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。