今日 5 道练习题，请先独立思考，再查看每题答案和解析。
第1题（来源：第六章 改进【绿带】）
在注塑车间有5台注塑设备，其中注塑产品的拉伸强度是关键质量特性，项目团队希望使用控制图表进行统计过程控制，针对每台设备每天每班(白夜班),开机后连续抽取5件产品进行拉伸强度实验，你觉得可行的做法是?
A、将5台注塑机每天共50个数据使用I-MR分析及监控
B、将5台注塑机分开每台每天10个数据使用Xbar-R分析及监控
C、将5台注塑机分开每台每天10个数据使用I-MR分析及监控
D、将5台注塑机分开每台每班5个数据使用Xbar-R分析及监控
正确答案：D
解析：5台设备的生产情况不一样，如果把数据都混在一起，很可能会出现分层的状况，也就是在直方图上会出现两个及以上的高点。 l-MR是单值移动极差控制图，抽样规则是每次抽取一个，C是错误的。 Xbar-R抽样时，子组样本量应该≤6,否则要使用IXbar-S
第2题（来源：第六章 改进【绿带】）
某六西格玛项目团队面临一个试验设计问题：影响因素初步估计在10个以上，需要筛选关键的影响因素，可采用的试验设计方法有
A、部分因子试验设计
B、全因子试验设计
C、响应曲面模型X影响Y的程度，自变量较少
D、Plackett-Bruman设计
正确答案：A,D
解析：A、如前所述，这是一种高效的筛选方法，特别适用于高维度的设计空间，可以在有限的试验次数内识别出关键的影响因素。
B、虽然全因子设计提供了完整的信息，但在10个以上影响因素时会导致大量的试验次数，因此在筛选阶段可能不是最佳选择。
C、RSM通常用于优化过程，特别是在已经确定了少数关键因素后。由于题目中提到的是筛选10个以上的影响因素，RSM可能不是优选方法。
D、这是一种用于评估多个因素的实验设计方法，它特别适合在资源有限的情况下进行初始筛选。Plackett-Burman设计可以在较少的试验次数下评估多个因素，因此在筛选大量潜在影响因素的早期阶段非常有用。
因此，正确的选项可能是A和D。
第3题（来源：第六章 改进【绿带】）
两水平全因子试验设计中加中心点的说法正确的是
A、得到曲线模型
B、在中心点处重复从而得到试验过程的随机误差
C、可加1个中心点
D、发现模型是否有弯曲
正确答案：B,D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P237
中心点还不是根据时间和财力想加多少就加多少，毕竟试验次数越多，试验结果越准确嘛。 将中心点布置在试验的开头、中间与结尾，相当于试验的3个水平，可以估计弯曲项，而且中心点重复，可以估计随机误差项。
第4题（来源：第六章 改进【绿带】）
某六西格玛项目团队拟采用DOE实验对工艺进行优化，进行分析后发现四个可控因素(温度、压力、角度、速度)可能对试验输出(y)产生影响，同时又有人提出不同的班次(有2个班)也可能有影响，但并不能确定是否班次真正有影响。现在团队准备准备先安排一次全因子试验，下列哪种方案能在满足于因子分析的条件下，使试验次数最少?
A、将温度、压力、角度、速度、班次作为5个因子，安排成2的5次方的全因子试验
B、将温度、压力、角度、速度作为因子，班组作为区组，安排成带有2个区组的2的4次方的全因子试验
C、将温度、压力、角度、速度4个因子取3个水平，班次为2个水平，安排成一般的全因子试验
D、在不同班次下分别安排4个因子的2水平全因子试验
正确答案：B
解析：筛选因子时，六西格玛项目团队并没有把班组作为因子，而且最重要的是班组差异不可控。 只是把温度、压力、角度与速度4个因素作为因子，因此实验次数是2的4次方。虽然没有把班组作为因子，但是需要作为一个区组，使每个处理具有同质齐性，尽可能的减少差异。
第5题（来源：第六章 改进【绿带】）
在试验设计中，为了减少可能存在的未知因素对响应变量产生影响，不正确的方法是?
A、实施重复试验
B、随机化
C、增加试验中心点
D、实施划分区组
正确答案：A,C,D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P233
随机化是试验设计中的第二个原则。随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和/或所用试验单元。这样做的目的是防止那些试验者未知的，但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
乌鲁木齐考生加油，每天进步一点点！
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