DPMO与SIGMA计算
6σ
任鑫城
"差错率 的计算公式 差错率" 的计算公式: 差错率
不良数 差错率(DPM)= 差错率 ×100% 抽样总数× 抽样总数×造成不良机会数
百万机会缺陷数(DPMO): 百万机会缺陷数
DPMO=DPM×1000000
σ水平与百万机会缺陷数 水平与百万机会缺陷数(DPMO)对比 水平与百万机会缺陷数 对比
6sigema是什么?
【事例】举一个航空公司的例子,如果某一航班的预计到达 时间是下午五点,由于各种原因,真正在五点准时到达的情 况是极少的.假如我们允许在五点半之前到达都算准点到达, 一年里该航班共运营了200次,显然到达时间是个变量.如果 其中的55次超过五点半到达,从质量管理的角度来说,这就 是不良品,所以航空公司这一航班的合格品率为72.5%,大 约为2.1个西格玛.如果该航班的准点率达到六西格玛,这意 如果该航班的准点率达到六西格玛, 如果该航班的准点率达到六西格玛 味着每一百万次飞行中仅有3.4次超过五点半到达,如果该航 次超过五点半到达, 味着每一百万次飞行中仅有 次超过五点半到达 班每天运行一次,这相当于每805年才出现一次晚点到达的 班每天运行一次,这相当于每 年才出现一次晚点到达的 现象.所以六西格玛的业务流程几乎是完美的.对于制造性 现象.所以六西格玛的业务流程几乎是完美的 制造性 业务流程来说,在有均值漂移1.5σ的情况下六西格玛意味着 业务流程 每一百万次加工只有3.4个不良品.这个水平也叫做流程的长 期的西格玛值
σ水平与百万机会缺陷数 水平与百万机会缺陷数(DPMO)对比 水平与百万机会缺陷数 对比
σ水平 水平 DPMO(单位 单位:ppm) 单位
1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ 7σ
六西格玛的计算方法
DPMO = 5/4 1,000,000 250,000 5
• 一般说6 SIGMA水平时把不良率说成3.4DPMO比3.4PPM更恰当
• 适于互相不同的Process或制品间，制造范筹和非制造范筹间的比较
DPMO 计算例
适用于测定的定量值
规格上限
Probaobfility 良品率
= 0.97725
良品数 ＤＰＭＯ Ｚ.st Ｚ.lt
6,210 4,661 3,467 2,555 1,866 1,350
968 687 483 337 233 159 108 72 48 32 21 13
9 5 3
993,790 995,339 996,533 997,445 998,134 998,650 999,032 999,313 999,517 999,663 999,767 999,841 999,892 999,928 999,952 999,968 999,979 999,987 999,991 999,995 999,997
13,903 22,750 28,716 35,930 44,565 54,799 66,807 80,757 96,801 115,070 135,666 158,655 184,060 211,855 241,964 274,253 308,538 344,578 382,089 420,740 460,172 500,000 539,828
3.7 2.2 3.5 2.0 3.4 1.9 3.3 1.8 3.2 1.7 3.1 1.6 3.0 1.5 2.9 1.4 2.8 1.3 2.7 1.2 2.6 1.1 2.5 1.0 2.4 0.9 2.3 0.8 2.2 0.7 2.1 0.6 2.0 0.5 1.9 0.4 1.8 0.3 1.7 0.2 1.6 0.1 1.5 0.0 1.4 -0.1
质量管理工具方法之“DOE、DPMO”后续还有：DFMEA及对策表哦！
质量管理工具方法之“DOE、DPMO”后续还有：DFMEA及对策表哦！DOE（Design of Experiment,试验设计）一、什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
二、为什么需要DOE要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n 次重复，则样本均值的方差是S2/n。
这一点的实际含义是，如果n=1，如果2个处理的y1 = 145，和y2 = 147，这时我们可能不能作出2个处理之间有没有差异的推断，也就是说，观察差147-145=2可能是试验误差的结果。
6-sigma
6西格玛管理中常用的度量指标西格玛管理中常用的度量指标有：西格玛水平Z、百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、滚动产出率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
这里我们重点介绍西格玛水平Z和百万机会缺陷数DPMO的统计与计算方法如下：(一) 西格玛水平Z：对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z是指规格范围（USL-LSL）与2σ的比值，可由式5-6-1求得：例5-6-1：某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12：00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11：55分至12：05分之间，即：LSL为11：55分，USL为12：05分。
过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11：50、11：55、12：00、12：05、12：10，求该公司准时送餐的西格玛水平。
这里，将送达时间按相对于目标值12：00的差值进行变换，记录为-10、-5、0、5、10，则：用样本标准差S估计总体标准差，得到=S=7.91，将上述参数代入式5-6-1，得：即该公司准时送餐的西格玛水平仅为0.63。
（二）百万机会缺陷数DPMO（Defects Million Opportunity）在统计和计算DPMO时，我们先要明确下述概念：缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式5-6-3计算：例5.6.2 假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
（质量管理工具）每百万次采样数的缺陷率DPMO
每百万次采样数的缺陷率DPMO（Defects Per MillionOpportunities）什么是DPMODPMO（即：每百万次采样数的缺陷率）是指100万个机会里面,出现缺陷的机会是多少。
这里有一个计算公式,即DPMO=（总的缺陷数/机会）×一百万分之一百万。
DPMO的概念由IPC-7912 Calculation of DPMO and Manufacturing Indices for Printed Board Assemblies 提出。
它包括元件的DPMO，贴装的DPMO和端子的DPMO，这3个数据相乘，可得到总的制造指标(OMI，Overall Manufacturing Index)。
很多宣称达到6SIGMA水平的公司就是应用了DPMO的概念。
所谓的缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
所谓的缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
[编辑]DPMO的计算如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式1计算：缺陷数DPO=----------------- （式1）产品数×机会数例1假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
则百万机会缺陷数DPMO（Defects Per Million Opportunity），DPO常以百万机会的缺陷数表示，即DPMO=DPO×106，或由式5-6-4计算：总的缺陷数×106DPMO=-------------------产品数×机会数本例中，0.0021的DPO即为2100的DPMO。
(整理)6西格玛管理中常用的度量指标.
6西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理中常用的度量指标有：西格玛水平Z、百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、滚动产出率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
这里我们重点介绍西格玛水平Z和百万机会缺陷数DPMO的统计与计算方法如下：(一) 西格玛水平Z：对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z是指规格范围（USL-LSL）与2σ的比值，可由式5-6-1求得：例5-6-1：某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12：00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11：55分至12：05分之间，即：LSL为11：55分，USL为12：05分。
过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11：50、11：55、12：00、12：05、12：10，求该公司准时送餐的西格玛水平。
这里，将送达时间按相对于目标值12：00的差值进行变换，记录为-10、-5、0、5、10，则：用样本标准差S估计总体标准差，得到=S=7.91，将上述参数代入式5-6-1，得：即该公司准时送餐的西格玛水平仅为0.63。
（二）百万机会缺陷数DPMO（Defects Million Opportunity）在统计和计算DPMO时，我们先要明确下述概念：缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式5-6-3计算：例5.6.2假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
dpmo
DPMO出自MBA智库百科(/)DPMO（即：每百万次采样数的缺陷率,Defects Million Opportunity）目录[隐藏]• 1 什么是DPMO• 2 DPMO的计算• 3 DPMO与六西格玛的关系• 4 DPMO作为质量基准的局限性[编辑]什么是DPMODPMO（即：每百万次采样数的缺陷率）是指100万个机会里面,出现缺陷的机会是多少。
这里有一个计算公式,即DPMO=（总的缺陷数/机会）×一百万分之一百万。
DPMO的概念由IPC-7912 Calculation of DPMO and Manufacturing Indices for Printed Board Assemblies 提出。
它包括元件的DPMO，贴装的DPMO和端子的DPMO，这3个数据相乘，可得到总的制造指标(OMI，Overall Manufacturing Index)。
很多宣称达到6SIGMA水平的公司就是应用了DPMO的概念。
所谓的缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
所谓的缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
[编辑]DPMO的计算如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式1计算：缺陷数DPO=----------------- （式1）产品数×机会数例1 假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
则百万机会缺陷数DPMO（Defects Per Million Opportunity），DPO常以百万机会的缺陷数表示，即DPMO=DPO×106，或由式5-6-4计算：总的缺陷数×106DPMO=-------------------产品数×机会数本例中，0.0021的DPO即为2100的DPMO。
正态分布6Sigma水平计算
名称代码数值公式名称代码公式样本均值Xbar ΣXi/N 百万不良率PPM 66810已知（DPMO）样本标准差s SQRT((ΣXi-Xbar)^2/N)成品合格率%93.32%1-PPM/10^6总体均值μSigma水平(短期)Zst 3.00Zlt+Zshift 总体标准差σSQRT((ΣXi-μ)^2/(N-1))Sigma水平(长期)Zlt 1.50NORMSINV(1-PPM)上限规格USL 过程能力指数Cp 1.00Zst/3σ下限规格LSL 中心偏移系数K 0.251.5σ/6σ公差范围SL {USL，LSL}=USL-LSL 双限过程能力指数Cpk 0.50Zlt/3σ=Cp*(1-K)规格中心M |USL+LSL|/2中心偏移系数K |M-μ|/(SL/2)Sigma水平(短期)Zst 6已知过程能力指数Cp (USL-LSL)/6σSigma水平(长期)Zlt 4.50Zst-Zshift 上限过程能力指数Cpu (USL-μ)/3σ百万不良率PPM 3.40(1-NORMSDIST(Zlt))*10^6下限过程能力指数Cpl (μ-LSL)/3σ成品合格率%100.00%1-PPM/10^6双限过程能力指数Cpk Min(Cpl,Cpu)=Cp*(1-K)过程能力指数Cp 2.00Zst/3σ目标值T 中心偏移系数K 0.251.5σ/6σ短期过程能力Zst (SL-T)/s 双限过程能力指数Cpk 1.50Zlt/3σ=Cp*(1-K)长期过程能力Zlt (SL-μ)/σ中心偏移Zshift Zst-Zlt=1.5σ中心偏移Zshift 1已知上限缺陷概率Pusl Sigma水平(短期)Zst 4已知下限缺陷概率Plsl Sigma水平(长期)Zlt 3.00Zst-Zshift 缺陷总概率Ptot Pusl+Plsl 百万不良率PPM 1349.90(1-NORMSDIST(Zlt))*10^6总缺陷过程能力水平Zbench Zscore of Ptot 成品合格率%99.87%1-PPM/10^6过程能力指数Cp 1.33Zst/3σ中心偏移系数K 0.25Zshift/Zst 双限过程能力指数Cpk 1.00Zlt/3σ=Cp*(1-K)PPM 換算 Sigma, Cpk & Ppk （中心偏移1.5σ）Sigma 換算 PPM, Cpk & Ppk （中心偏移1.5σ）Sigma 換算 PPM, Cpk & Ppk （任意中心偏移量）。
六西格玛的计算公式
六西格玛的计算公式六西格玛是一种质量管理工具，旨在通过降低缺陷和错误率来提高过程的质量和性能。
它是一种系统化的方法，用于识别并消除造成问题的根本原因，以确保所生产的产品或提供的服务达到或超过客户的期望。
六西格玛的核心是一套统计工具和方法，用于分析数据并评估过程的可变性。
计算六西格玛的公式包括：1.DPMO（每百万机会缺陷数）：DPMO表示在每一百万次机会中出现的缺陷数。
它是评估六西格玛过程能力的指标。
DPMO=（缺陷数/机会数）×1,000,0002. Sigma Level（西格玛水平）：六西格玛可以根据DPMO值将过程分为不同的水平。
西格玛水平越高，表示过程的质量越高。
Sigma Level = 1 - （DPMO / 1,000,000）或 Z值其中，Z值是以标准正态分布为基础的统计度量。
3.CP（过程能力指数）：CP是评估过程能力的指标，用于衡量过程的性能是否能够满足规定的要求。
CP指数大于1表示过程能够满足要求。
CP=（上限规格限制-下限规格限制）/（6×标准偏差）其中，标准偏差是过程的可变性的度量。
4.PPM（每百万机会缺陷率）：PPM用于描述每一百万次机会中出现的缺陷数量。
它是评估过程质量的指标。
PPM=（缺陷数/机会数）×1,000,000以上是六西格玛计算公式的一些常见例子。
在实际应用中，根据具体情况和需求，可能会有其他计算公式和指标。
利用这些公式和指标，可以对过程进行度量和评估，找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施，以提高过程的质量和性能。
如何计算流程的西格玛水平
THANKS
感谢观看
03
西格玛水平与其他质量指标之间需要 进行综合分析和比较，以便更好地了 解流程的质量状况和改进方向。
05
西格玛水平的实际应用案例
飞利浦公司的西格玛水平计算
飞利浦公司是一家知名的电子产品制造商，它通过计 算流程的西格玛水平来评估其制造流程的质量水平。
飞利浦公司使用以下公式来计算流程的西格玛水平
西格玛水平是衡量流程稳定性和一致性的指标，通常 使用希腊字母σ来表示。
六西格玛是一种质量管理方法，通过定义、测量、分析、改进、控制五个步骤， 不断提高流程的西格玛水平。
西格玛水平与六西格玛存在密切联系，因为六西格玛旨在达到六西格玛缺陷水平 ，即每百万缺陷机会中的缺陷数（DPMO）达到3.4，相当于西格玛水平约为6。
西格玛水平与PPM的关系
PPM（Part Per Million，百万分之一）是一种表示缺陷率的 指标。
σ=6σbar(1−σbar)其中，σbar为流程中所有缺陷的平 均发生率。
摩托罗拉的六西格玛培训
1
摩托罗拉是一家通讯设备制造商，它通过实施 六西格玛培训来提高员工的质量意识和技能水 平。
2
六西格玛是一套以数据为基础，通过不断改进 流程来提高产品质量和顾客满意度的管理方法 。
3
摩托罗拉的六西格玛培训涵盖了绿带、黑带和 黑带大师三个等级，每个等级都有不同的培训 内容和认证要求。
西格玛水平通常用希腊字母σ（sigma）表示，其数值代表了 流程中每百万个操作（或事件）中出现的缺陷数量。
西格玛水平的应用
西格玛水平被广泛应用于生产、制造、服务等领域，用于 帮助企业提高产品质量、降低成本、增强竞争力。
通过计算和提升西格玛水平，企业可以减少产品或服务中 的缺陷、变异和不确定性，实现持续改进和优化。
什么是ppm，如何转化到西格玛水平
什么是ppm，如何转化到西格玛水平我们经常听到，如果一家公司的质量水平达到了六个西格玛水平，那么也就意味着在100万次出错机会中出现的缺陷数不会超过3.4个，也就是3.4ppm。
那ppm是什么呢？ppm：parts per million，其本质计算的是DPO（defects per opportunity）单位机会缺陷数，但是通常这个计算值太小，不利于读数，所以进行了一百万倍的放大，也就是转化成计算DPMO（defects per million opportunity）百万机会缺陷数，而ppm可以认为是DPMO计算值的单位。
DPMO可以做为衡量质量水平的重要指标，也就是每一百万出错机会中出现多少个缺陷。
天.行.健以下面这张图为例先理解缺陷机会、缺陷和不良品。
在一个生产手机屏的公司，我们假设生产一个屏幕出现缺陷有如下7种：刮伤、触摸失灵、摔伤、白斑、黑屏、闪屏、漏光，那么对于一个屏幕来说，它的缺陷机会数就是7。
假使在实际的生产过程中，质检员对这一片的屏幕做了检查，发现出现了刮伤、黑屏和漏光，那么缺陷数就是3，同时因为这一片屏幕因为有这些缺陷就会被判定为不良品，所以不良品数为1。
倘若我们在为下游客户生产一批屏幕，抽检了10000pcs的屏幕，共发现50pcs的不良品，缺陷总数为80个，那么我们可以估算这批屏幕的质量水平是：DPMO = 80 / (7 * 10000) * 10^6 = 1143ppm。
1143ppm在六西格玛中到底处于什么样的水平呢？我们可以按照如下方式进行转化：首先，(1-η)*10^6ppm = 1143ppm, 那么η = 99.89%,然后，再通过Excel把η代入到到公式中计算得到，Cpk = (NORM.INV(η,1.5,1)-1.5)/3+0.5 = 1.52 ，这也意味着σ = 1.52*3 = 4.56我们在六西格玛DMAIC流程中的Define阶段主要做的工作是识别所关注产品、过程、或者服务的关键输出变量，通过计算关键输出变量的缺陷质量水平，可以换算得到基准西格玛水平，最终六西格玛项目的目标和改进效果都是以此基准来制定的。
6西格玛管理中常用的度量指标
6西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理中常用的度量指标有：西格玛水平Z、百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、滚动产出率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
这里我们重点介绍西格玛水平Z和百万机会缺陷数DPMO的统计与计算方法如下：(一) 西格玛水平Z：对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z是指规格范围（USL-LSL）与2¦Ò的比值，可由式5-6-1求得：例5-6-1：某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12：00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11：55分至12：05分之间，即：LSL为11：55分，USL为12：05分。
过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11：50、11：55、12：00、12：05、12：10，求该公司准时送餐的西格玛水平。
这里，将送达时间按相对于目标值12：00的差值进行变换，记录为-10、-5、0、5、10，则：用样本标准差S估计总体标准差，得到=S=7.91，将上述参数代入式5-6-1，得：即该公司准时送餐的西格玛水平仅为0.63。
（二）百万机会缺陷数DPMO（Defects Million Opportunity）在统计和计算DPMO时，我们先要明确下述概念：缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式5-6-3计算：例5.6.2假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
DPMO与西格玛的对应关系
DPMO（即：每百万次采样数的缺陷率）
是指100万个机会里面,出现缺陷的机会是多少。
这里有一个计算公式，
即DPMO =（总的缺陷数/机会）×一百万分之一百万
如果DPMO是百万分之三点四，即达到99.99966%的合格率,那么这就叫六西格玛。
(DPMO与西格玛的对应关系如下表所示)
σ值正品率（％）DPMO值以印刷错误为例以钟表误差为例次失误/百万次操作
1 30.9 690000 一本书平均每页170个错字每世纪31.75年
2 69.2 308000 一本书平均每页25个错字每世纪4.5年
3 93.3 66800 一本书平均每页1.5个错字每世纪3.5个月
4 99.4 6210 一本书平均每30页1个错字每世纪2.5天
5 99.98 230 一套百科全书只有1个错字每世纪30分钟
6 99.999
7 3.4 一个小型图书馆的藏书中只有1个错字每世纪6秒钟。
计算西格玛水平
没有变化
0.001 ppm
LSL
LSL
0.001 ppm
T
USL
± 6
短期
m 流程偏移了1.5
T
4.5
3.4 ppm USL
Copyright © 2010 宝钢股份 版权所有
12
六西格玛精益运营黑带训练教材
SIGMA水平计算表
*
合格率
99.9999999013%
99.9999998182%
99.99999967%
– 关键顾客要求由顾客确定，并确定为关键输出指标或质量关键点 – 计算西格玛水平需要确定并基于每个关键顾客要求收集数据
2. 确定关键业绩指标的数据类型
– 连续型 – 离散型
Copyright © 2010 宝钢股份 版权所有
6
六西格玛精益运营黑带训练教材
收集数据
• 确定要计算的业绩指标 • 制订运作定义 • 确定最小样本大小 • 收集数据
离散型或连续型 结合业务观点而来的合格率
• 所有方法需要95%置信度的最小样本大小。 • 应该随机选择数据以代表总体。
Copyright © 2010 宝钢股份 版权所有
14
4. 计算业绩指标的SIGMA水平
六西格玛精益运营黑带训练教材
选择合适的方法
计算流程SIGMA水平
I Z值法
II DPMO方法
3.4 ppm USL
Copyright © 2010 宝钢股份 版权所有
11
短期与长期SIGMA水平
六西格玛精益运营黑带训练教材
• 用收集的数据来计算长期和短期的Z值. • 当不可能同时收集长期和短期数据时,使用以下等式.
短期
dpmo计算方法(一)
dpmo计算方法(一)DPMO计算方法什么是DPMO？DPMO，即Defects Per Million Opportunities，是一种用于衡量过程质量的指标。
它表示在每一百万个机会中，有多少个缺陷存在。
DPMO的计算方法DPMO是通过以下步骤进行计算的：1.识别机会点：首先，需要确定在过程中出现缺陷的机会点。
机会点是指可以发生缺陷的特定步骤或环节。
例如，在制造过程中，机会点可以是每个产品中的每个零件或每个工序。
2.收集数据：收集关于缺陷发生次数和机会点的数据。
对于每一个机会点，记录缺陷的发生次数。
3.计算单位DPMO：对于每一个机会点，计算单位DPMO，即缺陷数除以机会点数，再乘以。
单位DPMO表示在每一百万个机会点中，有多少个缺陷存在。
–单位DPMO = (缺陷数 / 机会点数) *4.计算总体DPMO：将所有机会点的单位DPMO求平均，得到总体DPMO。
–总体DPMO = 平均单位DPMODPMO的应用范围和意义DPMO是一种常用的质量管理术语，广泛用于制造业和服务行业。
通过计算DPMO，可以评估过程的准确性和质量水平，并导出改进的方向。
它可以帮助企业识别和改进引发缺陷的环节，从而提高生产效率和客户满意度。
DPMO的局限性虽然DPMO是一个有用的指标，但它也有一些局限性： - DPMO只能测量已经发生的缺陷，无法预测未来的质量问题。
- DPMO无法揭示缺陷的严重程度，只能表达缺陷发生的频率。
- DPMO忽略了缺陷对业务和客户的潜在影响，只关注缺陷的数量。
总结DPMO是一种用于衡量过程质量的指标。
通过识别机会点，收集数据，计算单位DPMO和总体DPMO，可以评估过程的准确性和质量水平。
然而，DPMO也有一定的局限性，需要在实际应用中综合考虑。
DPMO计算方法仅为一种常用的质量指标，不同行业和组织可能有针对性的指标和方法，应根据实际情况进行选择和应用。
dpmo计算范文
dpmo计算范文DPMO（Defects Per Million Opportunities）是一个用来衡量和评估质量问题的指标。
它的作用是衡量在一定数量的生产机会中出现的缺陷数量。
DPMO的计算公式如下：DPMO = (Total Defects / Total Opportunities) * 1,000,000其中，Total Defects是指在一定生产机会中出现的缺陷数量，Total Opportunities是指在这些机会中存在的缺陷的总数。
为了更好地理解DPMO，我们可以通过以下示例进行计算。
假设电子产品制造公司的生产线上，有100个产品进行检验，每个产品有50个检验点。
在这个例子中，我们假设有10个产品存在缺陷，每个产品平均存在2个缺陷。
首先，我们需要计算Total Defects。
根据上述数据，总共有10个产品存在缺陷，每个产品平均存在2个缺陷。
所以，Total Defects = 10 * 2 = 20。
其次，我们需要计算Total Opportunities。
根据上述数据，每个产品有50个检验点，总共有100个产品。
所以，Total Opportunities = 100 * 50 = 5000。
现在，我们可以使用上述数据来计算DPMO。
根据公式，DPMO = (Total Defects / Total Opportunities) * 1,000,000 = (20 / 5000) * 1,000,000 = 4000。
这意味着在这个示例中，每一百万个生产机会中，会有4000个缺陷出现。
通过计算DPMO，我们可以评估质量问题的严重程度，并根据需要采取相应的改善措施。
较低的DPMO值表明生产过程非常稳定且合格，而较高的DPMO值则暗示着质量问题可能存在较多，并需要进一步改善。
DPMO的计算具有普遍的适用性，并广泛应用于各种行业和领域，例如制造业、服务业、医疗保健等。
要有效地计算DPMO，我们需要准确记录缺陷数量和生产机会数量，并及时对数据进行统计和分析。