DPMOとは何か

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 car45DPMOとはDefects Per Million Opportunityのイニシャルを取ったものです。DPMOを百万個当りの欠陥数(製品百万個当りの不適合数)と見なして%(百分率)の様な意味で用いている場合もありますが、正確には少し異なります。
 
 DPMOを直訳すると「百万機会当りの欠陥」という意味であり、百万機会の理解がポイントとなります。また欠陥とは仕様(スペック・規格)を満たさないものを意味し、物理的キズや機能不全だけは無く、もっと広い意味の規格外を意味します。
 
 例えばある製品Aの検査項目に、表面キズ数、平坦度、硬度の3つがあるとします。製品1個当りの合否は、1×3(キズ・平坦度・硬度)=3回の判定機会があります。今100個を検査した所3個の欠陥が見られたとしてDPMOを計算してみます。
 
 1.製品一個当りの欠陥数DPO(Defects Per Opportunity)を計算します。
 
   DPO=3欠陥÷(3機会/個×100個)=3欠陥/300機会=0.01
 
 2.百万個当りなのでこれに100万を掛けるとDMPOが求まります。
 
    DPMO=0.01×1,000,000=10,000
 
 さらに10種類の品質判定項目があるケースを考えてみます。10万個検査して、欠陥数がわずか1個だったとしたらDPMOは次の様になります。
 
     DPMO=1欠陥÷(10機会/個×100,000個)×1,000,000=1
 
シックスシグマ”では品質レベルをDPMOで数値化して表します。DPMOが3.4の時はシグマレベル6に相当します。これがシックスシグマの名前の由来にもなっています。
 
 欠陥をゼロにすることは不可能に近いが、出来るだけゼロに近づけようとするのがシックスシグマの考えで、その目安と考える目標値が DPMO=3.4 です。
 
 一方正規分布における6σ相当はDPMOで0.001と極めて低い値となります。Cp値で2.0であり、工程能力としては十分高い値です。DPMO=3.4は本来4.5σに相当します。これはCp値で言えば1.5に相当します。
 
 シックスシグマで言うシグマレベル6のDPMOと、正規分布の6σ相当のDPMOが異なるのは、シックスシグマが方が長期変動を考慮したDPMOだからです。
 
 短期間に採集したデー...
 car45DPMOとはDefects Per Million Opportunityのイニシャルを取ったものです。DPMOを百万個当りの欠陥数(製品百万個当りの不適合数)と見なして%(百分率)の様な意味で用いている場合もありますが、正確には少し異なります。
 
 DPMOを直訳すると「百万機会当りの欠陥」という意味であり、百万機会の理解がポイントとなります。また欠陥とは仕様(スペック・規格)を満たさないものを意味し、物理的キズや機能不全だけは無く、もっと広い意味の規格外を意味します。
 
 例えばある製品Aの検査項目に、表面キズ数、平坦度、硬度の3つがあるとします。製品1個当りの合否は、1×3(キズ・平坦度・硬度)=3回の判定機会があります。今100個を検査した所3個の欠陥が見られたとしてDPMOを計算してみます。
 
 1.製品一個当りの欠陥数DPO(Defects Per Opportunity)を計算します。
 
   DPO=3欠陥÷(3機会/個×100個)=3欠陥/300機会=0.01
 
 2.百万個当りなのでこれに100万を掛けるとDMPOが求まります。
 
    DPMO=0.01×1,000,000=10,000
 
 さらに10種類の品質判定項目があるケースを考えてみます。10万個検査して、欠陥数がわずか1個だったとしたらDPMOは次の様になります。
 
     DPMO=1欠陥÷(10機会/個×100,000個)×1,000,000=1
 
シックスシグマ”では品質レベルをDPMOで数値化して表します。DPMOが3.4の時はシグマレベル6に相当します。これがシックスシグマの名前の由来にもなっています。
 
 欠陥をゼロにすることは不可能に近いが、出来るだけゼロに近づけようとするのがシックスシグマの考えで、その目安と考える目標値が DPMO=3.4 です。
 
 一方正規分布における6σ相当はDPMOで0.001と極めて低い値となります。Cp値で2.0であり、工程能力としては十分高い値です。DPMO=3.4は本来4.5σに相当します。これはCp値で言えば1.5に相当します。
 
 シックスシグマで言うシグマレベル6のDPMOと、正規分布の6σ相当のDPMOが異なるのは、シックスシグマが方が長期変動を考慮したDPMOだからです。
 
 短期間に採集したデータの平均は、長期的に観察すると変動します。つまり分布の中心もまたバラつきます。シックスシグマを発展させたGEは長期的な平均値の変動(ばらつき)を1.5σ相当と観ています。つまり短期収集データで6.0σ相当のものは、長期変動を考慮すると1.5σマイナスされ、4.5σ相当と見なされるわけです。
 
 通常は短期間に採られたデータでDPMOや工程能力を算出すると思いますが、長期的には計算値よりも落ちることを留意し、工程設計をする方が得策です。DPMOで表す場合は、短期性能か長期性能かを明記することが肝要です。
 

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この記事の著者

眞名子 和義

ムダ・ムラ・ムリの「3ムの撤廃が企業収益向上に繋がる」を信条とし、お客様の"視座"に立ったご提案を致します

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