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。
2)6σ(6Sigma=Sigma)=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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