正解はC. 物理テストの結果を予測することです。CSSBB改良フェーズの実装資料では、シミュレーションは、多くの場合、数学的またはコンピュータベースのモデリングによって行われる、新製品、プロセス、またはシステムの時間依存の試行として定義されています。これは、実際のデモンストレーションが難しすぎる、時間がかかりすぎる、費用がかかりすぎる、大規模すぎる、または危険すぎる場合に使用されます。
つまり、シミュレーションは、実際のテストを実際に実行することなく、提案されたプロセスや製品がどのように動作するかを推定または予測するために使用されるということです。これは、物理的なテスト結果を予測することに最も適しています。
シミュレーションは実験のばらつきを直接的に低減するものではなく、プロセス能力を確立するための主要な方法でもありません。また、改善プロジェクトは一般的にサイクルタイムの短縮を目指すため、「サイクルタイムの増加を証明する」ためにも使用されません。シックスシグマでは、シミュレーションは本格的なテストや展開を行う前に、想定されるプロセス性能と実装効果を検証するための実用的な方法です。したがって、検証済みの答えはCです。

この問題では、正規分布の論理と中心極限定理を使用して、標本平均の管理限界を決定します。正規分布の下で個々の部品の 99.73% が仕様を満たす場合、それはプロセス平均から約 ±3 標準偏差に相当します。仕様は 25 ± 1 mm なので、個々のプロセス標準偏差は 1/3 = 0.333 mm です。サンプルサイズ n = 36 のサブグループ平均の場合、標本分布の標準偏差は #x# = #/#n です。CSSBB の資料では、標本平均の標準偏差は母集団標準偏差を標本サイズの平方根で割った値に等しいと明示的に述べています。したがって、#x# = 0.333/6 = 0.0556 です。x バー管理図の管理限界は通常、プロセス平均を中心として ±3​​#x# に配置され、±3(0.0556) = ±0.1667、つまり約 ±0.167 になります。したがって、標本平均の正しい管理限界は 25 ± 0.167 です。これは、平均値の標本分布を用いた統計的プロセス管理の、典型的な管理段階における応用例です。