📌  相关文章
📜  统计-过程Sigma

📅  最后修改于: 2021-01-23 06:48:43             🧑  作者: Mango

可以使用以下四个步骤来定义过程总和：

  1. 衡量机会，

  2. 测量缺陷

  3. 计算产量

  4. 查找过程西格玛。

使用的公式

$ {DPMO = \ frac {总\缺陷} {总\机会} \次1000000} $

$ {缺陷(\％)= \ frac {缺陷总数{}}机会总{times}}

$ {收益(\％)= 100-缺陷(\％)} $

$ {Process Sigma = 0.8406+ \ sqrt {29.37} -2.221 \ times(log(DPMO))} $

哪里-

  • $ {Opportunities} $ =客户注意到的最低缺陷。

  • $ {DPMO} $ =每百万机会的缺陷数。

例

问题陈述：

在设备组织中，生产的硬板为10000，缺陷为5。发现过程sigma。

解：

给定：机会= 10000，缺陷=5。在配方中替换给定的质量，

步骤1：计算DPMO

$ {DPMO = \ frac {总计\缺陷} {总计\机会} \ times 1000000 \\ [7pt] \，=(10000/5)\ times 1000000，\\ [7pt] \，= 500} $

步骤2：计算缺陷率(％)

$ {Defect(\％)= \ frac {总\缺陷} {Total \机会} \ times 100 \\ [7pt] \，= \ frac {10000} {5} \ times 100，\\ [7pt] \， = 0.05} $

步骤3：计算收益率(％)

$ {收益(\％)= 100-缺陷(\％)\\ [7pt] \，= 100-0.05，\\ [7pt] \，= 99.95} $

步骤3：计算过程Sigma

$ {Process Sigma = 0.8406+ \ sqrt {29.37} -2.221 \ times(log(DPMO))\\ [7pt] \，= 0.8406 + \ sqrt {29.37}-2.221 \ times(log(DPMO))，\\ [7pt] \，= 0.8406+ \ sqrt(29.37)-2.221 *(log(500))，\\ [7pt] \，= 4.79} $