自考14930质量管理工具应用概论考试大纲（2026年版）
湖南 省高 等教 育自 学考 试课 程考 试大 纲质量管理工具应用概论 （课程代码：14930） 湖南省教育考试院组编 2024 年 10 月高等教育自学考试课程考试大纲课程名称：质量管理工具应用概论课程代码：14930
第一部分
课程性质与目标
一、课程性质与特点
质量管理工具应用概论是高等教育自学考试质量管理与认证专业的选考课程，旨在通过系统介绍和应用质量管理领域中的核心工具与方法，帮助考生深入理解质量管理的理论与实践，提升其在质量管理实践中的分析和解决问题的能力， 培养其问题识别、分析和解决能力，为其未来在质量管理领域的发展奠定坚实基础。同时，该课程也是高等教育自学考试的重要组成部分，对于提升考生的质量管理能力和专业素养具有重要意义，对于考生顺利完成学业并获得相应学历和学位具有重要意义。
二、课程目标与基本
要求通过本课程的学习，考生应达成以下目标：
1．知识目标：系统掌握质量管理中经典与现代工具与方法的基本概念、原理、适用场景及实施步骤。
2．能力目标：能够根据不同的管理场景和质量问题，正确选择并应用合适的质量管理工具进行数据分析、过程策划、风险评估与绩效改进。
3．素质目标：树立基于数据和过程的科学管理思维，培养严谨、求实的职业素养及持续改进的质量意识。
4．基本要求包括：深入理解各工具方法背后的统计与管理学原理；熟练运用图表、软件等工具进行质量问题分析；能够综合运用多种工具解决中小型案例中的复杂质量问题。
三、与本专业其他课程的关系质量管理方法与工具是质量管理的核心组成部分，它们之间存在着密切且不可分割的关系。在质量管理实践中，方法和工具是相互依存、相互促进的。方法提供了宏观的指导和策略，工具则提供了具体的实施路径和监控手段。通过有效地运用质量管理方法和工具，企业可以建立起完善的质量管理体系，确保产品和服务的质量符合客户期望和市场需求。同时，这也为企业带来了更高的生产效率、 更低的成本以及更强的市场竞争力。因此，质量管理方法与工具是质量管理的关键要素，它们共同推动着企业质量管理水平的提升。
第二部分
考核内容与考核目标
通过本章的学习，考生应掌握质量管理方法与工具的基本内涵、作用及其在认证认可中的重要作用，了解质量管理方法与工具的发展历程、应用现状及分类选择原则，同时熟悉相关的应用软件。考生应能够概述质量管理方法与工具的基本概念，理解其在质量管理中的重要性，并能够根据具体情况选择合适的质量管理方法与工具。
本章重难点在于理解质量管理方法与工具的核心定义、在提升质量与支持管理体系中的关键作用，以及掌握其分类逻辑与选择依据。难点在于如何将工具与方法论进行关联，并能在不同的认证认可或管理场景中初步判断工具的适用性。
（一）质量管理方法与工具的内涵及作用（重点）识记：1. 质量管理方法与工具的定义
2. 质量管理方法与工具在质量管理中的作用理解：质量管理方法与工具如何提升产品和服务质量应用：分析具体案例，说明质量管理方法与工具的实际应用效果（二）质量管理方法与工具在认证认可中的作用（次重点）识记：1. 认证认可的基本概念
2. 质量管理方法与工具在认证认可中的应用理解：质量管理方法与工具如何支持认证认可过程应用：分析一个认证认可案例，展示质量管理方法与工具的应用（三）质量管理方法与工具的发展历程和应用现状（次重点）识记：1. 质量管理方法与工具的主要发展阶段
2. 当前质量管理方法与工具的应用现状理解：质量管理方法与工具的发展趋势应用：讨论质量管理方法与工具未来可能的发展方向（四）质量管理方法与工具的分类和选择（重点）识记：质量管理方法与工具的主要分类理解：如何根据具体情况选择合适的质量管理方法与工具应用：根据企业实际情况，选择合适的质量管理方法与工具（五）质量管理方法与工具的应用软件（次重点）识记：常用的质量管理方法与工具应用软件理解：应用软件在质量管理中的辅助作用应用：使用应用软件进行质量管理方法与工具的应用通过本章的学习，考生应掌握质量特性数据的分类及特征，了解典型的概率分布，熟悉统计量与抽样分布的基础知识，以及基础统计方法的应用。考生应能够运用统计理论对质量数据进行有效分析，为质量管理提供科学依据。
本章的重点在于清晰区分计量与计数数据的特性及其对应的分析方法，理解关键统计量（如均值、方差）的含义，以及掌握抽样分布的基本概念。难点在于理解不同概率分布（如正态分布、二项分布）的应用条件，以及运用统计推断方法（如参数估计）解决质量数据问题的逻辑。
二、考核知识点与考核目标。
（一）质量特性数据的分类及特征（重点）识记：质量特性数据的分类（如计量数据、计数数据等）
理解：各类质量特性数据的特征及其适用场景应用：根据数据特征选择合适的统计方法进行分析（二）典型的概率分布（次重点）识记：常见的概率分布类型（如正态分布、二项分布、泊松分布等）
理解：各类概率分布的特点、参数含义及应用场景应用：根据数据分布情况选择合适的概率分布模型进行预测或分析（三）统计量与抽样分布（重点）识记：1. 统计量的定义和常见类型（如均值、方差、标准差等）
2. 抽样分布的概念及其与样本量的关系理解：1. 统计量在数据分析中的作用及其与总体参数的关系
2. 抽样分布的特性及其在实际应用中的意义应用：1. 根据样本数据计算统计量，并估计总体参数
2. 分析抽样误差及其对统计推断的影响（四）基础统计方法（次重点）识记：基础统计方法的主要类型（如描述性统计、推断性统计等）
理解：各类基础统计方法的应用原理及其优缺点应用：1. 运用描述性统计方法对数据进行整理、概括和展示
2. 运用推断性统计方法对总体参数进行估计或假设检验通过本章的学习，考生应掌握质量管理的基础方法与工具，包括质量调查、 数据资料分析和非数据资料分析的基础工具。考生应能够运用这些工具进行质量问题的识别、分析和解决，提升质量管理水平。
本章的重点在于熟练掌握排列图、因果图、直方图、散布图等数据资料分析工具的绘制、识读与应用场景。难点在于如何根据问题的性质（数据驱动型或经验整理型）准确选择最适用的基础工具，并理解亲和图、关联图等非数据资料分析工具在整理复杂信息、激发创意中的作用机制。
（一）质量调查的基础方法与工具（重点）识记：质量调查的常见方法（如问卷调查、访谈等）
理解：质量调查在质量管理中的作用应用：设计并实施一项质量调查（二）质量数据资料分析的基础工具（次重点）识记：数据资料分析的主要工具（如直方图、控制图等）
理解：各类数据资料分析工具的应用原理应用：运用数据资料分析工具进行数据分析（三）质量非数据资料分析的基础工具（一般）识记：非数据资料分析的主要工具（如亲和图、关联图等）
理解：各类非数据资料分析工具的应用场景通过本章的学习，考生应掌握战略分析方法与工具，包括宏观环境分析模型、 态势分析法、波士顿矩阵、平衡计分卡和标杆管理等。考生应能够运用这些工具进行企业战略规划和管理，提升企业的竞争力和市场地位。
本章的重点在于掌握 PEST、SWOT、波士顿矩阵、平衡计分卡等核心战略分析工具的核心要素、分析维度和应用目的。难点在于理解如何将这些工具从独立的分析框架整合为连贯的战略制定与部署流程，以及如何将平衡计分卡的四个维度指标与具体的企业战略目标相结合。
（一）宏观环境分析模型（重点）识记：常见的宏观环境分析模型（如 PEST 分析）
理解：宏观环境分析模型在战略规划中的作用应用：运用宏观环境分析模型进行企业外部环境分析（二）态势分析法（次重点）识记：态势分析法的核心内容（优势、劣势、机会、威胁）
理解：态势分析法在内部环境分析中的应用应用：运用态势分析法进行企业内部环境分析（三）波士顿矩阵（重点）识记：波士顿矩阵的四个象限及其含义理解：波士顿矩阵在业务组合分析中的应用应用：运用波士顿矩阵进行业务组合分析（四）平衡计分卡（次重点）识记：平衡计分卡的四个维度（财务、客户、内部流程、学习与成长）
理解：平衡计分卡在战略管理中的作用应用：设计并实施一个平衡计分卡项目（五）标杆管理（一般）识记：标杆管理的基本概念和流程理解：标杆管理在提升组织绩效中的作用（六）实践案例（重点）
理解：分析具体案例，理解战略分析方法与工具的实际应用应用：选取一个企业情境，运用战略分析方法与工具进行规划或问题解决通过本章的学习，考生应掌握过程策划方法与工具，包括过程方法、流程分类框架设计、乌龟图和流程图、服务蓝图以及业务流程重组等。考生应能够运用这些工具进行过程策划和优化，提升企业的运营效率和产品质量。
本章的重点在于深入理解“过程方法”的核心思想及其对管理体系的意义， 并掌握使用乌龟图、流程图、服务蓝图等工具对过程进行规范性描述和设计的方法。难点在于如何运用过程方法识别组织内的关键过程网络，以及如何通过服务蓝图有效区分并设计客户可见的前台服务和内部支持的后台流程。
（一）过程方法（重点）识记：过程方法的基本概念理解：过程方法在质量管理中的应用原理应用：设计并实施一个基于过程方法的质量管理项目
（二）流程分类框架设计（次重点）识记：流程分类的基本概念理解：流程分类框架在流程管理中的作用应用：设计一个流程分类框架
（三）乌龟图和流程图（重点）识记：乌龟图和流程图的基本概念理解：乌龟图和流程图在流程描述中的应用应用：绘制一个乌龟图或流程图
（四）服务蓝图（次重点）识记：服务蓝图的基本概念理解：服务蓝图在服务流程设计中的作用应用：绘制一个服务蓝图
（五）业务流程重组（一般）识记：业务流程重组的基本概念理解：业务流程重组在流程优化中的作用应用：分析一个业务流程重组的案例，并讨论其效果通过本章的学习，考生全面了解风险评估的基本概念、原则和方法，理解风险评估在质量管理中的重要性，掌握常用的风险评估工具，如风险矩阵、故障树、 人因可靠性分析等，通过实践案例，培养考生运用风险评估方法分析和解决实际风险管理问题的能力。
本章的重点在于掌握风险管理的核心流程（风险识别、分析、评价、应对）， 以及 FMEA、风险矩阵、FTA 等工具的实施步骤与输出结果。难点在于理解不同风险评估工具（如定性的风险矩阵与定量的 FTA）的适用场景与局限，并能针对复杂系统初步开展结构化的失效模式或故障逻辑分析。
（一）风险管理概述（重点）识记：1. 风险的定义
2. 风险管理的基本流程理解：1. 风险分类的依据
2. 风险管理在质量管理中的作用应用：能够识别并分类实际工作中的风险（二）失效模式与影响分析（次重点）识记：FMEA 的定义理解：1. FMEA 的实施步骤
2. FMEA 在风险管理中的作用应用：能够运用 FMEA 进行产品或过程的失效模式分析（三）风险矩阵（重点）识记：风险矩阵的定义。
理解：1. 风险矩阵的构建原理
2. 风险矩阵在风险评估中的作用。
应用：能够构建风险矩阵并进行风险评估。
（四）故障树分析（次重点）识记：FTA 的定义。
理解：1. FTA 的构建原理
2. FTA 在复杂系统风险评估中的作用。
应用：能够运用 FTA 进行复杂系统的故障分析。
（五）人因可靠性分析（次重点）识记：HRA 的定义。
理解：1. HRA 的方法与模型
2. HRA 在风险管理中的独特作用。
应用：能够初步运用 HRA 进行人因可靠性分析。
通过本章的学习，考生全面了解质量设计的基本概念、原则和方法，学会应用任务分解法、产品质量先期策划、质量功能展开、实验设计、可靠性设计等质量设计工具，能够运用所学知识解决实际问题，提高考生的质量设计意识和能力， 为将来的质量管理工作奠定基础。
本章的重点在于掌握质量功能展开（QFD）将顾客需求转化为技术特性的瀑布式分解过程，以及实验设计（DOE）通过科学安排试验来优化因素的基本思路。
难点在于理解 QFD 中“质量屋”的构建逻辑与关联关系分析，以及掌握 DOE 中区分主效应与交互作用，并根据结果提出改进方案的能力。
（一）任务分解法（重点）识记：1. 任务分解法的定义
2. 任务分解法的基本原则。
理解：任务分解法的实施步骤和注意事项。
应用：通过案例分析，练习如何运用任务分解法进行项目分解和计划制定。
（二）产品质量先期策划（次重点）识记：产品质量先期策划的定义和核心要素。
理解：产品质量先期策划的实施流程和关键控制点。
应用：通过模拟演练，练习如何制定产品质量先期策划方案。
（三）质量功能展开（重点）识记：质量功能展开的定义和基本原理。
理解：质量功能展开的方法与步骤应用：通过案例分析，练习如何运用质量功能展开进行产品设计优化（四）实验设计（次重点）识记：实验设计的基本概念和常用术语理解：实验设计的基本原理和设计类型应用：通过模拟实验，练习如何运用实验设计方法进行因素分析和优化（五）可靠性设计（次重点）识记：可靠性设计的基本概念和主要目标理解：可靠性设计的基本原理和设计方法应用：通过案例分析，了解可靠性设计在实际产品中的应用通过本章的学习，考生全面理解和掌握过程控制方法与工具的基本原理和应用技巧，学会运用过程能力分析评估生产过程的稳定性，熟练使用各种控制图并能够及时发现并处理生产过程中的异常波动，理解测量系统分析在过程控制中的重要性，并能进行基本的测量系统评估和改进，为未来的质量管理工作奠定坚实基础。
本章的重点在于理解统计过程控制（SPC）的原理，掌握计算过程能力指数（如 Cp, Cpk）以评估过程潜力与绩效的方法，以及熟悉常规控制图的绘制与判异准则。
难点在于区分普通原因变差与特殊原因变差，并能根据控制图信号和过程能力分析结果，对过程的稳定性和改进方向做出正确判断。
（一）统计过程控制概述（重点）识记：统计过程控制的定义、目的和基本原则理解：统计过程控制与其他质量管理方法的区别和联系应用：讨论统计过程控制在实际生产中的应用案例
（二）过程能力分析（重点）识记：过程能力、过程能力指数的定义和计算方法理解：过程能力分析的意义和目的，以及如何通过过程能力分析评估生产过程的稳定性应用：进行实际的过程能力分析，计算过程能力指数，并评估生产过程的稳定性
（三）控制图（次重点）识记：控制图的种类、绘制方法和应用场合理解：控制图的原理，如何通过控制图监测过程的变化应用：绘制实际生产过程的控制图，分析并处理控制图上的异常点
（四）测量系统分析（一般）识记：测量系统分析的定义、目的和基本原则理解：测量系统分析的方法和步骤，以及测量系统误差对生产过程的影响通过本章的学习，考生全面全面了解检验及准入方法与工具的基本原理、应用步骤和实际操作技巧，掌握计数型抽样检验、计量型抽样检验、散料抽样检验以及生产件批准程序（PPAP）等核心方法，提高考生的实践能力和质量管理水平。
本章的重点在于掌握计数型抽样检验的原理，理解并能够应用 GB/T
2828.1 标准查找抽样方案，以及理解
PPAP 的基本要求和提交目的。难点在于理解抽样检验中生产者风险与消费者风险的概念，以及能根据不同的质量要求和产品特性（计数/计量/散料）选择合适的检验与准入控制方式。
（一）检验概述（次重点）识记：检验的定义、目的和分类理解：检验在质量管理中的作用和重要性应用：能够区分不同类型的检验方法，并解释其应用场景
（二）计数型抽样检验（重点）识记：计数型抽样检验的定义和基本原理理解：GB/T 2828 标准的内容及其应用范围应用：能够使用 GB/T 2828 标准进行抽样检验计划的设计和实施
（三）计量型抽样检验（重点）识记：计量型抽样检验的定义和基本原理理解：计量型抽样检验与计数型抽样检验的区别应用：能够设计并实施计量型抽样检验计划，分析检验结果
（四）散料抽样检验（次重点）识记：散料抽样检验的定义和特点理解：散料抽样检验在质量管理中的应用场景应用：能够设计散料抽样检验方案，并进行实际操作
（五）生产件批准程序（PPAP）（一般）识记：PPAP 的定义和目的理解：PPAP 的提交要求和审批流程通过本章的学习，考生掌握质量评价的基本概念、方法和工具，理解符合性评价模型、成熟度评价、服务质量分析与评价、顾客满意测评和质量经济性评价的原理和应用，能够根据具体情境运用所学知识选择合适的评价方法和工具。
本章的重点在于掌握顾客满意测评的模型、指标体系设计与实施流程，以及服务质量分析的基本维度（如 SERVQUAL 模型）。难点在于理解符合性评价、成熟度评价等不同评价范式的区别与应用场景，并能运用质量经济性分析（如质量成本分析）的方法来权衡质量改进的经济合理性。
（一）质量评价概述（重点）识记：质量评价的定义、目的和意义理解：质量评价在质量管理中的地位和作用应用：能够概述质量评价的基本流程和步骤
（二）符合性评价模型（重点）识记：符合性评价模型的基本概念理解：符合性评价模型的工作原理和应用场景应用：能能够运用符合性评价模型进行实际质量评价识记：成熟度评价的定义和分类理解：成熟度评价方法的原理和特点应用：能够选择合适的成熟度评价方法进行质量评价
（四）服务质量分析与评价的典型方法（重点）识记：服务质量分析与评价的基本概念理解：服务质量分析与评价的方法和工具应用：能够运用服务质量分析与评价的方法进行服务质量的提升
（五）顾客满意测评（重点）识记：顾客满意测评的定义和目的理解：顾客满意测评的方法和指标体系应用：能够设计并实施顾客满意测评，分析测评结果并提出改进措施
（六）质量经济性评价方法（次重点）识记：质量经济性评价的基本概念理解：质量经济性评价的原理和方法应用：能够运用质量经济性评价方法进行质量成本分析，提出经济合理的质量改进措施通过本章的学习，考生理解质量改进的基本概念及其在质量管理中的重要性， 掌握系统性质量改进方法与工具的应用原理及步骤，熟悉结构化质量改进方法的实施流程与关键要素，了解并能运用质量改进的推广工具，熟练运用至少两种质量改进工具解决实际问题，能够分析质量问题，识别改进机会，提升解决实际质量问题的能力。
本章的重点在于掌握 PDCA 循环和六西格玛 DMAIC 模式这两个系统性改进框架的阶段划分、核心活动与逻辑关系。难点在于理解如何将基础质量工具（如因果图、控制图等）嵌入到 DMAIC 各阶段中解决具体问题，以及如何运用 8D 方法对已发生的质量问题开展结构化的根本原因分析与纠正。
（一）概述（次重点）识记：质量改进的基本概念理解：了解质量改进理论的演变过程以及质量改进在提升企业竞争力中的作用（二）系统性的质量改进方法与工具（重点）识记：1. PDCA（计划-执行-检查-行动）循环的步骤
2. 六西格玛的基本概念、DMAIC 模型理解：1. 如何在质量管理中应用 PDCA 循环进行持续改进
2. 六西格玛的核心理念与实施流程应用：1. 设计一个简单的 PDCA 改进计划
2. 分析一个六西格玛改进项目的案例识记：1. 8D 方法的八个步骤
2. FMEA 的基本概念与类型理解：1. 8D 法在复杂问题解决中的应用
2. 如何进行 FMEA 分析，识别潜在风险应用：1. 针对特定质量问题，制定 8D 解决方案
2. 完成一个产品或过程的 FMEA 分析（四）质量改进的推广工具（次重点）识记：1. 质量奖励的种类与目的
2. 标杆管理的定义与流程理解：1. 持续改进文化的特征与价值
2. 如何设计有效的质量奖励与认可制度
3. 如何通过标杆管理学习并应用最佳实践应用：1. 设计促进持续改进的文化活动或机制
2. 搜集行业内外最佳实践，进行分享与讨论通过本章的学习，考生了解质量管理进入
4.0 时代的特点和趋势，掌握人工智能在质量控制中的
应用，熟悉区块链技术如何创新质量控制方法，了解大数据与云计算、物联网技术等新业态适用的质量管理工具，分析质量管理方法与工具面临的挑战，具备对新兴技术的基本理解和分析能力，能够结合新兴技术思考质量管理方法的创新应用，培养批判性思维和解决问题的能力。
本章的重点在于理解工业
4.0 与质量管理
4.0 的核心特征，以及大数据、物联网、人工智能等新兴技术对传统质量管理模式（如实时监控、预测性维护、追溯透明化）带来的根本性变革。难点在于思考如何将这些新兴技术与经典质量管理工具和方法相结合，并能辩证分析在应用过程中可能面临的数据安全、成本与效益平衡等挑战。
（一）质量管理进入
4.0 时代
（重点）识记：质量管理 4.0 时代的概念理解：4.0 时代对质量管理流程和方法的影响应用：分析企业如何适应质量管理 4.0 时代的挑战
（二）人工智能下的质量控制技术（次重点）识记：人工智能的基本概念和机器学习算法类型理解：人工智能如何提升质量控制的效率和准确性应用：设计一个简单的机器学习模型来预测产品质量问题
（三）区块链技术创新质量控制的方法（次重点）识记：区块链的定义和工作原理理解：区块链如何增强质量控制的透明度和可追溯性应用：讨论区块链技术在实际质量控制中的潜在应用
（四）大数据与云计算应用下的质量管理方法与工具（重点）识记：大数据和云计算的基本概念理解：大数据和云计算如何支持实时的质量监控和分析应用：设计一个基于大数据和云计算的质量管理系统框架
（五）物联网技术等新业态适用的质量管理方法与工具（次重点）识记：物联网的定义和关键技术理解：物联网如何实现对生产过程的实时监控应用：设计一个基于物联网技术的质量控制方案
（六）质量管理方法与工具面临的挑战（一般）识记：质量管理方法面临的主要挑战理解：如何平衡技术创新与成本效益
第三部分
有关说明与实施要求
一、考核的能力层次表述
本大纲在考核目标中，按照“识记”“理解”“应用”三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。各能力层次为递进等级关系，后者必须建立在前者的基础上，其含义是：识记：能知道有关的名词、概念、知识的含义，并能正确认识和表述，是低层次的要求。
理解：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理、基本方法，能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系，是较高层次的要求。
应用：在理解的基础上，能运用基本概念、基本原理、基本方法联系学过的多个知识点分析和解决有关的理论问题和实际问题，是最高层次的要求。
二、教材
指定教材：《质量管理方法与工具》，中国认证认可协会（主编），高等教育出版社，2019 年版
三、
自学方法指导
1．在开始阅读指定教材某一章之前，先翻阅大纲中有关这一章的考核知识点及对知识点的能力层次要求和考核目标，以便在阅读教材时做到心中有数，有的放矢。
2．阅读教材时，要逐段细读，逐句推敲，集中精力，吃透每一个知识点，对基本概念必须深刻理解，对基本理论必须彻底弄清，对基本方法必须牢固掌握。
3．在自学过程中，既要思考问题，也要做好阅读笔记，把教材中的基本概念、原理、方法等加以整理，这可从中加深对问题的认知、理解和记忆，以利于突出重点，并涵盖整个内容，可以不断提高自学能力。
4．完成书后作业和适当的辅导练习是理解、消化和巩固所学知识，培养分析问题、解决问题及提高能力的重要环节，在做练习之前，应认真阅读教材，按考核目标所要求的不同层次，掌握教材内容，在练习过程中对所学知识进行合理的回顾与发挥，注重理论联系实际和具体问题具体分析，解题时应注意培养逻辑性， 针对问题围绕相关知识点进行层次（步骤）分明的论述或推导，明确各层次（步骤）间的逻辑关系。
四、对社会助学的要求
1．应熟知考试大纲对课程提出的总要求和各章的知识点。
2．应掌握各知识点要求达到的能力层次，并深刻理解对各知识点的考核目标。
3．辅导时，应以考试大纲为依据，指定的教材为基础，不要随意增删内容，以免与大纲脱节。
4．辅导时，应对学习方法进行指导，宜提倡“认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动争取帮助，依靠自己学通”的方法。
5．辅导时，要注意突出重点，对考生提出的问题，不要有问即答，要积极启发引导。
6．注意对考生能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导考生逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题，分析问题，做出判断，解决问题。
7．要使考生了解试题的难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中会存在着不同难度的试题。
8．助学学时：本课程共 5 学分，建议总课时 90 学时，其中助学课时分配如下：
章次 章节名称学 时合计
五、关于命题考试的若干规定
1．本大纲各章所提到的内容和考核目标都是考试内容。试题覆盖到章，适当突出重点。
2．试卷中对不同能力层次的试题比例大致是：“识记”为 30%、“理解”为40%、“应用”为 30%。
3．试题难易程度应合理：容易、中等、难比例为 3：4：3。
4．每份试卷中，各类考核点所占比例约为：重点占 60%，次重点占 30%，一般占 10%。
5．试题类型一般分为：单项选择题、多项选择题、填空题、名词解释、简答题、计算题。
6．考试采用闭卷笔试，考试时间 150 分钟，采用百分制评分，60 分合格。
六、题型示例（样题）
一、单项选择题
（本大题共 20 小题，每小题 1 分，共 20 分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将 “答题卡”上的相应字母涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。
1．质量管理的主要目的是A．提高生产效率 B．增加产品种类 C．满足顾客需求 D．减少员工数量
二、多项选择题
（本大题共 5 小题，每小题 2 分，共 10 分）在每小题列出的五个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其选出并将 “答题卡”上的相应字母涂黑。错涂、多涂、少涂或未涂均无分。
21．统计过程控制（SPC）的常用工具包括（ ）
A．直方图 B．排列图 C．控制图 D．因果图 E．流程图
三、填空题
（本大题共 10 小题，每小题 1 分，共 10 分）
26．PDCA 循环中的“C”代表______。
四、名词解释
（本大题共 5 小题，每小题 3 分，共 15 分）
36．过程能力指数
五、简答题
（本大题共 5 小题，每小题 5 分，共 25 分）
41．简述实施 FMEA（失效模式与影响分析）的一般步骤。
六、计算题
（本大题共 2 小题，每小题 10 分，共 20 分）
46．某批次产品抽样检验，样本量 n=50，不合格品数 d=3，求该批次不合格品率。
