2025年质量控制工具试题及答案

2025年质量控制工具试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某电子厂为统计产品焊接不良类型（虚焊、漏焊、焊锡过多、焊锡过少）的发生频次，最适合使用的质量控制工具是：A.控制图B.检查表C.散布图D.矩阵图答案：B解析：检查表用于系统收集数据并记录事件发生频次，适合统计不良类型的分布情况。2.某汽车零部件厂发现近期制动盘尺寸超差率上升，为分析“人员操作”“设备精度”“原材料硬度”“环境温度”四个因素与尺寸超差的关联程度，应优先选择：A.因果图B.直方图C.散布图D.亲和图答案：C解析：散布图用于研究两个变量之间的相关性，可直观判断因素与质量特性的关联程度。3.根据帕累托原理设计的质量工具是：A.分层法B.排列图C.过程决策程序图（PDPC）D.矩阵数据分析法答案：B解析：排列图通过区分“关键少数”和“次要多数”，体现80/20法则（帕累托原理）。4.某食品厂使用控制图监控饼干重量，连续25个样本点中，有2个点超出控制上限，其余点均在控制限内且无异常排列。根据控制图判异准则，应判断：A.过程处于统计控制状态B.过程存在异常波动C.需增加样本量重新计算控制限D.控制限设置不合理答案：B解析：控制图判异准则规定，任何1个点超出控制限即可判定过程异常。5.绘制因果图时，“机器”类因素应包含的子因素不包括：A.设备维护周期B.操作员工龄C.模具磨损程度D.设备参数设置答案：B解析：“机器”类因素指设备本身相关因素，操作员工龄属于“人员”类因素。6.某药厂为优化新药研发流程，需将分散的顾客需求、技术难点、法规要求等信息进行归纳整理，形成层次化的问题结构，最适合使用：A.系统图B.箭条图C.关联图D.直方图答案：A解析：系统图用于将目的-手段或问题-原因进行层级展开，适合整理复杂信息的层次结构。7.某手机组装厂为降低屏幕贴合不良率（不良类型包括气泡、偏移、胶量不足），收集了1个月的不良数据（气泡120例、偏移80例、胶量不足50例），绘制排列图时，横坐标应按：A.不良类型名称排序B.不良率从低到高排序C.不良数量从高到低排序D.发生时间顺序排序答案：C解析：排列图横坐标按影响程度（如不良数量）从高到低排列，突出关键因素。8.直方图的主要作用是：A.监控过程稳定性B.分析两个变量的相关性C.显示数据分布形态D.追溯问题根本原因答案：C解析：直方图通过矩形高度表示数据分组的频数，直观展示数据的集中趋势、离散程度和分布形态。9.某企业推行5S管理时，将生产区域的工具、物料按使用频率分类存放，常用工具放置在操作台上，不常用工具放入工具柜，这一行为对应5S中的：A.整理（Seiri）B.整顿（Seiton）C.清扫（Seiso）D.清洁（Seiketsu）答案：B解析：整顿的核心是“定品、定位、定量”，确保物品有序摆放，提高效率。10.使用PDCA循环进行质量改进时，“根据改进方案实施生产，并收集过程数据”属于：A.计划（Plan）阶段B.执行（Do）阶段C.检查（Check）阶段D.处理（Act）阶段答案：B解析：PDCA循环中，Do阶段是按照计划实施具体措施并记录数据。二、简答题（每题8分，共40分）1.简述因果图（鱼骨图）的绘制步骤及关键注意事项。答案：绘制步骤：①确定质量问题（鱼头）：明确需要分析的质量特性（如“电机异响”）。②画出主骨（鱼脊）：用箭头指向鱼头，代表问题与原因的关系。③确定大骨（主要原因类别）：通常包括“人、机、料、法、环、测”（6M）。④展开中骨、小骨：针对每个大骨，逐层分析具体原因（如“人”的中骨为“培训不足”，小骨为“新员工未通过实操考核”）。⑤确认关键原因：通过讨论或数据验证，标记可能的根本原因（用红圈标注）。关键注意事项：①原因需具体可验证，避免“管理不到位”等模糊表述；②需结合现场实际，邀请一线员工参与分析；③最终需通过数据或试验验证关键原因的真实性。2.说明排列图（帕累托图）的构成要素及应用要点。答案：构成要素：①横坐标：质量问题或缺陷类型（按频数从高到低排列）；②左纵坐标：频数（如不良数量）；③右纵坐标：累计频率（百分比，0-100%）；④柱状图：各缺陷类型的频数；⑤折线图：累计频率曲线。应用要点：①数据需在相同时间段、相同条件下收集，确保可比性；②当缺陷类型过多时，可将频数低于5%的归为“其他”类；③重点关注累计频率0-80%对应的缺陷（关键少数），优先解决；④改进后需重新绘制排列图，验证改进效果。3.控制图的判稳准则与判异准则分别包括哪些内容？答案：判稳准则（同时满足）：①所有点均在控制限内；②控制限内的点无以下异常排列：-连续25点中无1点超出控制限（或连续35点中最多1点超出，连续100点中最多2点超出）；-无连续7点（或更多）上升或下降；-无连续7点（或更多）在中心线同一侧；-无周期性波动等。判异准则（符合任意一条即判异）：①1个点超出控制上限或下限；②连续9点在中心线同一侧；③连续6点递增或递减；④连续14点交替上下；⑤连续3点中有2点在A区（控制限与±2σ之间）；⑥连续5点中有4点在B区（±2σ与±1σ之间）；⑦连续15点在C区（±1σ内）；⑧连续8点在中心线两侧且无1点在C区。4.对比直方图与控制图的区别（从作用、数据要求、图形特征三方面说明）。答案：①作用不同：直方图用于分析已生产产品的质量特性分布（静态分析），判断数据是否符合正态分布、是否存在异常值；控制图用于监控过程随时间的波动（动态分析），判断过程是否处于统计控制状态。②数据要求不同：直方图需收集同一时间段的批量数据（通常50-200个），按一定组距分组；控制图需收集按时间顺序的样本数据（通常25组，每组n=2-5个），反映过程随时间的变化。③图形特征不同：直方图是矩形图，高度表示各组频数；控制图包含中心线（CL）、控制上限（UCL）、控制下限（LCL），以及按时间顺序排列的样本点（或统计量，如均值、极差）。5.简述亲和图（KJ法）的使用流程及适用场景。答案：使用流程：①收集语言资料：通过头脑风暴、访谈等方式，收集与问题相关的原始信息（如顾客投诉、员工建议），每条信息写在一张卡片上。②整理卡片：将卡片随机排列，按自然关联分组（不预设分类标准），每组内卡片内容具有相似性。③确定组名：为每组卡片提炼概括性标题（如“操作流程复杂”“设备老化”），形成子主题。④绘制亲和图：将组名卡片放在上方，原始卡片放在下方，用线条连接，形成层次化的信息结构。⑤总结结论：根据亲和图的结构，归纳核心问题或改进方向。适用场景：①处理模糊、定性的问题（如顾客需求分析、团队矛盾原因）；②成员对问题认识不一致时，通过可视化整理达成共识；③新产品开发初期，整理市场调研的零散信息。三、案例分析题（每题20分，共40分）案例1：某空调压缩机厂最近3个月的转子动平衡不良率从2%上升至8%，技术部收集了以下数据：-不良类型：动平衡超差（占比65%）、轴径尺寸超差（20%）、表面划痕（10%）、其他（5%）；-动平衡超差的具体原因：工装夹具松动（40%）、检测设备校准偏差（30%）、操作人员未按规程清洁转子（20%）、原材料钢棒密度不均（10%）；-生产记录显示，夜班不良率（12%）显著高于白班（5%）。问题：（1）为确定重点改进方向，应优先使用哪种质量工具？说明理由并绘制该工具的示意图（文字描述即可）。（2）针对“动平衡超差”问题，需分析具体原因的因果关系，应使用哪种工具？请列出大骨类别并至少补充2个中骨原因。（3）为监控改进后的动平衡不良率是否稳定，应选择哪种控制图？说明选择依据。答案：（1）应优先使用排列图（帕累托图）。理由：排列图可通过区分“关键少数”缺陷，明确改进重点。示意图描述：横坐标按不良类型从左到右排列（动平衡超差、轴径尺寸超差、表面划痕、其他）；左纵坐标为不良数量（假设总不良数为100例，则动平衡超差65例、轴径20例、划痕10例、其他5例）；右纵坐标为累计频率（动平衡超差65%、累计到轴径85%、划痕95%、其他100%）；柱状图高度对应各不良类型数量，折线图连接累计频率点，其中动平衡超差对应的累计频率为65%（关键少数），应作为首要改进对象。（2）应使用因果图（鱼骨图）。大骨类别通常包括“人、机、料、法、环、测”。针对“动平衡超差”，中骨原因补充如下：-人：夜班员工疲劳操作、新员工培训不足；-机：工装夹具长期未维护、检测设备传感器老化；-料：不同批次钢棒密度波动、钢棒存储环境潮湿导致变形；-法：动平衡检测规程未更新、清洁转子的操作标准不明确；-环：夜班车间温度波动大影响设备精度、车间粉尘过多污染转子；-测：检测设备校准周期过长、校准用标准件磨损。（3）应选择p控制图（不合格品率控制图）。选择依据：p控制图用于监控不合格品率的变化，适用于样本量相同或不同的情况。本案例中，需监控的是动平衡不良率（不合格品率），且每月生产批量较大（适合计算比例），因此p控制图能有效反映改进后不良率的稳定性。案例2：某锂电池厂为提升18650电池的循环寿命（目标≥500次），组建了质量改进小组。小组通过前期调研发现：-电池循环寿命与正极材料压实密度、电解液浸润时间、封装温度相关；-历史数据显示，压实密度（X）与循环寿命（Y）的相关系数r=0.78（n=100）；-部分批次电池因封装温度波动（±5℃）导致壳盖密封不良，电解液泄漏率上升。问题：（1）为验证“压实密度与循环寿命”的相关性，应使用哪种工具？说明该工具的分析步骤。（2）为减少封装温度波动，需优化温度控制过程，应使用哪种工具？请简述该工具的应用流程。（3）若改进后需确认循环寿命是否达到目标，应使用哪种工具？说明该工具的判断方法。答案：（1）应使用散布图（散点图）。分析步骤：①收集数据：随机抽取100个电池样本，测量每个样本的压实密度（X）和循环寿命（Y），记录为（X1,Y1）、（X2,Y2）…（X100,Y100）。②绘制坐标系：横轴为压实密度（X），纵轴为循环寿命（Y），根据数据范围确定坐标轴刻度。③描点：将每对（X,Y）数据在坐标系中用点表示。④分析相关性：观察点的分布趋势。若点呈从左下到右上的线性分布（如r=0.78为强正相关），说明压实密度越高，循环寿命越长；若点分布分散无规律，则相关性弱。（2）应使用控制图（具体为X-R控制图，均值-极差控制图）。应用流程：①确定样本计划：每天抽取5个连续生产的电池，测量封装温度，共收集25天数据（n=25组，每组m=5个）。②计算统计量：对每组数据计算均值（X̄）和极差（R），得到X̄1-R1,X̄2-R2…X̄25-R25。③计算控制限：-中心线CL_X̄=所有X̄的平均值；控制上限UCL_X̄=CL_X̄+A2×R̄（A2为控制图系数，m=5时A2=0.577）；控制下限LCL_X̄=CL_X̄-A2×R̄。-中心线CL_R=所有R的平均值；控制上限UCL_R=D4×R̄（m=5时D4=2.114）；控制下限LCL_R=D3×R̄（m=5时D3=0）。④绘制控制图：将X̄和R的点分别绘制在对应的控制图上，标注CL、UCL、LCL。⑤分析过程状态：若所有点在控制限内且无异常排列，说明封装温度过程稳定；若存在异常点，需排查设备温控系统、操作人员调整等原因并改进。（3）应使用直方图。判断方法：①收集改进后的电池循环寿命数据（至少50个样本），