어떤 요인이 반응에 유의한 영향을 미치는지 파악하는 것은 가설검정(귀무가설 기각 여부 판단)의 문제, 즉 검정의 문제에 해당한다.

분할법에서 두 요인의 교호작용은 두 요인 중 차수가 더 높은 쪽의 단위에 속한다는 원칙이 적용된다.

2차 단위 요인과 3차 단위 요인의 교호작용은 더 높은 차수인 3차 단위 요인이 된다.

A(4수준), B(5수준)의 반복 없는 2요인실험에서 결측치가 없으면 오차자유도는 (a-1)(b-1)=3×4=12이다.

결측치를 대응(추정)해 분석하는 경우 결측치 1개당 오차자유도가 1씩 줄어들므로, 결측치 2개면 오차자유도는 12-2=10이다.

라틴방격은 각 처리가 모든 행과 모든 열에 정확히 한 번씩만 나타나야 한다. 행이 (1 2 3), (3 1 2), (2 3 1)인 배치는 열도 각각 (1 3 2), (2 1 3), (3 2 1)이 되어 행·열 어디에도 중복이 없으므로 라틴방격이다. 나머지 배치는 같은 행이나 같은 열에서 같은 숫자가 두 번 이상 나타나 조건을 만족하지 못한다.

두 대비 Σc_iy_i, Σd_iy_i가 직교하기 위한 조건은 계수의 곱의 합이 0인 것, 즉 c₁d₁+c₂d₂+c₃d₃=0이다.

변량요인 A(4수준, 반복6)의 오차제곱합은 S_e=S_T-S_A=2.148-1.979=0.169이고, 자유도는 V_A=3, V_e=4×(6-1)=20이다.

변량요인 A의 분산성분 추정값은 σ̂_A²=(V_A-V_e)/r=(0.6597-0.00845)/6≈0.109이다.

정의대비 I=ABC²인 3³형 1/3 반복에서 별명관계는 X×I(및 X×I²)를 모듈로 3으로 계산하고, 첫 문자의 지수가 1이 되도록 정규화(제곱)해 구한다.

AB²의 별명은 AB²×I=AB²×ABC²=A²C²이고 이를 정규화하면 AC가 되므로, AB²의 별명 중 하나는 AB라는 설명은 틀렸다(실제로는 AC).

A(4수준)-B(A, 2수준)-C(AB, 2수준), 반복 2회인 지분실험에서 자유도는 V_A=3, V_B(A)=a(b-1)=4, V_C(AB)=ab(c-1)=8, V_e=abc(r-1)=16이며, 총자유도 31과 일치한다.

따라서 오차항의 자유도는 16이며, 15라는 설명은 틀렸다. B(A)의 검정에 C(AB)의 분산을 사용한다는 것은 지분실험의 일반 원칙과 맞다.

자료는 $n=10$ 이고 $\bar{x}=\dfrac{500}{10}=50$, $\bar{y}=\dfrac{430}{10}=43$ 이며 $S_{xx}=2304$, $S_{xy}=1514$ 이다. 기울기는 $\hat{\beta}_1=\dfrac{S_{xy}}{S_{xx}}=\dfrac{1514}{2304}=0.6571$ 이다. 절편은 $\hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1\bar{x}=43-0.6571\times 50=10.14$ 이다.

1요인 실험은 요인이 하나뿐이므로 다른 요인과의 교호작용 개념 자체가 존재하지 않아 교호작용의 유무를 파악할 수 없다.

결측치가 있어도 그대로 해석 가능하고 반복수가 달라도 되며, 랜덤한 순서로 데이터를 얻어야 한다는 나머지 설명은 옳다.

1요인실험의 데이터 구조 x_ij=μ+a_i+e_ij에서 j에 대해 평균을 내면 $\overline{x}_{i\cdot} = \mu + a_i + \overline{e}_{i\cdot}$가 된다.

반복 오차의 평균 ē_i·는 완전히 0이 되지 않고 남아 있으므로 이 구조가 성립한다.

교호작용을 오차항에 풀링하면 $S_e^{*}=12+72=84$, $\nu_e^{*}=10+18=28$ 이므로 $V_e^{*}=\dfrac{84}{28}=3.0$ 이다. 요인 B의 평균제곱은 그대로 $V_B=\dfrac{55}{5}=11.0$ 이다. 따라서 풀링 후 분산비는 $F_B=\dfrac{11.0}{3.0}=3.67$ 이다.

유의하지 않은 교호작용은 A×B(F=0.78)와 B×C(F=2.70)이므로 이 둘을 오차항에 풀링한다. 풀링 후 $S_e' = 13.889 + 5.444 + 18.778 = 38.111$, $\nu_e' = 4+2+2 = 8$이므로 $V_e' = \dfrac{38.111}{8} = 4.764$이다. C의 평균제곱은 $V_C = \dfrac{169}{2} = 84.5$ 그대로이므로 $F_0 = \dfrac{84.5}{4.764} = 17.74$이다.

0/1로 표시되는 부적합 여부 데이터를 4대의 기계(수준)에서 각 200개씩 얻은 것은 수준수 a=4인 1요인실험으로 볼 수 있다.

V_A=a-1=3이고, 총데이터수(4×200=800)에서 V_e=800-4=796이다.

2수준계 직교배열표에서 한 열의 제곱합은 $S = \dfrac{(T_1 - T_0)^2}{N}$이다. 1열 수준 0의 합은 $8+11+7+14 = 40$, 수준 1의 합은 $15+19+12+12 = 58$이고 $N = 8$이므로 $S_A = \dfrac{(58-40)^2}{8} = \dfrac{324}{8} = 40.5$이다. 한 열의 자유도는 1이므로 $V_A = \dfrac{40.5}{1} = 40.5$이다.

반복 없는 2²형 요인실험은 총자유도가 3(=4회-1)이고 A, B의 주효과에 각 자유도 1씩, 나머지 1자유도는 A×B 교호작용에 배정되어 오차자유도가 남지 않는다.

이 경우 보통 A×B를 오차의 추정치로 사용해 A, B를 검정하므로, 정작 A×B 교호작용 자체를 별도로 검출할 수는 없어 교호작용 A×B를 검출할 수 있다는 설명은 틀렸다.

L₉(3⁴)는 열이 4개이고 각 열의 자유도가 2이므로 총자유도는 $4 \times 2 = 8$이다. 표를 보면 세 요인이 세 개 열에 배치되고 나머지 한 열(3열)만 e로 남아 있다. 따라서 오차항의 자유도는 열 하나 몫인 2이다.

다구치 손실함수는 목표치 m에서 벗어난 정도의 제곱에 비례하는 손실을 가정하며, 비례상수를 규격 반폭 Δ와 계수 A로 정규화해 $L(y)=\dfrac{A}{\Delta^2}(y-m)^2$ 형태로 나타낸다.

블록 배치와 무관하게 A의 수준별 합을 모으면 $T_{A_1} = 3+1+4 = 8$, $T_{A_2} = 3+0+2 = 5$, $T_{A_3} = 3+1-2 = 2$이고 총합은 $T = 15$, 데이터 수는 9이다. 수정항은 $CT = \dfrac{15^2}{9} = 25$이다. 따라서 $S_A = \dfrac{8^2+5^2+2^2}{3} - 25 = 31 - 25 = 6$이다.

단순 반복 대신 반복을 블록으로 나누어 2요인실험으로 구성하면, 블록 간 변동이 오차에서 분리되어 오차분산이 작아지므로 검출력은 좋아진다.

다만 블록 요인에도 자유도가 배정되므로 오차항의 자유도는 1요인 반복 실험보다 작아진다.

X̄관리도에서 관리한계를 벗어나는 점이 많다는 것은 공정 산포(및 X̄의 분산 σ_x̄²)가 커졌다는 신호로 해석된다.

p관리도의 관리한계는 시료크기 n에 따라 달라지고, 공정이 관리상태라 해도 규격을 벗어나는 제품이 있을 수 있으므로 나머지 설명은 옳지 않다.

부적합수 비교의 검정통계량은 u₀=(a-m)/√m 형태로 구한다(m: 모부적합수, a: 표본 부적합수).

(12.0-16.0)/√16.0=-4/4=-1.00이다.

이 검정식은 두 관리도(공정)의 시료군 크기(k)와 시료크기(n)가 같고, 두 R̄ 간 유의차가 없으며, 두 공정 모두 관리상태에 있다는 것을 전제로 한다.

보기 중 k_A=k_B일 것은 이 식이 성립하기 위한 필수 전제조건이 아니다(시료군 수가 달라도 각 군의 평균으로 검정 가능).

검정통계량 u₀=(x̄-μ)/(σ/√n)=(15.08-15.02)/(0.03/√9)=0.06/0.01=6.0이다.

유의수준 5%의 기각치 u_0.975=1.96보다 훨씬 크므로(u₀≥u_α), 평균치가 변했다고 판정한다.

p관리도는 계수치(부적합품 여부)만으로 관리하므로 X̄-R관리도보다 더 많은 시료 수가 필요하지만, 얻는 정보량은 오히려 X̄-R관리도(계량치)가 더 많다.

따라서 p관리도가 X̄-R관리도보다 얻을 수 있는 정보량이 많다는 설명은 틀렸다.

모분산의 신뢰구간 폭은 자유도(표본크기)가 커질수록 표본 분산의 정도가 좋아져 점점 작아진다.

계량 규준형 1회 샘플링검사에서 하한규격 S_L이 주어진 경우, 표본평균이 하한 규격보다 충분히 크면(즉 X̄≥S_L+kσ) 부적합품률이 규정 수준 이하로 보증되어 로트를 합격시킨다.

완전관리상태(군간변동 σ_b²=0)에서는 개개 데이터의 산포가 오직 군내변동에서만 비롯되므로, nσ_x̄²=σ_H²=σ_ω²의 관계가 성립한다.

제조공정의 관리 상태와 공정검사의 조정·점검을 위해 수시로 시행하는 검사는 관리 샘플링검사이다.

순회검사나 로트별 샘플링검사는 각각 현장순회, 로트합부판정이 주목적이라는 점에서 다르다.

$E(x^2) = V(x) + \{E(x)\}^2 = \sigma^2 + \mu_x^2$이고, 같은 방법으로 $E(y^2) = \sigma^2 + \mu_y^2$이다. 따라서 $E\!\left(\dfrac{x^2+y^2}{2}\right) = \dfrac{1}{2}\left\{(\sigma^2+\mu_x^2)+(\sigma^2+\mu_y^2)\right\} = \dfrac{1}{2}(\mu_x^2+\mu_y^2)+\sigma^2$이다. 기대치의 제곱이 아니라 제곱의 기대치이므로 분산 $\sigma^2$이 그대로 남는 것이 핵심이다.

생산자 위험은 좋은 로트를 불합격시킬 확률 $1-L(P)$이므로, P가 작은 구간에서 OC 곡선이 가장 위에 놓인 계획의 생산자 위험이 가장 낮다. 그림에서 P가 작은 영역의 합격확률은 n=240·c=2 곡선이 가장 높고 n=170·c=1, n=100·c=0 순으로 낮아진다. 실제로 $P = 0.5\%$에서 합격확률은 각각 약 0.88, 0.79, 0.61이므로 생산자 위험은 각각 약 0.12, 0.21, 0.39이다. 즉 n=240, c=2인 계획이 가장 낮다.

정규모집단에서 표본크기 n인 불편분산 s²의 산포(표준오차)는 n이 커질수록 작아진다.

D(s²)=σ²√(2/(n-1)) 형태이므로 n 증가에 따라 감소한다.

두 변량 사이의 직선관계 정도를 나타내는 척도는 상관계수이다.

적합도 검정의 기대도수는 귀무가설을 전제로 계산한 값으로 관측도수와는 별개의 이론값이며, 그 크기가 관측도수보다 일반적으로 적다고 단정할 수 없다.

따라서 일반적으로 기대도수는 관측도수보다 적다는 설명은 틀렸다.

모분산 σ²의 95% 신뢰구간은 $\dfrac{(n-1)s^2}{\chi^2_{0.975}(n-1)} \le \sigma^2 \le \dfrac{(n-1)s^2}{\chi^2_{0.025}(n-1)}$로 구한다.

(19×9)/32.852≈5.21, (19×9)/8.907≈19.20이므로 신뢰구간은 약 5.21~19.20이다.

모평균 추정에 필요한 샘플 수는 n=(u_0.975σ/정도)²으로 구한다.

(1.96×0.1/0.05)²≈15.4이므로 정도를 만족하려면 올림하여 n=16개가 필요하다.

같은 조건(같은 OC곡선)에서 평균 시료크기가 가장 작은 샘플링 방식은 축차 샘플링검사이다.

매 표본마다 누적 결과로 즉시 판정 여부를 결정하므로 불필요한 검사를 최소화할 수 있다.

계수형 축차 샘플링검사(KS Q ISO 8422)에서 누적 샘플크기가 중지값보다 작을 때 합격판정개수는 A=-h_A+gn_cum이며, 소수점 이하는 버린다(안전 측으로 낮게 판정).

X̃-R(중앙값)관리도의 중심선은 X̃̿=741/25=29.64이며, 관리한계는 이 관리도 전용 계수를 사용해 X̃̿±(계수)×R̄로 구한다.

문제에서 제시된 계수 0.691을 사용하면 LCL=29.64-0.691×27.4≈10.71이다.

이 문항은 실제 시험에서 전항정답으로 처리된 문항입니다. 출제 오류로 판단되어 어느 선택지를 골라도 정답으로 인정되었습니다. 여기서는 채점을 위해 한 선택지만 정답으로 두었으니, 다른 것을 고르셨더라도 틀린 판단이 아닙니다.

점 X_i가 관리한계를 벗어날 확률은 부분군 평균이 아닌 개별값 X_i~N(30,10²)의 분포로 계산한다.

Z=(43.44-30)/10=1.34이므로 양쪽 꼬리확률은 2×0.0901≈0.1802이다.

독립여유시간은 후속활동을 가능한 가장 빠른 시간에 착수함으로써 선행활동에 영향을 주지 않고 얻을 수 있는 여유시간을 말한다.

다중활동분석은 유휴시간 단축, 경제적인 작업조 편성, 담당기계 대수의 경제적 산정 등을 목적으로 한다.

작업자의 피로 경감 분석은 동작경제 원칙이나 인간공학적 분석의 목적이지 다중활동분석의 주된 목적이 아니다.

포드시스템은 이동조립법과 생산의 표준화, 각 부문의 유기적 연결(동시관리)을 특징으로 한다.

차별성과급제는 테일러시스템의 특징이므로 포드시스템의 특징과는 거리가 멀다.

긴급률법은 긴급률(잔여시간/잔여작업시간)이 작을수록 여유가 없어 긴급하다고 보고 그 작업을 먼저 수행한다.

긴급률이 가장 큰 작업을 먼저 수행한다는 설명은 긴급률법의 원리와 반대이므로 틀렸다.

MRP 시스템의 출력에는 계획주문의 양과 시기, 계획납기일, 주문의 독촉·지연 여부 등이 있다.

안전재고와 안전조달기간은 MRP를 돌리기 위해 미리 주어지는 입력정보이지 출력결과가 아니다.

고장을 예방하거나 조기 조치를 위해 급유, 청소, 조정, 부품교환 등을 일상적으로 수행하는 활동은 일상보전이다.

MPS에 의해 발생한 수요 중 이미 보유한 재고(계획수취량 등)로 충당하고 남은, 새로 발주해야 하는 부족분은 순소요량이다.

표준화된 자재·구성품을 조합해 다양한 제품을 만들어 다품종 수요를 흡수하면서 표준화의 경제성도 함께 얻으려는 생산시스템은 Modular 생산시스템이다.

공급업체 직원이 구매기업에 상주하며 적정재고를 직접 관리하는 기법은 VMI(Vendor Managed Inventory)이다.

경제적 주문량은 $EOQ=\sqrt{\dfrac{2DS}{H}}$로 구한다(D:연간수요, S:1회 주문비용, H:연간단위당 재고유지비).

H=5000×0.02=100원이므로 EOQ=√(2×10000×20000/100)=√4,000,000=2,000단위이다.

GT(그룹테크놀로지)는 설계·제조상 유사성으로 부품을 군집화해 기계군(셀)으로 배치함으로써, 다품종 소량생산에서도 대량생산과 유사한 능률을 얻으려는 기법이다.

소품종 대량생산시스템을 위한 방법이라는 설명은 GT의 취지와 반대이므로 틀렸다.

개별생산은 수요 변화에 대한 유연성은 높지만, 다품종 소량 특성상 생산성 향상과 관리는 오히려 어렵다.

생산성 향상과 관리가 용이하다는 설명은 개별생산의 특성과 반대이므로 틀렸다.

도요타생산방식은 간판(kanban)으로 자재 흐름을 통제하는 당기기(Pull) 방식을 특징으로 한다.

밀어내기(Push) 방식이라는 설명은 도요타생산방식과 반대이므로 틀렸다.

워크샘플링의 절대오차는 상태오차 S와 관측비율 P의 곱, 즉 SP로 표현된다.

탐색결정규칙(SDR)은 Taubert가 개발한 휴리스틱 기법으로, 하나의 초기해에서 출발해 패턴탐색법으로 총비용을 더 이상 줄일 수 없을 때까지 해를 개선한다.

과거 의사결정을 다중회귀분석해 규칙을 추정하는 것은 경영계수모형(Management Coefficient Model)의 특징이므로 이 설명은 틀렸다.

시간가동률=(부하시간-정지시간)/부하시간이다.

정지시간=고장30+준비30+조정30=90분이므로 (450-90)/450×100=80%이다.

특수여유에는 조여유, 기계간섭여유, 소로트여유 등이 있으며, 불가피지연여유는 일반적인 여유시간 분류에 속한다.

동시동작 사이클 차트(Simo chart)를 이용해 양손의 미세동작을 분석하는 기법은 마이크로모션 스터디(Micro Motion Study)이다.

한계이익률은 매출액에서 변동비를 뺀 한계이익을 매출액으로 나눈 비율이다.

$\dfrac{\text{매출액}-\text{변동비}}{\text{매출액}} \times 100$로 계산한다.

외부전문위탁개발(아웃소싱) 방식은 전문인력을 활용할 수 있지만, 표준화된 패키지를 기반으로 하는 경우가 많아 자사 고유 여건을 최대한 반영한 설계에는 한계가 있다.

따라서 자사 여건을 최대한 반영한 시스템 설계가 가능하다는 설명은 아웃소싱 방식의 특징과 거리가 멀다.

간편법에서 평균수명은 E(t)=η·Γ(1+1/m)로 구하며, η=t₀^1/m=90^1/2≈9.487이다.

m=2이므로 문제에서 제시된 Γ(1.5)=0.8362를 사용하면 평균수명≈9.487×0.8362≈7.93시간이다.

가속수명시험에서 고장 메커니즘을 추론하는 데 가장 효과적인 도구는 FMEA/FTA로, 잠재 고장모드와 그 원인·영향을 체계적으로 분석할 수 있다.

가용도는 A=MTBF/(MTBF+MTTR)이다.

500/(500+40)≈92.6%이다.

지수분포를 따르는 부품의 정수중단시험에서 총 시험시간 T에 대해 2T/θ는 자유도 2r인 카이제곱분포를 따른다.

H₁:θ>θ₀에 대한 기각역은 2T/θ₀>χ²_1-α(2r)이다.

욕조형 고장률에서 우발고장기간은 고장률이 비교적 낮고 시간에 관계없이 거의 일정하게 유지되는 구간이다.

마모고장은 마모·피로, 부식·산화, 불충분한 정비 등 설비의 노후화·소모에서 비롯된다.

낮은 안전계수는 설계 여유 부족에 따른 초기(디버깅)고장의 원인에 가까워 마모고장의 원인이 아니다.

지수분포를 따르는 동일 부품 n개를 병렬연결하면 시스템 평균수명은 개별 평균수명의 (1+1/2+…+1/n)배가 된다.

이 값이 2 이상이 되려면 n=4일 때 1+1/2+1/3+1/4≈2.083으로 처음 2를 넘으므로 최소 4개가 필요하다.

지수분포 f(t)=λe^-λt의 분산은 1/λ²이다.

충격 발생률 0.0003/h인 HPP에서 고장으로 이어질 확률이 0.4인, 고장을 유발하는 충격의 유효발생률은 0.0003×0.4=0.00012/h이다.

신뢰도는 지수분포로 R(5000)=e^{-0.00012×5000}=e^-0.6≈0.5488이다.

신뢰성 샘플링검사는 지수분포·와이블분포를 가정한 정시·정수중단방식을 주로 사용하지만, 시험시간·비용 제약으로 위험률 α, β를 오히려 상대적으로 크게 취하는 경우가 많다.

위험률을 작게 취한다는 설명은 신뢰성 샘플링검사의 실제 운용 특성과 거리가 있어 틀렸다.

서브시스템1은 A(0.1)와 B(0.2)의 OR 게이트이므로 $P_1 = 1-(1-0.1)(1-0.2) = 0.28$이다. 서브시스템2는 C(0.3)와 D·E의 OR 결과가 AND로 묶여 있으므로 $P_2 = 0.3 \times \{1-(1-0.2)(1-0.1)\} = 0.3 \times 0.28 = 0.084$이다. 정상사상은 두 서브시스템의 AND이므로 $P = 0.28 \times 0.084 = 0.02352$이다.

와이블 확률지에서 m 추정점은 별도로 그은 보조선(m선)과, 타점의 직선에 평행하게 그은 선의 교점으로 구하는 것이지, ln t=1.0이라는 임의의 고정된 가로축 값과의 교점으로 정의되는 것이 아니다.

따라서 이 설명은 틀렸다.

50시간 정시중단·비교체 시험이므로 총시험시간은 고장난 것의 고장시간 합에 미고장 샘플의 중단시간을 더한다. $T = (15+20+25+40) + (10-4)\times 50 = 100+300 = 400\,\text{시간}$이다. 고장 개수가 4개이므로 $\hat{\theta} = \dfrac{T}{r} = \dfrac{400}{4} = 100\,\text{시간}$이다.

와이블분포는 형상모수 m에 따라 고장률이 증가·감소·일정형으로 모두 표현 가능한 유연한 분포이지만, 형상·척도(때로 위치)모수를 함께 추정해야 해 1모수인 지수분포보다 모수 추정이 더 복잡하다.

따라서 지수분포에 비해 모수 추정이 간단하다는 설명은 틀렸다.

계약·프로젝트와 관련해 신뢰성·보전성 요구조건을 만족시킴을 보증하기 위한 조직, 절차, 활동, 자원 등을 문서화하여 계획적으로 수행하는 것은 신뢰성 및 보전성 프로그램이다.

정시중단(Type I censoring)시험에서 지수분포 고장률의 추정식은 λ̂=r/(Σt_i+(n-r)t₀)이다(분자는 고장개수, 분모는 총가동시간).

설계단계의 신뢰성 설계방법에는 리던던시 설계, 디레이팅 설계, 부품 표준화 등이 있다.

예방보전·사후보전 체계 확립은 운용(사용)단계의 보전정책이지 설계단계 신뢰성 설계기법이 아니다.

온도사이클 스트레스는 열팽창·수축의 반복으로 부품의 전기적·기계적 파라미터를 서서히 변화시키는 고장을 유발한다.

끊어진 와이어나 부품 고정불량, 인접 보드와의 마찰 등은 주로 임의진동 스트레스에서 발생하는 고장형태이다.

동일 신뢰도 부품 10개가 모두 정상 작동해야 하는 직렬 시스템의 신뢰도는 R_부품¹⁰이다.

R_부품¹⁰≥0.95를 만족하려면 R_부품≥0.95^1/10≈0.995이다.

부하-강도 모형에서 불신뢰도는 부하가 강도보다 클 확률이며, 안전계수가 작을수록 부하와 강도 분포가 겹쳐 고장이 증가한다.

부하보다 강도가 크면 고장이 감소하는 것이 정상이므로 부하보다 강도가 크면 고장이 증가한다는 설명은 틀렸다.

산업표준화의 국면에 따른 분류에는 방법규격, 제품규격, 전달규격(정보규격) 등이 있다.

품질규격은 이 국면별 분류 체계의 명칭이 아니다.

일상적·정기적으로 실시하는 계측은 생산설비, 자재·에너지, 작업결과(성적)에 관한 계측 등이다.

연구·실험실에서의 시험연구 계측은 필요할 때 비정기적으로 수행하는 연구목적 계측이므로 일상적 계측과는 거리가 멀다.

KS Q ISO 9001:2015는 리스크 기반 사고에 초점을 두고, 제품·서비스의 적합성 제공 능력과 고객만족도를 높이는 것을 특징으로 한다.

제조중심의 검사·시험·감시 능력 제고는 과거 검사 위주 품질보증 개념에 가까워 2015년판의 특징과는 거리가 멀다.

제조물책임법 제1조(목적)는 제조물의 결함으로 발생한 손해에 대한 제조업자의 손해배상책임을 규정함으로써 피해자 보호를 도모하고, 국민생활의 안전 향상과 국민경제의 건전한 발전에 이바지함을 목적으로 한다고 규정한다.

따라서 빈칸은 각각 제조업자, 안전이다.

최초 설계상의 잘못으로 설계를 변경하는 데 드는 비용은 제품이 이미 사내(공장) 안에서 발생한 문제 처리 비용이므로 사내실패코스트에 해당한다.

독립적인 부품이 직렬로 결합된 조립품의 분산은 각 부품 분산의 합과 같다(σ²_합=Σσ_i²).

√(0.03²+0.02²+0.04²+0.01²)≈0.055이다.

사내표준화는 실행 가능하고 구체적·객관적이며 보기 쉬운 표현으로, 장기적인 관점에서 지속적으로 추진해야 한다.

단기적인 관점에서 추진할 것은 사내표준화가 지향하는 방향과 반대이므로 요건이 아니다.

C_p=(U-L)/6σ=1.33이므로 규격폭 U-L≈8σ이고, 치우침이 없다면 평균에서 규격한계까지 거리는 그 절반인 약 4σ이다.

소집단 활동은 소수 인원의 자주적·다면접촉적 활동으로, 대화를 통한 아이디어 창출과 문제해결에 실질적으로 도움이 된다는 것이 특징이다.

문제해결에 크게 도움이 되지 않는다는 설명은 소집단 활동의 취지와 반대이므로 틀렸다.

품질이 전략변수로 중시되는 이유는 소비자의 안전·신뢰성 요구 증가, 기술혁신에 따른 제품 복잡화, 비가격경쟁의 심화 등이다.

생산의 분업으로 책임이 분산되는 것은 오히려 품질·신뢰성 관리를 어렵게 하는 요인이므로 책임을 분담하는 것이 신뢰성을 높인다는 설명은 틀렸다.

품질관리 담당자는 표준화·품질경영 계획수립, 경쟁사와의 품질비교, 공정이상 대응 지원 등을 수행한다.

품질경영시스템 내부감사의 총괄·승인은 최고경영자 또는 별도의 품질경영 대표자의 역할에 가까워 품질관리 담당자의 통상적 역할과는 거리가 멀다.

게하니(Ray Gehani) 교수의 품질가치사슬에서 고객만족품질을 위해 융합되어야 할 3가지 품질은 제품품질, 경영종합품질, 전략종합품질이다.

검사품질은 이 3가지 품질 개념에 포함되지 않는다.

길이·무게·강도 등 계량치 데이터의 분포 형태를 파악하기 위해 작성하는 QC 수법은 히스토그램이다.

품질전략을 결정할 때 고려하는 요소는 경영목표, 경영방침, 경영전략 등이다.

예상편성(예산편성)은 전략 실행의 재무적 뒷받침이지 전략 결정 시 고려하는 핵심요소로 꼽히지는 않는다.

적합품질이 향상될수록 값이 커지는 우상향 곡선이 예방비용이고, 감소하는 두 곡선 중 위쪽의 큰 곡선이 실패비용, 아래쪽 곡선이 평가비용이다. 그림에서 A는 우상향 곡선, B는 위쪽 감소 곡선, C는 아래쪽 감소 곡선이므로 A는 예방비용, B는 실패비용, C는 평가비용이다. 맨 위의 U자형 곡선은 이들을 합한 총 품질비용이며, 예방비용 곡선과 실패비용 곡선이 만나는 점에서 총비용이 최소가 된다.

제품 또는 서비스가 품질요건을 만족시킬 것이라는 신뢰감을 주기 위한 계획적이고 체계적인 모든 활동은 품질보증이다.

C_p=2는 규격폭이 12σ임을 의미하며(반폭 6σ), 공정평균이 1.5σ만큼 치우치면 가까운 규격한계까지의 거리는 6σ-1.5σ=4.5σ가 된다.

C_pk=4.5σ/3σ=1.5이다.

지속적 개선은 P-D-C-A를 반복해 피드백하는 활동으로, 종업원의 창의성이 필요하며 언제나 개선의 여지가 있다는 것을 전제로 한다.

다만 특정한 품질화된 기법을 반드시 적용해야만 하는 것은 아니므로 그 설명은 틀렸다.

품질하우스(House of Quality) 작성에서 무엇(고객요구, What)과 어떻게(기술특성, How)의 관계를 나타내는 데 사용하는 기법은 매트릭스법이다.

한정조건이 이중으로 있는 경우, 표준의 서식과 작성방법(KS A 0001)에서는 작은 쪽의 조건에 때를, 큰(포괄적인) 쪽의 조건에 경우를 사용하도록 규정한다.

따라서 큰 쪽에 때, 작은 쪽에 경우를 사용한다는 설명은 이 규정과 반대이므로 틀렸다.