Calculateur de Six Sigma DPMO, Process Sigma Niveau & Process Rendement

Le Calculateur de Six Sigma DPMO, Process Sigma Niveau & Process Rendement

Comment utiliser cette calculatrice

Saisissez votre Total Units Produced / Inspected (N), Total Defects Counted (D), Defect Opportunities par Unit (O), Include Standard 1.5σ Long-Term Drift Travail Posté? — Oui - Standard Motorola Six Sigma Scale (+1.5σ Long-Term Variation), Non - Vrai Statistical Z-Score (Zero Variation). Les résultats se mettent à jour instantanément dès que vous modifiez une valeur.

La Formule

Six Sigma Quality Engineering \& DPMO Capability equations:

Total Opportunities (TOP) = N × O

Defects par Unit (DPU) = (D)/(N)

Defects par Opportunity (DPO) = (D)/(N × O) = DPUO

Defects par Million Opportunities (DPMO) = DPO × 1,000,000

Process Yield (\%) = (1 - DPO) × 100\%

Poisson Defect-Free Unit Yield = e^-DPU × 100\%

Process Sigma Level (avec 1.5σ Variation) = ^-1(1 - DPO) + 1.5

Exemple pratique

Exemple pratique d'application avec le Calculateur de Six Sigma DPMO, Process Sigma Niveau & Process Rendement : Imaginons une simulation concrète avec Total Units Produced / Inspected (N) fixé à ex. 5,000 (Total batch ou sample Taille), Total Defects Counted (D) fixé à ex. 35 (Total defect occurrences observed), Defect Opportunities par Unit (O) fixé à ex. 10 (Critical-en-Quality inspection checkpoints par unit). Dès la validation du formulaire numérique, l'algorithme applique instantanément les formules de calcul officielles et délivre en moins d'une seconde un bilan chiffré complet avec l'ensemble des indicateurs clés. Cette modélisation claire permet à l'utilisateur d'obtenir une vision globale et précise de sa situation, sans nécessiter de calculs manuels fastidieux ni de tableurs complexes. Grâce à cette restitution fluide et exhaustive, il devient aisé de comparer plusieurs options financières ou techniques et de prendre des décisions éclairées en toute sérénité.

Comprendre vos résultats

Utilisez votre résultat comme point de départ et validez-le dans le contexte de votre cas d'utilisation. Testez deux ou trois variantes des données d'entrée pour comprendre la sensibilité du résultat à vos hypothèses clés. Pour les décisions à fort impact, confrontez avec une source secondaire ou un expert du domaine.