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统计 - 过程西格玛

可以使用以下四个步骤定义过程σ:

  1. 测量机会,

  2. 测量缺陷,

  3. 计算产量,

  4. 查找过程西格玛。

使用公式

$ {DPMO = \\ frac {Total \\ defect} {Total \\ Opportunities} \\ times 1000000} $

$ {Defect(\\%)= \\ frac {Total \\ defect} {Total \\ Opportunities} \\ times 100} $

$ {Yield(\\%)= 100 - Defect(\\%)} $

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

其中 -

  • $ {Opportunities} $ =客户可注意到的最低缺陷。

  • $ {DPMO} $ =每百万机会的缺陷。

例子

问题陈述:

在设备组织硬板生产是10000和缺陷是5.发现过程西格玛。

解决方案:

给定:机会= 10000和缺陷= 5.替换配方中给定的质量,

Step 1: Compute DPMO

$ {DPMO = \frac{Total\ defect}{Total\ Opportunities} \times 1000000 \\[7pt] \, = (10000/5) \times 1000000 , \\[7pt] \, = 500}$

Step 2: Compute Defect(%)

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

Step 3: Compute Yield(%)

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

Step 3: Compute Process 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 }$

统计 - 概率密度函数
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