速核对；不要把±3个标准差对应的0.27%套过来。

A. 92.3%

B. 92.5%

C. 92.7%

D. 93%

解析

并行生产线的产品汇总时，应按各线产量份额加权：

0.40×0.95＋0.35×0.92＋0.25×0.90＝0.927，即92.7%。

这项计算得到的是混合产出的整体一次合格率。流通合格率（RTY，Rolled Throughput Yield）通常讨论产品连续通过多个工序、全程无需返工的表现。不能看到RTY就机械相乘，要先看产品究竟走哪条路径。

A. 存在系统误差

B. 因子的水平选择范围窄

C. 模型遗漏了重要的交互作用项

D. 响应变量需要进行适当的变换

解析

残差（residual）是实测值与模型预测值的差。它的散布随拟合值增加而扩大，提示误差方差不恒定，常称异方差。

响应变换是可能的处理办法，例如对正值响应考虑对数或Box–Cox变换。也可以根据误差结构考虑加权回归。漏斗形本身不足以认定遗漏了某个交互项，处理后还应重新检查残差。

A. 1.33

B. 4

C. 2.5

D. 0.25

解析

方差分析（ANOVA）比较的是均方。因子均方为120÷3＝40，误差均方为160÷16＝10，所以 F＝40÷10＝4。

平方和必须先除以对应自由度。F＝4只是统计量的结果；要判断显著性，还需要自由度和事先确定的显著性水平。

A. 1.000

B. 2.000

C. 1.414

D. 1.682

解析

采用常规的两因子、四个析因角点的中心复合设计时，旋转性要求轴点距离α＝4的四次方根，约为 1.414。

旋转性指离设计中心同样远的位置具有相同的预测方差。α由设计结构决定，不能把1.414当作所有中心复合设计的固定值。CCC通常指外接中心复合设计（circumscribed central composite design）。

A. 0.03，7500

B. 0.03，30000

C. 0.0075，7500

D. 0.0075，30000

解析

单位缺陷数DPU的分母是单位数；百万机会缺陷数DPMO的分母是全部缺陷机会数。

DPU＝9÷300＝0.03；DPMO＝9÷(300×4)×1,000,000＝7,500。

缺陷数不等于不合格订单数：同一订单可能有多个错误，因此不能据此认定不合格订单比例就是3%。

A. 均值为1000小时、标准差为300小时的右偏分布

B. 均值为1000小时、标准差为3小时的指数分布

C. 均值为1000小时、标准差为30小时的近似正态分布

D. 均值为100小时、标准差为300小时的近似正态分布

解析

样本均值的中心仍是总体均值；它的波动则用标准误衡量。这里标准误为300÷√100＝30小时，而不是300小时或3小时。

中心极限定理（CLT）允许均值的抽样分布近似正态，即使个体寿命偏斜。常规推导需要独立同分布、有限方差等条件；样本量100不是适用于所有极端重尾分布的万能保证。

A. 7.5天

B. 8.5天

C. 8天

D. 9天

解析

按PERT三点估计，最可能时间获得四倍权重：(5＋4×8＋17)÷6＝9天。

这是一种带假设的工期估计，不是保证工期。若改用三角分布估计，计算规则也会改变，因此做题时要辨认采用的模型。

A. 财务

B. 顾客

C. 学习与成长

D. 员工能力建设

解析

平衡计分卡（Balanced Scorecard）把战略拆成不同观察角度。兑现交期承诺直接关联顾客体验，在给定选项中归入顾客维度最合适。

真实企业也可能把相关交付指标放入内部流程维度。关键是战略地图怎样定义该指标，不能仅凭指标名称永远固定归类。

A. 分层抽样

B. 判断抽样

C. 简单随机抽样

D. 系统随机抽样

解析

随机起点加固定抽取间隔，对应系统抽样。随机性来自起点，并不要求后续每次都重新抽签。

如果生产数据本身有周期，而抽样间隔恰好与周期重合，样本可能失去代表性。执行前应检查班次、机台循环或包装周期。

A. 田口三次设计思想

B. 朱兰质量控制

C. 石川馨质量圈

D. 戴明环

解析

田口三次设计包含系统设计、参数设计和容差设计：先确定技术方案，再寻找对噪声不敏感的参数组合，必要时进一步分配合理公差。

稳健性是降低对噪声的敏感程度。 不是一开始就把所有公差收紧，因为收紧公差常常意味着更高成本。

A. 屋顶

B. 关系矩阵

C. 技术竞争能力评估矩阵

D. 市场竞争能力评估矩阵

解析

质量功能展开（QFD）中的质量屋，把顾客需求与工程特性连接起来的部分是关系矩阵。它回答：某项工程特性对某项顾客需求有多大支持作用？

屋顶关注的是工程特性彼此之间的关系。分清“需求对技术”和“技术对技术”，这类题就容易判断。

A. 减少缺陷比例，使过程稳定

B. 从源头降低产品固有缺陷，实现六西格玛质量水平

C. 对现有生产流程进行波动管控

D. 减少现有工序的不良率

解析

六西格玛设计（DFSS）强调在开发阶段把顾客需求、可制造性、波动和风险纳入方案，使质量在设计阶段得到保障。

DMAIC通常改进已有过程；DFSS更适合新设计或需要较大幅度重新设计的情形。两者可能配合使用，不能只按是否出现“降低不良率”来分类。

A. 标准在制品存量

B. 标准作业周期

C. 标准作业顺序

D. 作业指导书

解析

标准化作业通常包含节拍、作业顺序和标准在制品存量。作业指导书是传递或训练作业要求的载体，并不是这三个要素中的一个。

还要区分节拍时间与实际周期时间：前者由可用时间和顾客需求决定，后者是实际完成作业所需的时间，两者不能随意互换。

A. 中心点与其他试验点有差异，但中心点不是最优点

B. 因子为离散型因子

C. 中心点处结果已经是最优的

D. 因子的水平已经到边界

解析

最速上升法依赖局部一阶模型，沿估计梯度寻找响应更好的区域。它适合尚未到达最优区、局部线性近似基本可用且因子可以连续调整的情形，A选项有点问题，如果差异显著就有弯曲了。BC明显错误。D选项含糊，只能按出题人意思选A了

A. 占地少

B. 方便人工协作和机床作业

C. 物料出入口分离，避免交叉

D. 适合长线大批量生产

解析

U形单元常有利于缩短人员移动、形成多工序协作，并随需求变化调整人员配置。因此，从所给文字看，B最接近通常考点。

但与另一布局比较时，是否省地、是否交叉，要看设备尺寸、工艺顺序及物流方向。缺少布局图，不能把这些优势都判成无条件成立。

A. 内部水平对比

B. 竞争性水平对比

C. 职能型水平对比

D. 非竞争性水平对比

解析

跨行业寻找相似职能的优秀做法，通常归为职能型标杆管理（functional benchmarking）。对比对象不必是直接竞争对手。

“非竞争性”是更宽的描述，部分分类体系与职能型存在交叉。若要求单选，按题干强调相似职能判断C较合理；仍应以所用教材的分类定义为准。

A. 顶点设计

B. 全因子试验设计

C. 最速上升法

D. 正交设计

解析

混料试验的核心约束是组分比例总和固定。改变一个比例，至少另一个比例也必须改变，不能当作完全独立的普通因子。

顶点或极端顶点设计属于适用于混料区域的设计思路。还应结合组分上下限选择可行试验点，不能直接套用无约束的矩形设计空间。

A. 主要作用是界定各个相关方的责任

B. 过程步骤应尽量详细列出

C. 只用于制造过程，不能用于服务过程

D. 列出过程的主要步骤，不必过于详细

解析

SIPOC用供应商、输入、过程、输出和顾客描述过程边界。它是鸟瞰图，应该让团队看清主要活动以及上下游关系。

过细的动作应交给详细流程图。SIPOC同样适用于服务流程，它也不能替代专门的职责分配工具。

A. 规定送货到达时间

B. 增加送货人员

C. 催促配送员加快速度

D. 主观判断送货服务好坏

解析

模糊抱怨要转成可测量的要求。交付时间需要明确起点、终点、单位、阈值和统计口径，才能判断是否满足顾客要求。

A体现了量化方向。增加人员属于可能的改善措施，还不能替代需求定义；是否有效，需要后续分析和验证。

A. 确定目标范围

B. 识别根本原因

C. 验证过程能力

D. 控制过程稳定

解析

控制阶段的重点是让改善成果持续。除了监测过程，还要把标准作业、责任人、控制计划和异常响应机制交接到位。

过程稳定与过程能力是不同问题。一个稳定但持续偏离规格的过程，仍然不能满足要求，因此控制阶段也要持续确认表现。

A. 用于放大在制品库存，保障生产不间断

B. 可以提前批量生产，规避供货风险

C. 根据后道工序的需求进行生产

D. 根据前道工序的能力进行生产

解析

看板（Kanban）传递下游需求，用于授权补充生产或搬运。核心是按消耗补充，并借助规则限制在制品。

看板数量和补充规则需要结合需求及补货条件设计，不能把看板理解成鼓励前道尽量多做的通知牌。

A. 定类尺度数据

B. 定距尺度数据

C. 定比尺度数据

D. 定序尺度数据

解析

缺陷类别用于区分不同类型，本身没有大小顺序，属于定类尺度。给类别编成1、2、3，也不会使它们获得可加减的数量含义。

注意区分“缺陷类别”与“每类缺陷数量”：前者是标签，后者才是计数。

A. 问题原因和方案

B. 项目背景和影响

C. 项目成员和资源

D. 项目目标和范围

解析

立项时应明确业务问题、目标、范围、团队和资源。根因与最终方案应通过后续证据建立，不能在尚未调查时就写成既定结论。

已有线索可以作为待验证假设记录下来。这与提前认定根因、限定团队只能执行某个方案不同。

A. 明确边界

B. 作为记录财务的唯一文件

C. 替代项目计划

D. 确定原因

解析

项目章程（project charter）让发起人和团队就做什么、为什么做、做到什么程度形成共同约定，因此明确边界是其重要作用。

它不能取代详细计划，也不能充当唯一财务记录，更不能代替根因验证。

A. 解决方案

B. 顾客

C. 潜在原因

D. 输入

E. 供应商

解析

SIPOC的五个字母依次对应Supplier、Input、Process、Output、Customer。所给选项只覆盖其中三项，其余两项并未出现。

缺少正确要素的选项，不等于缺少的要素不重要。 对策和潜在原因属于其他分析任务。

A. 寻找最优值

B. 因子与响应呈现非线性关系

C. 存在大量潜在因子

D. 全因子试验中有显著弯曲

解析

响应曲面方法（RSM）用于探索响应形状、建立局部模型并寻找更好的因子设置，尤其适合需要描述曲率的优化问题。

潜在因子很多时，往往先筛选关键因子。两水平设计如果没有中心点等附加信息，通常不能单独估计纯二次曲率；判断D时应带上“能够检出曲率”的设计条件。

A. 合格与否是离散型数据

B. 重量是定比尺度

C. 员工工号是定比尺度

D. 产品长度是连续型数据

E. 温度是定距尺度

解析

二元分类属于离散数据；物理重量具有可解释的零点，属于定比尺度；长度通常按连续量建模。工号只是身份标签，不能用数值大小解释倍数关系。

摄氏或华氏温度属于定距尺度，开尔文温度属于定比尺度。 因此，若考试默认摄氏温度，可选A、B、D、E；严格按现有文字，E缺少温标条件。

A. 统计加工时间

B. 分析当前状态与未来状态的差距，识别改进机会

C. 只分析当前状态，不考虑未来状态

D. 区分增值活动和非增值活动

E. 关注物料流和信息流

解析

价值流图（VSM）把物料流和信息流连接起来，帮助观察加工、等待、库存及交接。记录加工时间有意义，但只盯加工时间会漏掉很长的等待。

现状图用于识别问题，未来状态图帮助明确改善方向，两者之间需要可执行的行动安排。

A. 用R-Sq进行残差分析

B. 散点图用于研究两个变量是否相关

C. 相关系数用于确定线性相关的方向和强度

D. 相关系数用于证明因果关系成立

E. 回归分析用于建立变量间的预测模型

解析

散点图帮助观察关系形态；Pearson相关系数描述线性关系的方向和强度；回归可建立条件预测模型。

R²衡量模型对响应变异的解释比例，不能代替残差诊断。高相关或高R²都不足以证明因果，混杂因素及数据收集方式仍需分析。

A. 双盲试验

B. 对照试验

C. 重复试验

D. 随机化试验

E. 区组化试验

解析

经典试验设计的三项基本原则是随机化、重复和区组化。它们分别用于减少系统性分配偏差、估计试验误差，以及隔离已知干扰来源。

重复试验要求重新执行试验条件。对同一个样件多读几次仪器，主要反映测量重复性，不能自动当成独立试验重复。

A. 为什么要收集数据

B. 由谁来收集数据

C. 收集哪些数据

D. 去哪里收集数据

E. 预测收集到的数据服从哪种概率分布

解析

5W1H要求交代为何收集、收集什么、由谁负责、何时何地收集，以及怎样收集。数据计划还应写清操作性定义和记录方式。

事先猜测分布可以作为建模假设，但它不属于5W1H的基本问题，更不能为了符合预想分布而筛选数据。

A. 判断两个分类变量是否独立，可用列联表卡方检验

B. 比较两个独立供应商的正态尺寸波动，可用F检验

C. 比较3种工艺生产线的平均产量，可用单因子方差分析

D. 一组连续数据与目标均值比较，只能用卡方检验

E. 同一批零件改进前后进行尺寸均值比较，可考虑配对t检验

解析

分类变量独立性可考虑列联表卡方检验；两个独立正态总体的方差比较可用F检验；多组均值可用单因子ANOVA；有真实一一对应关系的前后数据可考虑配对t检验。

方法名后面都有条件：卡方近似需要关注期望频数，F检验对偏离正态较敏感，经典ANOVA需要检查独立性及误差假设，配对t检验关注差值的分布。单样本均值比较通常考虑t检验，绝非只能用卡方检验。

A. 残差按数据收集顺序呈现周期性波动

B. 残差随机分布在零线周围，且无明显规律

C. 残差图出现异常点

D. 残差波动随拟合值的增大而增大

E. 残差随拟合值增大呈喇叭口

解析

残差随时间出现周期，可能提示时间依赖或遗漏周期因素；散布随拟合值扩张，提示异方差；异常点需要检查记录、设备状态及模型适用范围。

异常点需要调查，不应直接删除。 零线附近无明显结构通常是较理想的表现，但单张残差图仍不能证明全部假设成立。

A. 运行图用于观察数据随时间的变化

B. 正态概率图可辅助判断数据是否服从正态分布

C. 箱线图用于比较不同班次的中心位置和离散程度

D. 散点图用于研究变量间的因果关系

E. 直方图用于分析数据的分布情况

解析

运行图看时间变化，概率图辅助检查分布，箱线图比较不同组的位置和离散情况，直方图观察分布形状。

散点图能够提示关联，却无法单独排除混杂、反向作用或偶然关联。因此不能单凭一张散点图确认因果关系。

A. 置信区间可以用于表达总体参数估计的不确定性

B. 预测区间是未来单个观测值可能落入的范围

C. 置信水平增大、其他条件不变时，置信区间会变窄

D. 样本量增大有助于缩小参数估计区间的宽度

E. 相同条件下，单个观测值的预测区间比均值响应置信区间宽

解析

置信区间（confidence interval）描述参数估计的不确定性；预测区间（prediction interval）还要包含未来个体本身的随机波动。

在同一模型、同一预测位置和相同置信水平下，单个新观测的预测区间通常更宽。其他条件不变，提高置信水平会让区间变宽。扩大有效样本量可减少估计不确定性，却不会消除个体固有波动。

A. 将换型活动分解，并测量每个活动的时间

B. 通过夹具标准化、快速定位等方式压缩内部作业时间

C. 将准备工作转为外部作业

D. 区分内部换型作业和外部换型作业

E. 将所有外部作业改为内部作业

解析

快速换型SMED先区分必须停机才能做的内部作业，与运行期间就能完成的外部作业。再把适合提前完成的准备工作外部化，并减少剩余停机活动的耗时。

转换必须以安全和质量要求为前提。目标是减少停机损失，不能为了追求速度把本应停机的操作硬搬到运行期间。

A. 交互作用的效应大小等于两个因子主效应的乘积

B. 交互作用图中两条线平行，说明交互作用显著

C. 二阶交互作用指两个因子的交互作用

D. 交互作用中，一个因子的效应依赖于另一个因子的水平

E. 高阶交互作用（三阶及以上）可忽略

解析

交互作用意味着一个因子的效果随另一个因子的水平而改变。模型出现两个因子的乘积项，不代表交互效应数值等于两个主效应数值相乘。

交互图明显不平行提示可能存在交互，但是否显著还要结合误差；平行也不是“显著”的证据。

高阶交互较小是常见的建模假设，不能当成普遍定律。严格按现有措辞，确认C、D；若把E理解为“有合理依据时可近似忽略”，才可考虑它。 不把有条件的经验规则写成绝对正确。

A. 凡对均值有显著影响的因子为位置因子

B. 凡对方差有显著影响的因子为位置因子

C. 是位置因子，但同时对方差没有显著影响的因子为调节因子

D. 是位置因子，同时对方差有显著影响的因子为调节因子

解析

按这道题的术语，位置因子影响均值；调节因子则应能移动均值，同时不明显恶化已优化的波动水平。

这使稳健设计可以先寻找低波动组合，再将均值调到目标附近。对方差影响“不显著”并不证明影响严格为零，还要结合样本量、效应大小和工程判断。

A. E—Eliminate（取消）

B. C—Combine（合并）

C. R—Rearrange（重排）

D. S—Simplify（简化）

解析

ECRS分别是Eliminate、Combine、Rearrange、Simplify，可理解为取消、合并、重排、简化。

应用时先问某项活动是否必要，再讨论合并、顺序调整和动作简化。把不必要的工作做得更快，仍然保留了浪费。

A. 根据经验

B. 焦点小组

C. 现场观察

D. 顾客调查

解析

顾客之声（VOC）应来自顾客表达及实际使用行为。小组访谈、观察与调查各有价值：说出来的期望和真正的使用困难可能不同，需要相互印证。

个人经验可以帮助提出问题，却不能替代直接顾客证据。整理后还应把需求转为可验证的质量要求。

A. 项目背景和目的

B. 基本原因分析

C. 测量系统分析

D. 控制计划更新

解析

项目总结应串起业务背景、诊断依据、改善结果和持续控制安排。测量系统分析若支撑了项目数据可信度，也应保留关键结论，不能无理由排除。

但“总结中回顾某项工作”与“结项时重新做该项工作”不同。现有题干未把两者分清：若问完整总结应覆盖什么，倾向全选；若问结项当时必须新增什么，信息不足，暂不定为唯一答案。

A. 识别

B. 定义

C. 优化

D. 验证

E. 测量

解析

一种常用IDDOV表述为Identify、Define、Develop、Optimize、Verify，即识别、定义、开发、优化、验证。各教材的中文译法可能略有不同。

该路径当然需要测量活动，但Measure没有作为这一缩写中的独立阶段出现。判断时要区分“工作中需要做”与“阶段名称包含”。