下载文档原格式
2012六西格玛黑带考前精华36题(含答案)1．某财务服务公司有4各不同的部门负责处理贷款业务，对该业务的衡量是采用每个部门的一组员工一周的5个工作日内每天进行处理的平均数量（连续数据，假设服从正态分布）。
通过方差分析，发现部门同业务处理能力有显著不同，但公司经理还想知道4个部门中任取2部门业务处理能力的比较状况，请问他应该选用如下的多重比较方法中的哪种方法？（A）A. Tukey’s整体误差率方法B. Fisher’s个体误差率方法C. Dunnett’s整体误差率方法D. Hsu’s整体误差率方法2．对一个稳定的生产过程绘制控制图，已知当子组样本含量为2时，其下控制限LCL=70，上控制限UCL=82，问：当子组样本含量增加到8时，控制图的控制限应该变为：(C)A LCL=75，UCL=77B LCL=74，UCL=78C LCL=73，UCL=79D LCL=70，UCL=823．在某MSA分析中发现其容差百分比为60%，不满足MSA要求，黑带考虑利用重复测量降低MSA误差，以继续使用原测量系统。
请问，要将容差百分比降低到20%，最少要重复测量多少次：(D)A. 6次。
B.7次。
C.8次。
D.9次。
4．某企业拟购买一部关键设备，现有两个供应商（甲、乙）均可提供相同型号的设备，为了检验设备的质量，质量工程师对甲、乙两台设备进行了过程能力分析，结果发现，甲设备：Cp=1.8，Cpk=1.3，乙设备：Cp=1.31，Cpk=1.3。
假定甲乙设备价格相同，其它安装和服务也基本相同。
根据这一结果，我们可以判定：(A)A 甲设备比乙设备好一些，因为甲设备的Cp更高一些；B 甲设备和乙设备一样，因为甲设备和乙设备的Cpk相同；C 乙设备要比甲设备好一些，因为乙设备的Cp与Cpk接近，表明目标中心与分布中心基本重合D 以上结论都不对5．对生产的螺钉直径加以监控，可以得知过程是稳定的，螺钉直径是服从正态分布的。
质量控制中的测量系统分析在现代制造业中，质量控制是确保产品的一致性和可靠性的重要环节。
而测量系统是质量控制中不可或缺的一部分，它通过检测和测量来评估产品的特性。
然而，测量系统的准确性和稳定性对于质量控制的成功至关重要。
因此，测量系统分析成为了质量控制中的重要工具和方法。
一、测量系统分析的意义1. 提升产品质量测量系统分析可以帮助企业评估测量过程中的误差和变异程度，从而找出导致产品质量下降的原因。
通过修正和改进测量系统，可以减少由测量误差引起的不必要的产品变动，提高产品的一致性和可靠性。
2. 降低生产成本测量系统分析可以帮助企业定位和解决测量系统中的问题，如测量设备的误差、操作员的误差等。
通过改进和优化测量系统，可以降低生产过程中的损耗和废品率，从而减少生产成本。
3. 改善决策依据测量系统分析可以提供准确和可靠的数据，为企业的决策提供科学依据。
在质量控制决策中，合理利用测量数据可以帮助企业判断产品质量是否满足标准要求，并及时采取调整措施，从而提高决策的准确性和及时性。
二、测量系统分析的常用方法1. 重复性和一致性分析重复性和一致性是评估测量系统稳定性和可靠性的关键指标。
重复性是测量系统对同一样品在多次测量中的结果一致性，一致性是测量系统对相同特性的多个样品测量结果的一致性。
通过统计分析重复性和一致性数据，可以评估测量系统的稳定性和可重复性。
2. 精确度和准确度分析精确度和准确度是评估测量系统准确性的指标。
精确度是测量系统对同一样品测量结果的集中程度，准确度是测量系统测量值与真实值之间的偏差程度。
通过与已知真值比较或其他参照测量系统的比较，可以评估测量系统的精确度和准确度。
3. 直观分析直观分析是一种通过观察和分析测量系统的特点和问题来评估其性能和稳定性的方法。
例如，观察测量设备的稳定性、检查测量员操作的正确性等。
通过直观分析，可以发现测量系统中的潜在问题并及时采取措施加以改进和修正。
4. 方差分析方差分析是一种通过分析不同因素对测量系统稳定性和可靠性的影响程度的方法。
六西格玛培训—优化阶段模块测量（M easurement）系统（S ystem）分析（A nalysis）Patrick ZhaoI&CIM Deployment Champion测量系统分析介绍可变数据的测量系统分析属性数据的测量系统分析类型I的量具研究**量具的线性和偏倚性**测量系统分析介绍可变数据的测量系统分析属性数据的测量系统分析类型I的量具研究**量具的线性和偏倚性**什么是测量系统分析？•什么是测量系统？测量员测量设备测量材料测量方法测量环境为什么要做测量系统分析？PPAP需要提交的文件之一质量改进过程的重要组成部分数据是可靠的测量系统分析的应用VSV1.0V2.0验收新测量系统对比不同测量系统的差异维修或升级前后的变化测量系统变异•和所有系统一样，测量系统也不可能保持永远稳定，所以也存在变异•良好的测量系统考虑到所有的变异源，并且将他们的影响降低到最小•广义的测量系统有两个主要的变异源组成准确度精确度准确度和精确度的关系有效的校准是Gage R&R 研究的前提！准确度Accuracy偏倚性Bias 线性Linearity 稳定性Stability 精确度Precision 重复性Repeatability再现性Reproducibility 通过校准Gage R&R国家标准NationalStandard参考标准Reference Standard工作标准Working Standard生产用量具Production Gage生产用量具Production Gage工作标准Working Standard参考标准Reference Standard国家标准National Standard塞规三坐标激光干涉仪光速在约30万分之一秒内移动的距离准确度—偏倚性•偏倚性检查实测平均测量值和参考值之间的差。
•例：制造商想知道在工业烘炉中的温度计是否有偏倚。
测量实际偏倚202.7-202=0.7 202.5-202=0.5 203.2-202= 1.2 203.0-202= 1.0 203.1-202= 1.1 203.3-202= 1.3结论：•202°热度设置处的温度测量值呈正偏倚，平均偏倚量为0.97。
如何应对测绘技术中的数据可靠性及一致性问题引言：测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色，它对于地理信息系统、土地管理和城市规划等领域的发展都有着深远的影响。
然而，由于复杂的测量过程和多个数据源的存在，测绘技术所面临的数据可靠性及一致性问题也越来越突出。
本文将探讨如何应对测绘技术中的数据可靠性及一致性问题，并提出一些可行的解决方法。
问题分析：首先，我们来分析一下测绘技术中的数据可靠性及一致性问题。
在测绘过程中，往往涉及到多个数据源的融合与整合，这样就容易引发数据的不一致性。
例如，在一个大型土地测绘项目中，可能会有多个测量员同时进行测量工作，他们使用的测量仪器和方法可能会有所不同，导致测量到的数据存在差异。
另外，由于测绘数据的获取和处理通常涉及到多个环节，比如数据采集、数据处理和数据发布等，每个环节都可能出现数据质量不一致的问题，从而影响到测绘结果的准确性。
解决方法：针对上述问题，我们可以采取以下几种方法来提高数据的可靠性及一致性。
1. 标准化测绘过程一个有效的方法是通过标准化测绘过程来减少数据不一致性。
制定明确的测量准则和操作规范，确保每个测量员在测绘过程中都能按照相同的标准进行操作。
此外，可以引入自动化工具，如全球定位系统（GPS）、惯导系统等，来替代传统的手动测量方法，从而减少人为误差的出现。
2. 数据质量控制数据质量控制是确保测绘数据可靠性的重要手段。
在数据采集阶段，可以采取一些质量控制措施，如数据采集前的校正、数据采集时的实时监测和数据采集后的验证等，以确保采集到的数据准确、一致。
此外，在数据处理过程中也要进行严格的质量控制，包括数据清洗、去除异常值和统一坐标系等，从而提高数据处理的准确性。
3. 多源数据融合由于测绘过程中常常涉及到多个数据源的融合与整合，因此需要采取适当的方法来解决数据一致性问题。
一种常用的方法是使用数据匹配和处理算法，将不同数据源的数据进行叠加和比对，从而消除数据的差异，并获得一致的测绘结果。
Eva
2020.04.16
属性值数据的测量系统一致性分析
01
定义
数据获取
分析与判定
案例
定义
数据类型重复性再现性同一测量者对同一零件实施
不同测量轮数的一致程度属性值或计数型数据如通过/不通过
不同测量者对同一
零件测量的一致性测量系统：由人、量具、测量方法和测量对象构成的过程的整体
数据获取
一般选20个或20个以上的零件(合格品及不合格品各约占一半)
选择至少2个测量者，
每个测量者对每个零件重复测量至少2次
盲测随机化实验
分析与判定
测量者自身的
一致性(重复性)每个测量者与标准的一致性测量者之间的一致性(再现性)所有测量者与标准的整体比较统计质量工具属性一致性分析量具R&R研究（交叉）Minitab 判定标准：一般要求整体一致性比率≥85%
案例
实际案例与操作。
测绘技术中的数据精度与一致性检查近年来，随着科技的不断进步，测绘技术也经历了巨大的发展。
测绘技术在地理信息系统、土地利用规划、城市建设、资源管理等领域起着至关重要的作用。
然而，作为一门科学严谨的学科，测绘技术中的数据精度和一致性检查成为了业界普遍关注的问题。
数据精度是测绘技术中的核心问题之一。
精确的数据对于进行准确的测量和建模是至关重要的。
一方面，数据的精度直接影响到测绘结果的准确性和可靠性。
另一方面，数据精度也直接关系到日常生活的许多方面，例如导航系统、电子地图和气象预报等都需要依赖精准的测绘数据。
因此，提高数据精度已经成为测绘技术中的重要课题。
而在数据精度的保证过程中，一致性检查则起到了至关重要的作用。
一致性检查旨在确保采集和处理的数据在各个环节都是一致的，以消除由于数据不一致带来的误差和不确定性。
一致性检查包括两个方面：一是在数据采集和测量过程中，通过设备校准、数据标准化等措施来保证数据的一致性；二是在数据处理和分析过程中，通过采用统一的数据模型和算法来确保数据的一致性。
数据精度和一致性检查是测绘技术中的两个重要环节，并且相互依存。
如果数据精度不高，即使进行了一致性检查，最终的结果也可能是不准确的；而如果一致性检查不到位，即使数据本身精度高，仍然会导致结果与实际情况不符。
因此，数据精度和一致性检查是测绘技术中必须同时考虑的两个问题。
为了保证数据的精度和一致性，测绘技术领域提出了一系列方法和技术。
首先，使用高精度的测量设备和传感器。
现代测绘技术中，各种高精度的测量仪器和传感器得到了广泛的应用，可以提供更加精确的数据。
其次，进行数据校准和标准化处理。
通过对采集的数据进行校准和标准化，可以消除由于设备误差和数据格式不一致带来的问题。
再次，采用统一的数据模型和算法。
在数据处理和分析过程中，采用统一的数据模型和算法可以确保数据的一致性，避免不同环节之间的数据不一致。
最后，应用精度评定方法和工具。
利用精度评定方法和工具，可以对测绘数据进行全面的评价和检查，进而提高数据的精度和一致性。
《六西格玛管理》知识要点孙肃清整理序言：为帮助大家学习和掌握六西格玛管理知识，加深对六西格玛管理知识的认识，从容应对考试。
以红书《六西格玛管理》为基础，适当参照蓝书《六西格玛管理统计指南-MINITAB使用指南》，编撰了这篇《知识要点》。
所谓要点，即：主要的知识点，重要的概念、公式和方法、可能的考点以及重难点。
希望能对大家有所裨益。
特别需要提醒的是：第一至第四章、第九第十章的多选题会多一些，而历次考试丢分较多的往往是多选题。
第一章六西格玛管理概论1.1 六西格玛管理的发展1.1.1 质量概念的演进和质量管理的发展1.质量概念的演进质量：一组固有特性满足要求的程度。
（ISO9000:2005）（1）质量概念中主体的演进质量概念中的主体是指“什么的质量”。
⏹产品的质量。
包括性能、可信性等实物质量。
⏹产品和服务的质量。
扩展到包括准时交付、周期时间等服务质量。
⏹产品、服务和过程的质量。
过程质量涉及5M1E，质量体现Q（实物质量）、C（成本）、D（交付）、E（环境）、S（安全）的综合质量。
⏹产品、服务、过程和体系的质量。
体系质量即管理系统的质量。
（2）质量概念中客体的演进质量概念中的客体是指“满足什么要求的质量”。
⏹符合性质量。
满足标准或规范要求。
⏹适用性质量。
满足顾客要求的程度，关键看对顾客是否适用。
⏹顾客及相关方综合满意的质量。
大质量概念，综合满足顾客、股东、员工、供应商及合作伙伴、社会等利益相关方(也称为五大利益相关方)的程度。
2.质量管理的发展经历了质量检验、统计质量控制、全面质量管理三大历史阶段。
（1）质量检验阶段。
（二战以前）三权分立：设计+制造+检验聚焦于产品质量。
代表人物：F.W.泰勒（科学管理之父）。
工人自检、工长监督检查、检验员专检。
两个问题：⏹事后检验，死后验尸；⏹全数检验，成本太高。
（2）统计质量控制（SQC）阶段（20世纪40-50年代）数理统计方法与质量管理结合，过程控制，形成了质量的预防性控制与事后检验相结合的管理方式。
【质量工具干货】一文悟透测量系统分析（MSA）在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
下面主要针对测量系统分析（MSA）来进行讲解。
01何为测量系统？定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具，标准，操作，方法，夹具，软件，人员，环境及假设的集合。
也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这一定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值（数据）。
这样看待一个测量系统时很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念，原理，工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
02为什么要对测量系统进行分析？测量数据的质量：数据的质量取决于测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该“特性”的参考值相差“很远”。
理想的测量系统不存在，为什么？由于测量系统变差源：标准，人员（评价人）。
仪器（量具），工作件（零件），程序（方法），环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际变差值不相等。
03对测量系统分析要分析什么？前面我们谈到，数据的质量取决于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引申出如下一些术语：1.位置变差◆偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
◆准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
◆稳定性：别名“漂移” 随时间变化的偏倚值。
◆线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2.宽度变差◆精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
