中国质量协会注册六西格玛黑带考试样题

友谊的真诚

（6）47. 为了判断A车间生产的垫片的变异性是否比B车间生产的垫片的变异性更小,各抽取25个垫片后,测量并记录了其厚度的数值,发现两组数据都是正态分布.下面应该进行的是:
A. 两样本F检验 B. 两样本T检验 C. 两样本配对差值的T检验 D. 两样本Mann-Whitney秩和检验
（6）48. 为了降低汽油消耗量,M研究所研制成功一种汽油添加剂.该所总工程师宣称此添加剂将使行驶里程提高2%.X运输公司想验证此添加剂是否有效,调集本公司各种型号汽车30辆,发给每辆汽车普通汽油及加注添加剂汽油各10升,记录了每辆车用两种汽油的行驶里程数,共计60个数据.检验添加剂是否有效的检验方法应该是:
A. 双样本均值相等性T检验. B. 配对样本检验 C. F检验 D. 两样本非参数 Mann-Whitney 检验
（6）49. 原来本车间生产的钢筋抗拉强度不够高,经六西格玛项目改进后,钢筋抗拉强度似有提高.为了检验钢筋抗拉强度改进后是否确有提高,改进前抽取8根钢筋,改进后抽取10根钢筋,记录了他们的抗拉强度.希望检验两种钢筋的抗拉强度平均值是否有显著差异.经检验,这两组数据都符合正态分布.在检查两样本的方差是否相等及均值是否相等时,用计算机计算得到下列结果.
time95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevsBeforeAfter20.017.515.012.510.07.55.0timestr engthBeforeAfter550540530520510F-Test0.181Test Statistic 2.80P-Value 0.188Lev ene's TestTest Statistic 1.96P-ValueTest for Equal Variances for strengthTwo-sample T for strength_After vs strength_Before N Mean StDev SE Mean strength_After 10 531.45 9.84 3.1 strength_Before 8 522.44 5.88 2.1 Difference = mu (strength_After) - mu (strength_Before) Estimate for difference: 9.01250 95% lower bound for difference: 2.10405 T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2.28 P-Value = 0.018 DF = 16
A. 改进后平均抗拉强度有提高,但抗拉强度的波动也增加了. B. 改进后平均抗拉强度有提高,但抗拉强度的波动未变. C. 改进后平均抗拉强度无提高,但抗拉强度的波动增加了. D. 改进后平均抗拉强度无提高,抗拉强度的波动也未变.

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6）50. 为了比较A,B,C三种催化剂对硝酸氨产量的影响,在三种催化剂下,各生产了6批产品.进行了单因素方差分析(ANOVA)后,得到结果如下所显示.
One-way ANOVA: product versus Catalyst Source DF SS MS F P Catalyst 2 70.11 35.06 11.23 0.001 Error 15 46.83 3.12 Total 17 116.94 S = 1.767 R-Sq = 59.95% R-Sq(adj) = 54.61% Level N Mean StDev A 6 26.500 1.871 B 6 21.667 1.633 C 6 24.000 1.789 *********************************************************** Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst Individual confidence level = 97.97% Catalyst = A subtracted from: Catalyst Lower Center Upper B -7.481 -4.833 -2.186 C -5.147 -2.500 0.147 Catalyst = B subtracted from: Catalyst Lower Center Upper C -0.314 2.333 4.981 ***************************************************** Fisher 95% Individual Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst Simultaneous confidence level = 88.31% Catalyst = A subtracted from: Catalyst Lower Center Upper B -7.008 -4.833 -2.659 C -4.674 -2.500 -0.326 Catalyst = B subtracted from: Catalyst Lower Center Upper C 0.159 2.333 4.508 由上面这些结果,如果我们希望两两比较时总的第I类错误风险控制为5%,应该选用的结论是:
A. 3种催化剂效果无显著差异. B. 采用Tukey方法,总第I类错误风险为5%,其计算结果为:AC间,BC间无显著差异,但催化剂A的产量显著高于催化剂B的产量. C. 采用Tukey方法,全部总体参加比较时,总第I类错误风险选定为5%,其计算结果为:AC间无显著差异,但催化剂A及C的产量都显著高于催化剂B的产量. D. 采用Fisher方法,多总体中任意二总体进行比较时,第I类错误风险皆选定为5%,其计算结果为:3种催化剂下的产量都显著不同.催化剂A的产量显著高于催化剂C的产量,催化剂C的产量显著高于催化剂B的产量,当然催化剂A的产量也显著高于催化剂B的产量.
（6）51. M公司生产垫片.在生产线上,随机抽取100片垫片,发现其厚度分布均值为2.0mm,标准差为0.2mm.取10片叠起来,则这10片垫片叠起来后总厚度的均值和方差为:
A. 均值2.0mm;方差0.2 B. 均值20mm;方差0.04 C. 均值20mm;方差0.4 D. 均值20mm;方差4

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（5）52. M车间负责测量机柜的总电阻值.由于现在使用的是自动数字式测电阻仪,不同的测量员间不再有什么差别,但在测量时要先设定初始电压值V,这里对V可以有3种选择方法.作测量系统分析时,使用传统方法,对10个机柜,都用3种不同选择的V值,各测量2次.在术语"测量系统的重复性(Repeatability)"和"测量系统的再现性(Reproducibility)"中,术语"再现性"应这样解释:
A. 不使用不同的测量员,就不再有"再现性"误差了. B. 不同的设定的V值所引起的变异是"再现性"误差. C. 同一个设定的V值,多次重复测量同样一个机柜所引起的变异是"再现性"误差. D. 在不同时间周期内,用此测电阻仪测量同一个机柜时,测量值的波动是"再现性"误差.

（5）53. 在箱线图(Box-Plot)分析中,已知最小值=-4;Q1=1;Q3=4;最大值=7;则正确的说法是: A. 上须触线终点为:7;下须触线终点为:-3.5 B. 上须触线终点为:8.5;下须触线终点为:-3.5 C. 上须触线终点为:7;下须触线终点为:-4 D. 上须触线终点为:8.5;下须触线终点为:-4 （6）54. 强力变压器公司的每个工人都操作自己的 15 台绕线器生产同种规格的小型变压器.原定的变压之电压比为 2.50,但实际上的电压比总有些误差.为了分析究竟是什么原因导致电压比变异过大,让 3 个工人,每人都操作自己任意选定的 10 台绕线器各生产1 台变压器,对每台变压器都测量了 2次电压比数值,这样就得到了共60个数据.为了分析电压比变异产生的原因,应该:
A. 将工人及绕线器作为两个因子,进行两种方式分组的方差分析(Two-Way ANOVA),分别计算出两个因子的显著性,并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断. B. 将工人及绕线器作为两个因子,按两个因子交叉(Crossed)的模型,用一般线性模型(General Linear Model)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断. C. 将工人及绕线器作为两个因子,按两个因子嵌套(Nested)的模型,用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断. D. 根据传统的测量系统分析方法(GageRR Study- Crossed),直接计算出工人及绕线器两个因子方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断.

（6）55. 对于两总体均值相等性检验,当验证了数据是独立的且为正态后,还要验证二者的等方差性,然后就可以使用双样本的T检验.这时是否可以使用单因子的方差分析(ANOVA)方法予以替代,这里有不同看法.正确的判断是:
A. 两总体也属于多总体的特例,因此,所有两总体均值相等性T检验皆可用ANOVA方法解决. B. 两总体虽属于多总体的特例,但两总体均值相等性T检验的功效(Power)比ANOVA方法要高,因而不能用ANOVA方法替代. C. 两总体虽属于多总体的特例,但两总体均值相等性T检验的计算比ANOVA方法要简单,因而不能用ANOVA方法替代. D. 两总体虽属于多总体的特例,但两总体均值相等性T检验可以处理对立假设为单侧(例如"大于")的情形,而ANOVA方法则只能处理双侧(即"不等于")的问题,因而不能用ANOVA方法替代.

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（6）56. M公司中的Z车间使用多台自动车床生产螺钉,其关键尺寸是根部的直径.为了分析究竟是什么原因导致直径变异过大,让3个工人,并随机选择5台机床,每人分别用这5车床各生产10个螺钉,共生产150个螺钉,对每个螺钉测量其直径,得到150个数据.为了分析直径变异产生的原因,应该:
A. 将工人及螺钉作为两个因子,进行两种方式分组的方差分析(Two-Way ANOVA),分别计算出两个因子的显著性,并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断. B. 将工人及螺钉作为两个因子,按两个因子交叉(Crossed)的模型,用一般线性模型(General Linear Model)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断. C. 将工人及螺钉作为两个因子,按两个因子嵌套(Nested)的模型,用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断. D. 根据传统的测量系统分析方法(GageRR Study- Crossed),直接计算出工人及螺钉两个因子方差分量及误差的方差分量,并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断.

（6）57. 在选定Y为响应变量后, 选定了X1,X2,X3为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程.在MINITAB软件输出的ANOVA表中,看到P-Value=0.0021.在统计分析的输出中,找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果.由此可以得到的正确判断是:
A. 3个自变量回归系数检验中,应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的(即至少有1个以上的回归系数检验的 P-Value 小于0.05),不可能出现3个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05的情况 B. 有可能出现3个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05的情况,这说明数据本身有较多异常值,此时的结果已无意义,要对数据重新审核再来进行回归分析. C. 有可能出现3个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05的情况,这说明这3个自变量间可能有相关关系,这种情况很正常. D.ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著,回归根本无意义.

（5）58. 已知一组寿命(Life Time)数据不为正态分布.现在希望用Box-Cox变换将其转化为正态分布.在确定变换方法时得到下图: LambdaStDev3210-1543210Lower CL Upper CLLimitLambda0.221445(u sin g 95.0% c o n fid en c e)E stimate 0.221445Lo w er C L 0.060195U p p er C L 0.396962Best ValueBox-Cox Plot of Life time从此图中可以得到结论:
A. 将原始数据取对数后,可以化为正态分布. B. 将原始数据求其 0.2次方后,可以化为正态分布. C. 将原始数据求平方根后,可以化为正态分布. D. 对原始数据做任何Box-Cox变换,都不可能化为正态分布.

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（6）59. 为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题,在经过2水平的4个因子的全因子试验后,得到了回归方程.其中,因子A代表轧压长度,低水平是50cm,高水平为70cm.响应变量Y为延伸量(单位为cm).在代码化后的回归方程中, A因子的回归系数是4.问,换算为原始变量(未代码化前)的方程时,此回归系数应该是多少
A. 40 B. 4 C. 0.4 D. 0.2

（6）60. 为了判断两个变量间是否有相关关系,抽取了 30 对观测数据.计算出了他们的样本相关系数为0.65,对于两变量间是否相关的判断应该是这样的:
A. 由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关 B. 由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关 C. 由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关, 所以要查样本相关系数表才能决定 D. 由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可 能得出判定结果

（6）61. 响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为: 210003.0300002.2xxy++= 由此方程可以得到结论是:
A. X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多 B. X1对Y的影响比X2对Y的影响相同 C. X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多 D. 仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

（6）62. 为了判断改革后的日产量是否比原来的200 (千克)有所提高,抽取了20次日产量,发现日产量平均值为201(千克).对此可以得到判断:
A.只提高1千克,产量的提高肯定是不显著的 B.日产量平均值为201(千克),确实比原来200(千克)有提高 C.因为没有提供总体标准差的信息,因而不可能作出判断 D.不必提供总体标准差的信息,只要提供样本标准差的信息就可以作出判断

（6）63. 六西格玛团队分析了历史上本车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录.建立了Y 对于X1及X2的线性回归方程,并进行了ANOVA,回归系数显著性检验,相关系数计算等,证明我们选择的模型是有意义的,各项回归系数也都是显著的.下面应该进行:
A. 结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等 B. 进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否很好,看能否进一步改进模型 C. 进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温度及反应时间 D. 进行因子试验设计,看是否还有其它变量也对产量有影响,扩大因子选择的范围 （6）64. 回归方程XY =∧30中,Y的误差的方差的估计值为9,当1=X时,Y的95%的近似预测区间是 A. (23,35) B. (24,36) C. (20,38) D. (21,39)

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（7）65. 某工序过程有六个因子A,B,C,D,E,F,工程师希望做部分因子试验确定主要的影响因素,准备采用26-2设计,而且工程师根据工程经验判定AB,BC,AE, DE之间可能存在交互作用,但是MINITAB给出的生成元(Generators)为 E = ABC, F = BCD,为了不让可能显著的二阶交互作用相互混杂,下列生成元可行的是:
A. E=ABD, F=ABC B. E=BCD, F=ABC C. E=ABC, F=ABD D. E=ACD, F=BCD

（7）66. 下列哪项设计是适合作为改进阶段开始的筛选实验(Screening Experiment):
A. 8因子的全因子实验 B. 8因子的部分因子实验 C. 中心复合设计(CCD) D. Box-Behnken 设计

（7）67. 在4个因子A,B,C,D的全因子设计中,增加了3个中心点的试验.分析试验结果,用MINITAB软件计算,其结果如下: Factorial Fit: y versus A, B, C, D Analysis of Variance for y (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0.000 2-Way Interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369 Residual Error 8 0.71361 0.71361 0.08920 Curvature 1 0.02558 0.02558 0.02558 0.26 0.626 Lack of Fit 5 0.40463 0.40463 0.08093 0.57 0.735 Pure Error 2 0.28340 0.28340 0.14170 Total 18 9.55127 在正交试验中,假定数据在拟合线性模型后,试验数据的残差有共同的方差,对于方差的估计量应该是MSE(Mean Square Error,即平均误差均方和),在本题中是:
A. 0.08920 B. 0.14170 C. 0.71361 D. 0.28340

（7）68. 下列哪种响应曲面设计肯定不具有旋转性(Rotatability)
A. CCD(中心复合设计,Central Composite Design) B. CCI(中心复合有界设计,Central Composite Inscribed Design) C. CCF(中心复合表面设计,Central Composite Face-Centered Design) D. BB (BB设计,Box-Behnken Design)

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（7）69. 经过团队的头脑风暴确认,影响过程的因子有A,B,C,D,E及F共六个.其中除因子的主效应外,还要考虑3个二阶交互效应AB,AC及DF,所有三阶以上交互作用可以忽略不计.由于试验成本较高,限定不可能进行全面的重复试验,但仍希望估计出随机误差以准确检验各因子显著性.在这种情况下,应该选择进行:
A. 全因子试验 B. 部分实施的二水平正交试验,且增加若干中心点 C. 部分实施的二水平正交试验,不增加中心点 D. Plackett-Burman设计

（7）70. 在部分实施的因子试验设计中,考虑了A,B,C,D,E及F共 6个因子,准备进行16次试验.在计算机提供的混杂别名结构表(Alias Structure Table)中,看到有二阶交互作用效应 AB 与 CE相混杂(Confounded),除此之外还有另一些二阶交互作用效应相混杂,但未看到任何主效应与某二阶交互作用效应相混杂.此时可以断定本试验设计的分辩度(Resolution)是
A. 3 B. 4 C. 5 D. 6

（7）71. 在部分实施的因子设计中,如何利用下面这张表格来制订试验计划非常重要.六西格玛团队在分析过程改进时,大家共同确认至少要考虑7个因子.经费的限制使得连中心点在内的试验总次数不能超过20次.对于在试验中是否应考虑第8个因子,大家意见不统一.你赞成下列哪个人的意见
A. 由7个因子增加到8个因子,必然要增加试验次数,既然试验总次数限定了,不可能考虑增加此因子. B. 从表中看到,7个因子在16次试验时可以达到分辨度为4,8个因子在16次试验时也可以达到分辨度为4,多增加因子没使试验计划分辨度减小,所以可以增加到8个因子. C. 正交试验着重看正交表中一共有多少列.16次的正交表(L16)中,共有15列,可以一直增加到15个因子,增加到8个因子当然没问题了. D. 这张表根本决定不了最多可以排多少因子,要根据实际经验判断第8个因子是否重要,然后根据其重要性再决定是否选入.

（7）72. 六西格玛团队在研究过程改进时,大家共同确认要考虑8个因子.经费的限制使得试验总次数应尽可能地少,但仍希望不要使主效应与二阶交互作用相混杂.除了应安排4个中心点外,对于还该进行多少次试验,大家意见不一致.参考有关表格,你赞成下列哪个人的意见
A. 32次. B. 16次. C. 12次(Plackett-Burman设计). D. 8次.

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（7）73. 在进行响应曲面设计中,常常选用CCD方法而不用BOX-Beknken设计,其最主要理由是:
A. CCD有旋转性,而Box-Beknken设计没有旋转性 B. CCD有序贯性,而Box-Beknken设计没有序贯性 C. CCD试验点比BOX-Beknken设计试验点少 D. 以上各项都对

（6）74. 光洁磁砖厂在20天内,每天从当日生产的磁砖中随机抽取 5块,测量其平面度(Flatness),并求出其平均值.其平均值的趋势图如图1所示.粗略看来,生产是稳定的.下面将每天5块磁砖的平面度数值全部直接画出,则其趋势图如图2所示. 从这两张图中可以看出生产中存在什么问题
A. 生产根本不稳定. B. 平面度指标不服从正态分布 C. 每天内的平面度波动不大,但每天间的平面度波动较大 D. 这两张图什么问题也不能说明.
Imd e xMean120181614121086424.704.654.604.554.504.454.40Time Series Plot of Mean1图1 平面度日平均值趋势图 Ind e xx10090807060504030201014.74.64.54.44.3Time Series Plot of x图2 每块磁砖平面度趋势图

（5）75.某企业希望分析其加工轴棒的直径波动情况并进行过程控制.工序要求为Ф20±0.02 毫米.在对直径的测量时,有两种意见,一是建议用塞规,测量结果为通过/不通过,每分钟可测 5 根;另一种意见是采用游标卡尺测出具体直径值,每分钟只能测1根轴.经验表明,轴的合格率为99%左右.若希望进行过程控制,应采取的最佳方案是:
A.用塞规,每次检测100件作为一个样本,用np控制图 B.用塞规,每次检测500件作为一个样本,用np控制图 C.用游标卡尺,每次连续检测5根轴,用RX 控制图 D.用游标卡尺,每次连续检测10根轴,用RX 控制图

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（8）76. 在计算出控制图的上下控制限后,可以比较上下控制限与上下公差限的数值.这两个限制范围的关系是:
A. 上下控制限的范围一定与上下公差限的范围相同 B. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围宽 C. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围窄 D. 上下控制限的范围与上下公差限的范围一般不能比较

（8）77. 一位工程师每天收集了 100~200 件产品,每天抽样数不能保证相同,准备监控每天不合格品数,他应当使用以下哪种控制图
A. u B. np C. c D. p

（8）78. 在研究完改进措施后,决定进行试生产.试生产半月后,采集了100个数据.发现过程仍未受控,且标准差过大,平均值也低于目标要求.对于这3方面的问题的解决顺序应该是:
A. 首先分析找出过程未受控的原因,即找出影响过程的异常变异原因,使过程达到受控. B. 首先分析找出标准差过大的原因,然后减小变异. C. 首先分析找出平均值太低的原因,用最短时间及最小代价调整好均值. D. 以上步骤顺序不能肯定,应该根据实际情况判断解决问题的途径.

（8）79. 在性佳牌手机生产车间,要检测手机的抗脉冲电压冲击性能.由于是破坏性检验,成本较高,每小时从生产线上抽一部来作检测,共连续监测4昼夜,得到了96个数据.六西格玛团队中,王先生主张对这些数据画"单值-移动极差控制图",梁先生主张将 3 个数据当作一组,对这 32 组数据作"Xbar-R控制图".这时你认为应使用的控制图是:
A. 只能使用"单值-移动极差控制图", B. 只能使用"Xbar-R控制图". C. 两者都可以使用,而以"Xbar-R控制图"的精度较好. D. 两者都可以使用,而以"单值-移动极差控制图"的精度较好.

80.在实施六西格玛项目时,力场分析(Force Field Analysis)方法可用于:
A. 查找问题的根本原因 B. 证项目的实施效果 C. 确定方案实施可能带来的好处和问题 D. 定量分析变异源

（9）81. 假设每次轮班可用时间为7.5小时,30分钟调整时间,15分钟计划停工时间,15分钟用于设备意外.请问设备的时间开动率为
: A. 87% B. 93% C. 90% D. 85%

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（9）82. 有关全面生产性维护(TPM)的描述,不正确的是:
A. TPM 应是团队工作来完成 B. TPM强调一线员工积极参与 C. TPM的目的是消除因机器操作产生的故障,缺陷,浪费和损失 D. TPM就是缩短故障维修时间

83. 限制理论(TOC, Theory of Constraint)的主要关注领域是:
A. 顾客需求 B. 价值流 C. 准时交付 D. 消除流程中的"瓶颈"

（10）84. 在质量功能展开(QFD)中, 质量屋的"屋顶" 三角形表示:
A. 工程特征之间的相关性 B. 顾客需求之间的相关性 C. 工程特性的设计目标 D. 工程特征与顾客需求的相关性 二,多选题:

（1）85. 在六西格玛推进过程中,高层管理委员会的主要工作有:
A. 确定企业战略 B. 参与六西格玛项目选择 C. 计算六西格玛项目收益 D. 制定企业整体的六西格玛实施计划

（3）86. 六西格玛项目控制阶段的主要工作内容有:
A. 改进方案试运行 B. 建立过程控制系统 C. 将改进方案纳入标准 D. 确定下一个改进机会

（1）87.六西格玛管理方法
A. 起源于摩托罗拉,发展于通用电气等跨国公司 B. 其DMAIC改进模式与PDCA循环完全不同 C. 是对全面质量管理特别是质量改进理论的继承性新发展 D. 可以和质量管理小组(QCC)等改进方法,与ISO9001,卓越绩效模式等管理系统整合推进.

（1）88. 推行六西格玛管理的目的就是要
A. 将每百万出错机会缺陷数降低到3.4 B. 提升企业核心竞争力 C. 追求零缺陷,降低劣质成本 D. 变革企业文化

（2）89.顾客需求包括:
A. 顾客及潜在顾客的需求(VOC) B. 法规及安全标准需求 C. 竞争对手的顾客需求 D. 供货商的需求

（4）90.界定阶段(Define)是六西格玛DMAIC项目过程的第一步.在这个阶段,我们应该做的工作包括:
A. 确认顾客要求和确定过程 B. 更新和完善项目特许任务书 C. 确定项目度量指标 D. 明确问题的主要原因