基 本 統 計
二、計數值之分析
華宇企管 黃信富
舉例：
缺點
不良
車門有5條輕微刮痕
缺點
車門有1條輕微刮痕
缺點
缺點
缺點
不良
6 sigma
改善重點
1.間斷性數據(計數值)之改善方向
ＤＰＭＯ
ＹＮＡ
Ｓigma
間斷性數據(計數值)類別及型態
類別：
ＤＰＵ：每單位缺點數
ＤＰＯ：每一單位機會缺點數
ＤＰＭＯ：每百萬機會缺點數
良率型態：
ＹＣ：標準良率
ＹＦＴ：第一次良率
ＹＴＲ：全程良率
ＹＮＡ：常態化平均良率
間斷性數據(計數值)的定義
單位（Unit：U）
可量測．計量的產品數量
正方形：４個單位（共有４個正方形）
檢查點（OP：Opportunity）
每一單位之可測試．檢驗項目點（機會）
圓圈：５個檢查點（每一個正方形有５個檢驗點）
缺點（Defect：D）
任何不符要求．抱怨之事件
黑色圓圈：共有９個黑點
間斷性數據(計數值)之計算公式
單位缺點數 DPU (Defect Per Unit)：
即每一個單位數平均之缺點數
DPU＝缺點總數Ｄ／單位數Ｕ＝9／4＝
全部檢查點 TOP（Total Opportunity）：
即全部之檢查項總次數
TOP＝單位檢查點點OP＊單位數U＝5＊4＝20
每一檢查點之缺點 DPO (Defect Per Opportunity)：
即每一檢查點之平均缺點數
DPO＝缺點總數Ｄ／全部機會 TOP＝9／20＝
每百萬檢查點之缺點 DPMO (Defect Per Million Opportunity)：
即一百萬的檢查點發生之缺點數
DPMO＝DPO＊1,000,000＝＊ 1,000,000 ＝450,000
良率型態(1)
舉例：４個零件如圖所示
第１次檢驗：１個合格；３個失效（重工）
第２次檢驗：１個合格；２個失效（重工）
第３次檢驗：１個合格；１個失效（報廢）
標準良率：ＹＣ
流程最後結果之無缺點數／檢驗總數＝3／4＝
會失去作業過程中重要之參考資料
改善過程會受阻礙
良率型態(2)
第一次良率：ＹＦＴ
第一次檢驗結果之合格數／第一次檢驗總數＝1／4＝
比標準良率(ＹＣ)有較佳之良率預估，來驅動改善
全程良率：ＹＴＲ
通過所有作業流程均無缺點之單位比率
＝Ｙ(0)＝ｅ-DPU ＝ｅ ＝
是最佳之良率預估，來驅動改善
常態化平均良率：ＹＮＡ
也就是將各作業流程之良率狀況維持在一穩定之常態下
此狀態 下之良率，是邁向６Sigma之最佳途徑
