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六西格玛设计咨询如何运用DPMO进行设计分析

张驰专栏  |      2017-03-03 10:34:42
引言:六西格玛设计咨询如何运用DPMO进行设计分析
六西格玛设计咨询如何运用DPMO进行设计分析

DPMO ( Defects per Million Opportunity)即每百万个机会中的缺陷数,是6Sigma管理中的一个重要概念。
 
一、DPU(Defects per Unit)单元缺陷
DPU=d/u
d一一是所观测到的缺陷的频数或次数
u一一是所生产的单元数量
 
二、DPO( Defects per Opportunity)每机位缺陷
DPO= 缺陷/单元×(机位/单元)
例如,生产1000部电话机,每一部电话机具有10个等同缺陷机会,而检测出的缺陷数为60个,那么:
DPO=60/1000×10=0.006
DPMO=DPO×106
=0.006×106
=6000
所以由DPO可以计算DPMO,由DPMO可计算出ZLT=4.01。
在这个例子中,Z是长期的,通常没有ZsT。这是因要花很长时间。
 
三、DPMO与Sigma或Z的转化问题
假如我们知道一个过程有2000DPMO的能力,那么这个过程的Sigma或Z值是多少呢?
我们可以用NORMSINV(标准正态分布的反函数)
Z = NORMSINV ( 1-DPM0/1000000) + 1.5
Z计算出来是ZLT过程的长期能力 对于DPM0=2000
Z = NORMSINV ( 1 -2000/1000000) + 1.5 =4.37
 
反之,我们知道一个过程有2=5.6个Sigma的能力,那么它的DPMO又是多少呢?同样我们可用以下公式:
DPMO= 1000000 [1-NORMSDIST (Z-1.5)]
其中:NORMSDIST是标准正态累积分布,即在标准正态曲线下指定的Z值的面积。
由于2=5.6
所以DPMO = 1000000 [1-NORMSDIST (5.6-1.5)]=20
 
四、最小DPU或DPMO设计
对于过程(工序)而言, 工序越多越复杂。 这是因为每一个过程都会影响到新产品或服务的性能。 假如一个过程完成需四个E序 Y ,、 Y2、 Y3 、 Y4 ,每一道工序的合格率为 Y1 = 999毛,y2 = 95 .4 % , y 3 = 97 % , y 4 = 989毛,那么全部完成这个过程的能力是多少呢?
YRT = Y1Y2Y3Y4Y+YRT (滚动合格率,考虑过程的复杂性)=99% x95.4% x97%x98% =0.8978
YNA=(YRT)1/OPP=(0.8978)1/4=0.9734
DPMO=(1-0.9734)x1000000
=26600
ZLT=1.93 Zat=1.5+1.93=3.43
从6Sigma设计角度来考虑,系统过程越少越好,这样既减少了工序,又提高了YRT ,因此提倡简约设计, 即减少冗余,提高新产品或过程的可靠性。 因此在6Sigma设计系统分配上要考虑简化设计的重要性。最小DPU设计,也是从提高滚动合格率YRT来考虑的。
YRT=e-DPU


从上图可以看出DPU→0,YRT→l,最小DPU设计也是从过程的繁杂程度来考虑合格率的。因此,进行简化设计也是6Sigma设计的方向之一,即简约之美。
 
 

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