GB Final Test.doc

QualiSys Consultancy Services(Singapore) Ltd.Six Sigma Green Belt Training Test班级：姓名：得分：一、 填空：（每空1分，共20分）1、在进行头脑风暴活动时要遵循的原则是 ， ， ， 2、我们通常所讲5S的5个步骤分别是 ， ， ， ， 3、DOE中，部分因子试验与全因子试验相比，优点是 ;缺点是 4、复制实验的目的： 5、实验顺序随机化的目的： 6、在进行因子实验时，增加中心点的目的： 7、将流程标准化的工作一般在DMAIC的 _阶段完成。8、我们通常讲的防错法主要体现 思想。9、对于连续型数据，如果是系统抽样的数据通常用 控制图，如果是子组抽样的数据通常用 控制图。10、对于离散型数据，如果是针对不合格率的数据通常用 控制图，如果是针对单位缺陷数的数据通常用 控制图。二、单项选择题（每题2分，共10分）1、以下哪种混混淆方式不可能是分辨率为V的试验里的相互混淆关系( )A : A和BCD混淆 B: AB和C DE混淆 C: B和ACDE混淆 D: AE和BCD混淆2、以下不属于连续数据控制图的是 - ( )A: I 图 B: C 图 C : MR 图 D: Xbar R 图3、 下列哪个阐述是正确的 - ( ) A: DOE试验的试验次数比一次改变一个因子的方法要少 B: DOE试验比一次改变一个因子的方法要有效率C: DOE试验一定能让我们了解交互影响. D:DOE试验的试验次数不一定比一次改变一个因子的方法要少4、 我们生产手机塑料外壳, 利用模具注塑, 一模四腔,每2小时抽取4个手机塑料外壳(刚好一模),测量厚度,我们最应该用的控制图是 - ( ) A: P图和NP图 B: C图和U图C: 单值控制图(I-chart) D: Xbar-R图5、 如果Y是离散百分比数据,X是离散属性数据,我们可以用下面哪个(或哪些)工具进行分析 - ( ) A: Chi-square(c2平方检验) B: 回归分析C: DOE D: Chi-square(c2平方检验)和DOE都行，要看实际情况 三、判断题 （每题2分，共14分） 1. 控制图只有在DMAIC的C(控制)阶段才能使用 ( )2. 实验设计中分辨率越高越好 ( )3. 回归分析过程中的异常点就是残差比较大的点 ( )4. 分辨率为的实验仅能用作筛选实验 ( )5. R-Sq越大表明模型可解释偏差占整个过程偏差的比例越大 ( )6. 因为混淆无法区分出主因子和其它交互作用的影响大小，所以在实验设计中应尽量避免混淆的发生 ( )7. 实验设计中复制就是将实验做出来的产品反复测量多次 ( )四、简答题（34分）1、在测量(M)和改进(I)阶段,我们都有可能使用FMEA, 他们的目的分别是什么? (本题6分)2、请简单叙述在DMAIC的每个阶段流程图的作用是什么?每个阶段应该用什么流程图?。（本题10分）3、请分别解释CTQ，VOC，Specification(规范)，控制线，Defect (缺陷)，Defective(不合格品), DPU和 DPMO. (本题8分)4、现有9个因子A、B、C、D、E、F、G、H、J，输出为Y，现需要计划对该9个因子进行实验，请给出你的实验思路，并给出具体的实验计划。(本题10分)五、计算题（共22分）1、3个因子2水准实验中，得到了如下数据，请计算一下因子的效果和交互作用的效果，并画出主效果图 (本题10分)反应温度浓度压力Y-1-1-1601-1-172-11-15411-168-1-11521-1183-11145111802、一个流程有五个可能的关键流程变量A、B、C、D和E，输出变量（Y）是零件的 强度。 对流程进行了半因子试验。在试验后，进行统计分析，结果如下：Factorial Fit: y versus A, B, C, D, E Estimated Effects and Coefficients for y (coded units)Term Effect Coef SE Coef T PConstant 152.269 1.405 108.41 0.000A 2.453 1.227 1.405 0.87 0.395B 11.805 5.902 1.405 4.20 0.001C -3.611 -1.806 1.405 -1.29 0.217D 24.036 12.018 1.405 8.56 0.000E 2.784 1.392 1.405 0.99 0.336A*B -0.574 -0.287 1.405 -0.20 0.841A*C 6.846 3.423 1.405 2.44 0.027A*D -3.107 -1.553 1.405 -1.11 0.285A*E -0.970 -0.485 1.405 -0.35 0.734B*C -2.372 -1.186 1.405 -0.84 0.411B*D 25.043 12.522 1.405 8.92 0.000B*E -2.539 -1.269 1.405 -0.90 0.379C*D -1.446 -0.723 1.405 -0.51 0.614C*E 1.399 0.699 1.405 0.50 0.625D*E 1.857 0.928 1.405 0.66 0.518 S = 7.94509 R-Sq = 91.98% R-Sq(adj) = 84.47%Analysis of Variance for y (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 5 5951 5951 1190.25 18.86 0.0002-Way Interactions 10 5636 5636 563.62 8.93 0.000Residual Error 16 1010 1010 63.12 Pure Error 16 1010 1010 63.12Total 31 12597Alias StructureI + A*B*C*D*EA + B*C*D*EB + A*C*D*EC + A*B*D*ED + A*B*C*EE + A*B*C*DA*B + C*D*EA*C + B*D*EA*D + B*C*EA*E + B*C*DB*C + A*D*EB*D + A*C*EB*E + A*C*DC*D + A*B*EC*E + A*B*DD