Дефекты на миллион возможностей

Мера эффективности процесса

В усилиях по улучшению процесса дефекты на миллион возможностей или DPMO (или несоответствия на миллион возможностей ( NPMO )) являются мерой производительности процесса . Она определяется как

${\text{DPMO}}={\frac {1,000,000\times {\mbox{number of defects}}}{{\mbox{number of units}}\times {\mbox{number of defects opportunities per unit}}}}$

Дефект можно определить как несоответствие характеристики качества (например, прочности, ширины, времени отклика) ее спецификации . Для удобства DPMO указывается в возможностях на миллион единиц: процессы, которые считаются высокоэффективными (например, процессы качества Six Sigma ), — это те, которые испытывают менее 3,4 дефектов на миллион возможностей (или предоставленных услуг).

Обратите внимание, что DPMO отличается от отчетности о дефектных деталях на миллион (PPM) тем, что он учитывает возможность того, что проверяемая единица может иметь несколько дефектов одного и того же типа или может иметь несколько типов дефектов. Определение конкретных возможностей для дефектов (и, следовательно, как подсчитывать и классифицировать дефекты) является искусством ^{[ требуется цитата ]} , но обычно организации учитывают следующее при определении количества возможностей на единицу:

Знание изучаемого процесса
Отраслевые стандарты
При изучении нескольких типов дефектов необходимо знание относительной важности каждого типа дефекта в определении удовлетворенности клиентов.
Время, усилия и затраты на подсчет и классификацию дефектов в выходных данных процесса

Другие меры

Другие показатели эффективности процесса включают в себя:

Индексы технологической возможности, такие как C _pk^[1]
Предел естественной толерантности или уровень сигмы
PPM дефектных или неисправных деталей на миллион
Индексы производительности процесса, такие как P _pk
Затраты на качество или стоимость низкого качества (COPQ)

Ссылки

^ "Что такое возможности процесса?". Справочник по инженерной статистике NIST/Sematech. Национальный институт стандартов и технологий . Получено 22 июня 2008 г.

Дальнейшее чтение

Адамс, Кэри В.; Гупта, Правин; Уилсон, Чарльз Э. (2003). Развертывание Six Sigma. Берлингтон, Массачусетс: Butterworth-Heinemann. ISBN 0-7506-7523-3. OCLC 50693105.
Брейфогл, Форрест В. III (1999). Внедрение Six Sigma: более разумные решения с использованием статистических методов. Нью-Йорк, Нью-Йорк: John Wiley & Sons. ISBN 0-471-26572-1. OCLC 50606471.
Де Фео, Джозеф А.; Барнард, Уильям (2005). Прорыв Six Sigma и далее от JURAN Institute – Методы прорыва в области качества и производительности. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: McGraw-Hill Professional. ISBN 0-07-142227-7. OCLC 52937531.
Хан, Г. Дж., Хилл, В. Дж., Хёрл, Р. В. и Цинкграф, С. А. (1999) Влияние усовершенствования «Шесть сигм» — взгляд в будущее статистики , The American Statistician, т. 53, № 3, стр. 208–215.
Келлер, Пол А. (2001). Развертывание Six Sigma: Руководство по внедрению Six Sigma в вашей организации. Тусон, Аризона: Quality Publishing. ISBN 0-930011-84-8. OCLC 47942384.
Панде, Питер С.; Ньюман, Роберт П.; Каванаг, Роланд Р. (2001). Путь шести сигм: как GE, Motorola и другие ведущие компании оттачивают свою эффективность . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: McGraw-Hill Professional. ISBN 0-07-135806-4. OCLC 647006794. Методология «Шесть сигм» Панде.
Pyzdek, Thomas & Paul A. Keller (2009). The Six Sigma Handbook, Third Edition. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-162338-4. OCLC 51194565.
Сни, Рональд Д.; Хёрл, Роджер В. (2002). Руководство Six Sigma: пошаговое руководство на основе опыта работы с GE и другими компаниями Six Sigma. Аппер Сэддл Ривер, Нью-Джерси: FT Press. ISBN 0-13-008457-3. OCLC 51048423.
Тейлор, Джеральд (2008). Lean Six Sigma Service Excellence: Руководство по сертификации Green Belt и улучшению итоговой линии. Нью-Йорк, Нью-Йорк: J. Ross Publishing. ISBN 978-1-60427-006-8. OCLC 271773742.
Теннант, Джефф (2001). SIX SIGMA: SPC и TQM в производстве и услугах. Олдершот, Великобритания: Gower Publishing, Ltd. ISBN 0-566-08374-4. OCLC 44391556.

[1] "Что такое возможности процесса?". Справочник по инженерной статистике NIST/Sematech. Национальный институт стандартов и технологий . Получено 22 июня 2008 г.