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六西格玛和QC知识培训试题（操作）姓名：部门：成绩操作题（7题共90分）：1、打开工作表直方图考题1.MTW，绘制出品质的直方图（带有正态曲线），并得出这批红酒品质的均值、标准差。然后根据不同区域绘制出该区域红酒品质的直方图（带有正态曲线）并判断哪个地区的红酒最好，说明原因。（5分）1614121089876543210品质频率均值12.44标准差2.045N38品质直方图（包含正态曲线）均值为12.44，标准差为2.0451614121084.83.62.41.20.01614121084.83.62.41.20.01品质频率23均值11.98标准差1.328N171均值10.44标准差1.515N92均值14.58标准差1.112N123品质ð地区的直方图（包含正态曲线）组块变量:地区综合判断3号地区的红酒品质最好，因其得分最高，而且标准差最低也就是波动最小，质量稳定。2、打开工作表直方图考题2.MTW，分别绘制出1组数据的直方图（图形化汇总），2组数据的直方图（图形化汇总）；分别得出2组数据的中心趋势值、标准差。（10分）10090807060504030中位数平均值71.070.570.069.569.0第一四分位数63.412中位数69.977第三四分位数76.653最大值103.30169.12170.87969.02170.7379.41610.662A平方0.42P值0.328平均值70.000标准差10.000方差100.000偏度-0.050008峰度0.423256N500最小值29.824Anderson-Darling正态性检验95%平均值置信区间95%中位数置信区间95%标准差置信区间95%置信区间1摘要1组数据为正态分布，所以中心趋势为平均值70，标准差为10130120110100908070中位数平均值71706968676665第一四分位数63.647中位数65.695第三四分位数72.821最大值130.36669.12170.87965.26066.5019.41610.662A平方46.49P值小于0.005平均值70.000标准差10.000方差100.000偏度2.41707峰度6.93041N500最小值62.921Anderson-Darling正态性检验95%平均值置信区间95%中位数置信区间95%标准差置信区间95%置信区间2摘要2组数据位非正态分布，因其P值小于0.005，有偏态，所以中心趋势取中位数为65.695，标准差为103、现在随机在包装线抽取8瓶酒，每瓶酒有出现如下缺陷的机会。现在每个产品出现的缺陷如下（★表示），请计算DPU和DPMO。（5分）样品缺陷抽查样品123456781低位/高位★★2漏气★★3霉斑/异物★★4瓶盖生锈★5身标不正★★6背标不正★★7瓶子刮花★★8瓶子裂痕★9结石瓶★10玻璃酒★总缺陷33212212DPU=16/8=2DPO=16/(8×10)=0.2DPMO=DPO×1000000=2000004、某工厂过滤工段30车单车滤酒量数据如下,请将数据输入minitab，判断该组数据类型，并选择合适控制图验证过程是否受控。计数型数据（连续型数据）（10分）车次单车滤酒量423#432424#355425#511.7426#430.8427#487428#423.1429#492.6430#506431#454.2432#495.5433#475434#464435#398.8436#523437#532.3438#476439#417.2440#401441#514.8442#472443#503.4444#487.4445#422.8446#492.3447#549.8448#459.3449#471.4450#391.5451#384452#338.528252219161310741600500400300观测值单独值_X=458.7UCL=605.8LCL=311.728252219161310741200150100500观测值移动极差__MR=55.3UCL=180.6LCL=0单车滤酒量的I-MR控制图I-MR图，过程受控。5、以下是某工厂滤酒浓度数据，若清酒浓度在7.85到7.95度为合格范围，每次抽2个样本进行检测。根据“清酒浓度.MTW”中的数据计算Cpk,Ppk并做说明（15分）。2522191613107418.18.07.97.8观测值单独值_X=7.9365UCL=8.0578LCL=7.81532522191613107410.160.120.080.040.00观测值移动极差__MR=0.0456UCL=0.1490LCL=011C1的I-MR控制图有一个点超出控制线。P=0.711大于0.05，属于正态分布。Cpk=0.10,Ppk=0.09Cpk小于1.33说明过程能力不足,流程需要改进。8.058.007.957.907.85中位数平均值7.967.957.947.937.927.91第一四分位数7.9075中位数7.9400第三四分位数7.9625最大值8.07007.91727.95597.91657.96000.03760.0663A平方0.25P值0.711平均值7.9365标准差0.0480方差0.0023偏度0.42884峰度1.30374N26最小值7.8400Anderson-Darling正态性检验95%平均值置信区间95%中位数置信区间95%标准差置信区间95%置信区间C1摘要8.058.007.957.907.85LSLUSLLSL7.85目标*USL7.95样本均值7.93654样本N26标准差（组内）0.0459817标准差（整体）0.0479952过程数据Cp0.36CPL0.63CPU0.10Cpk0.10Pp0.35PPL0.60PPU0.09Ppk0.09Cpm*整体能力潜在（组内）能力PPMLSL38461.54PPMUSL346153.85PPM合计384615.38实测性能PPMLSL29916.61PPMUSL384853.28PPM合计414769.89预期组内性能PPMLSL35688.99PPMUSL389555.86PPM合计425244.84预期整体性能组内整体C1的过程能力6、有甲、乙两台机床加工同样产品，从这两台机床加工的产品中随机抽取若干件，测得产品直径(单位：mm)为机车甲20.519.819.720.420.120.019.019.9机车乙19.720.820.519.819.420.619.2假定两台机床加工的产品的直径都服从正态分布，且总体方差相等，试比较甲、乙两台机床加工的产品的直径有无显著差异(α=0.05)。（25分）1）H0：两台机床加工的产品直径无显著差异Ha：两台机床加工的产品直径有显著差异2）用Minitab做双样本T检验得：双样本T检验和置信区间:机车甲,机车乙机车甲与机车乙的双样本T平均值N平均值标准差标准误机车甲819.9250.4650.16机车乙720.0000.6300.24差值=mu(机车甲)-mu(机车乙)差值估计:-0.075差值的95%置信区间:(-0.687,0.537)差值=0(与≠)的T检验:T值=-0.26P值=0.795自由度=13两者都使用合并标准差=0.5474其中P值=0.7950.05两个样本没有统计上的差异，所以甲、乙两台机床加工的产品的直径无显著差异7、现有A1A2A3三种菌，接种后存活天数如下表所示，假定三种菌的存活天数都服从正态分布，且方差相等，试比较此三种菌接种后，存活天数有无显著差异(α=0.05)。（25分）菌型接种后存活天数A12432477254A256851071266A3711667951063101）H0：三种菌接种后存活天数无显著差异Ha：三种菌接种后存活天数有显著差异2）单因子ANOVA单因子方差分析:A1,A2,A3来源自由度SSMSFP因子270.4335.216.900.004误差27137.745.10合计29208.17S=2.259R-Sq=33.83%R-Sq（调整）=28.93%平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间水平N平均值标准差----+---------+---------+---------+-----A1104.0001.886(--------*--------)A297.2222.386(---------*---------)A3117.2732.453(-------*--------)----+---------+---------+---------+-----3.24.86.48.0合并标准差=2.259P=0.004＜0.05，所以至少有一种菌的存活天数均值与其他菌的存活天数均值有显著差异。二、简单题（5分）你认为本单位,如何有效融合QC和六西格玛管理工具并有效运行?