6個西格瑪=3.4ppm   


5個西格瑪=233ppm   


4個西格瑪=6,210ppm   


3個西格瑪=66,810ppm


2個西格瑪=308,700ppm   


1個西格瑪=697700ppm


那么,為什么6個西格瑪等于3.4ppm的缺陷率呢?


因此,缺陷率是指存在缺陷的機會,即百萬分之一之差的幾率(DPMO)。一六西格瑪是指某些六西格瑪水平,通常用Z表示。該公式的值為Z=|TU-TL|/2。


3個Sigma包含了99.7%的數據;如果達到6個Sigma,那么在上下界通常都包含99.99999982的數據。而這次99.99999982的錯誤機率是0.0018ppm,不符合本文開頭提到的3.4ppm數據。查看以下兩組數據:


1)6σ(Sigma=Sigma)=0.0018ppm。


為什么六西格瑪水平對應的缺陷機會是3.4ppm


2)6σ(6Sigma=Sigma)=3.4ppm。


為什么六西格瑪水平對應的缺陷機會是3.4ppm


通過上述兩個數據表,我們可以看到,一般人所說的六西格瑪對應缺陷的概率是3.4ppm,而非第一張數據的0.0018ppm,這是為什么呢?


是不是很奇怪?


這6個西格瑪等級對應的3.4ppm缺陷的機率是來自哪?


當缺陷發生概率在0.0018ppm,在6西格瑪水平上不到3.4ppm時,該缺陷發生的概率是0.0018ppm。在3.4ppm時,過程缺陷也接近0,這幾乎可以忽略。實際上,根據本文表1所示的3.4ppm缺陷率,六西格瑪大約是4.5個左右。它將產生1.5西格瑪偏移。它真正的理由和邏輯是六西格瑪在實踐中的經驗總結:生產過程在短期內要比實際的長期業績好,原因在于,只要短時間內有正常的過程變化,而在長期過程中則有特殊的過程變異,這一狀況在短期內表現為6種西格瑪水平,在長期表現為4.5西格瑪水平。過程差異的長期變化主要有兩個:


1)過程平均值隨時間而變化;


2)該工藝的標準偏差隨時間而增大;


在長期的過程中,由于一、二個因素的綜合作用,流場無法達到正真六西格瑪水平。這種變化,又稱長期均值變化。長期平均變化,并不符合六西格瑪標準,但我們如何知道每條曲線兩邊都有1.5個西格瑪水平?而實際上,這并不是數據統計的結果,而是行業的長期實踐,大名鼎鼎的摩托羅拉公司是六西格瑪法的先驅,經過大量的例子,該方法也證明了相同的結論。其他一些人則持懷疑態度,但由于摩托羅拉的榜樣作用,業界也承認6西格瑪水平對應3.4ppm缺陷的可能性。


一般情況下,在6σ水平上,所用的數據通常是長期數據,而不是短期數據,但6σ結果通常依賴于短期數據。


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