• 2 西格玛 4西格玛 6西格玛 分别等于多少
• 6西格玛的废品率是多少PPM
• 什么是6西格玛水平
• 为什么六西格玛水平对应的缺陷机会是3.4ppm
• 6sigma为什么是3.4dppm怎么得到的
• 六西格玛为什么是3.4PPM
• 6sigma 中ppm什么意思
• 关于六西格玛的计算
• 六西格玛的具体内容是啥

2 西格玛 4西格玛 6西格玛 分别等于多少

±1个西格玛 合格品率为68.27% 不合品率为317300PPM±2个西格玛 合格品率为95.45% 不合品率为45500PPM±3个西格玛 合格品率为99.73% 不合品率为2700PPM±4个西格玛 合格品率为99.9937% 不合品率为63PPM±5个西格玛 合格品率为99.999943% 不合品率为0.57PPM±6个西格玛 合格品率为99.9999998% 不合品率为0.002PPM可联系我 zengpenglix@163.com 希望能共同进步，资源共享！

6西格玛的废品率是多少PPM

6西格玛的废品率是3.4PPM六西格玛即6σ，σ是一个小写西腊字母，读作西格玛，是统计学术语，代表标准差，日常交流中人们使用得并不多。作为眼下最时髦的企业管理手段，六西格玛的含义是指：通过设计、监督每一道生产工序和业务流程，以最少的投入和损耗赢得最大的客户满意度，从而提高企业的利润。它希望达到的目标：六西格玛，意味着每一百万个机会中只有3.4个错误或故障。六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个西腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。六西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是，99.99966%。而三西格玛的合格率只有93.32%。六西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。

什么是6西格玛水平

六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量大幅提高、成本大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。

其含义引申后指：一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业达到6西格玛，就几近完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只有3.4个瑕疵。

扩展资料

基本思想

系统是由相互关联、相互依赖、共同作用的过程构成的。在六西格玛管理中十分强调将组织作为系统来看待，而不是一些独立的部门和孤立的过程的集合。质量管理大师戴明博士在著名的“十四项法则”中指出：“85%以上的质量问题和浪费是由系统原因造成的，只有15%是由岗位上的问题造成的”。

尽管戴明博士“系统观”的提出已有几十年的历史了，但是许多组织对“系统观”的认识还很粗浅。六西格玛管理认为，大量的改进机会正是蕴藏于一些横向组织搭配的改进之中。因此，在六西格玛项目管理团队中，团队成员一般是跨职能的。并且，团队主要成员需要由这些部门具有管理权限的管理者组成，以此实现组织上的“无缝生态”，从系统上解决问题，并获得管理绩效的突破。

为什么六西格玛水平对应的缺陷机会是3.4ppm

为什么6个西格玛对应的缺陷率对应的是3.4ppm,而不是其他的呢？

这里所讲的缺陷率就是缺陷机会，即百万分之的缺陷机会（DPMO）。几个六西格玛就是指几个六西格玛水平通常用Z 表示。公式为 Z=|TU - TL|/2σ

通常上下3个西格玛包括了99.7% 的数据；当达到6个西格玛时，在上下限内通常会包含 99.99999982的数据。而这个99.99999982 的数据 即缺陷机会为0.0018ppm和 本文开头提到的数据3.4ppm是不一致的。我们看看下面两组数据：

1）6σ（Sigma=西格玛）=0.0018ppm

2）6σ （6Sigma=西格玛）=3.4ppm

根据上面这两个数据表，我们可以看出通常人们说的六西格玛水平对应缺陷机会是3.4ppm, 而不是第一个数据表对应的0.0018 ppm, 这是为什么呢？

是不是很奇怪？

那么这6个西格玛水平对应的3.4ppm 缺陷机会是哪里来的呢？

在统计学上，达到六西格玛水平时，缺陷机会只有0.0018ppm,而非3.4ppm。在这3.4ppm时，过程缺陷也接近于零，几乎可以忽略不计。但实际上根据本文表一中对应的3.4ppm 缺陷率对应的大致只有4.5个六西格玛水平。这里就产生了1.5 个西格玛的偏差或漂移。其中真正的原因和逻辑是六西格玛在实践中的经验总结：流程在短期内的表现比长期内的实际表现要好，因为在短期内只要处理正常的过程变化，而在长期的过程也会出现特殊的过程变异，这就导致了短期内表现为6个西格玛水平，而长期表现为4.5 个西格玛水平。过程变异的长期变化主要由两个原因构成：

1）过程平均值随时间变化；

2）随着时间推移，该过程的标准差的增大；

在长期过程中由于两者之一或两者结合的影响，导致流程无法达到正真的六西格玛水平。这种变化，也称为长期均值变化。长期均值变化，不符合六西格玛标准，但我们怎么知道从正态曲线的两边各去掉1.5个西格玛水平呢？其实这并不是统计学上的结果，而是长期的行业惯例，大名鼎鼎的摩托罗拉公司是六西格玛方法论的先驱者，其通过大量的例证，同样得出1.5 西格玛偏移的结论。虽然也有人对此提出质疑，但由于摩托罗拉公司榜样的作用，所以行业内也就接受了 6西格玛水平对应 3.4ppm 缺陷机会。

注意，通常计算6σ水平时用到的数据都是长期数据，而不是短期数据，但6σ结果通常是看短期数据结果。

6sigma为什么是3.4dppm怎么得到的

6sigma水平3.4PPM记住下面就可以了，。

6个西格玛=3.4失误/百万机会―意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户 　　5个西格玛=230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户 　　4个西格玛=6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户 　　3个西格玛=66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力 　　2个西格玛=308,000失误/百万机会－意味着企业资源每天都有三分之一的浪费 　　1个西格玛=690,000失误/百万机会－每天有三分之二的事情做错的企业无法生存

六西格玛管理中强调西格玛水平。下面介绍几种计算西格玛水平的方法：第一种方法：第一步先计算DPMO，第二步再查西格玛值与DPMO对应表。1、DPMO（Defects Per Million Opportunity：DPO常以百万机会的缺陷数表示。

2、查西格玛值与DPMO对应表。第二种方法：先利用Minitab软件中过程能力分析计算PPM，再查西格玛值与DPMO对应表(上表)。

第三种方法：利用Minitab软件过程能力分析菜单，在选项中选择水平对比Z值(西格玛水平)，就能直接计算出西格玛水平，这里计算出的基准Z值是基于不考虑1.5倍西格玛偏移计算的，我们通常所说的西格玛水平是考虑了1.5倍西格玛的偏移，故西格玛水平是基准Z值加上1.5。

六西格玛为什么是3.4PPM

其含义引申后是指：一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。

通常的，如果过程能力达到了3个西格玛，那么对应的产品或服务的合格率大约为99.73%。只有0.27%的不良率，那这个水平是不是很高了呢？很多人以为产品达到如此水平，已经非常完美了，可是根据国际著名学者EVANS和LINDSAY研究指出，如果产品或服务达到99.73%的合格率的话，这些事件就会在美国发生。

六西格码的中心思想是,如果你能“测量”一个过程有多少个缺陷,你便能有系统地分析出,怎样消除它们和尽可能地接近“零缺陷”。在六西格玛管理中，缺陷的机会通常是指100万次机会中出现缺陷的机会。如果缺陷是百万分之三点四,即达到99.99966%的合格率,那么这就叫六西格玛。引入了西格玛这个概念以后,不同的企业、工厂、流程、服务之间都可以进行量化的比较。

6sigma 中ppm什么意思

ppm（parts per million）是比率的表示，表示“百万分之…”。

如1ppm即百万分之一，150ppm即百万分之一百五十等等。也就是说，在配制1ppm浓度时，1克溶质(指纯量)加水1吨(999999克)，依此类推。

如果ppm换算成百分号“%”为：1ppm=0.0001%。但在大多数科技期刊中，已经不使用ppm，而改用千分号“‰”，ppm换算成‰为：1ppm=0.001‰。

ppm是指part per million，同理b,t分别表示billion和trillion。即1ppm=10^-6数量级,类似的还有ppb,ppt等,分别是-9次和-12次。严格地说他们不是单位，只是比率的表示。可指代质量比也可指代体积比，需明确。

扩展资料：

应用：ppm是农业生产活动中防治病虫及根外追肥时对用量极少的农药或肥料进行稀释时所表示的使用浓度单位，通常叫“百万分之……”。如1ppm即百万分之一，150ppm即百万分之一百五十等等， 也就是说，在配制1ppm浓度时，1克农药或肥料(指纯量)加水1吨(1000000克)，依此类推。

这些农药或肥料一般只有百分之几或百分之几十的纯量，其它均为填充物。所以，在配制农药或肥料使用浓度时，要根据农药或肥料的纯含量以及需要稀释的浓度(用ppm单位)确定加水量。其计算公式是：每克农药或肥料的加水量=100 0000×药品(肥料)含量(%)÷浓度(ppm)-1。

参考资料来源：百度百科-ppm

关于六西格玛的计算

• 4西格玛 = 6200PPM6西格玛 = 3.4PPM

• 6sigma是百万分之3.4 4simga大约是千分之1

六西格玛的具体内容是啥

　　什么是6西格玛质量　　西格玛“s”是希腊字母，在统计学上用来表示数据的分散程度。对连续可计量的质量特性，可用“s”度量质量特性总体上对目标值偏离程度（见图1所示），6西格玛质量表示质量特性的分散程度只占规格限的一半。对顾客要求高度符合。　　在以缺陷率计量质量特性时，用“s”度量缺陷率。6西格玛质量表示质量特性的缺陷率仅为3.4ppm。（ppm一百万分之一），西格玛水平与缺陷率的关系如图2和表1所示。　　在6西格玛管理中强调“度量”的重要性，没有度量就没有管理。这里不仅要度量“产品”符合顾客要求的程度，还要度量服务乃至工作过程等。因此，6西格玛质量的含义已经不仅局限在产品特性，还包括了企业的服务与工作质量。如果一个企业的核心业务过程能够达到6西格玛质量水平，那么意味着这个企业可以用最短的周期、对低的成本满足顾客要求。因此，6西格玛质量是非常有竞争力的质量。　　我国企业质量管理工作与发达国家比较，一般说来要落后10～15年。目前，我国企业在统计产品合格率时，仍然采用百分之几的统计方式进行管理，而发达国家采用的是千分之几，高技术产品已按PPM（百万之一）甚至PPb（十亿分之一）和“一次成功”、“一次合格”、“零缺陷”的目标和水平进行管理。　　当把“零缺陷”作为追求的目标时，有人也许会问：要使质量百分之百合格的想法是心血来潮吗？多数人都会认为这是荒诞的，但实际上，并不那么容易下判断。从统计学观点来说，“零缺陷”是没有道理的。在大公司里，根据大数定律，总会有残次品出现。另一方面，如果不为百分之百而奋斗，那就是容忍错误，而错误也真的会发生。比如，“良品率”是生产过程中常用到的一个术语，早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普•克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。”　　为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。　　它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。“西格玛”的数值越高，失误率就越低。具体说来，相关数据可以表示如下：　　1西格玛＝690000次失误／百万次操作　　2西格玛＝308000次失误／百万次操作　　3西格玛＝66800次失误／百万次操作　　4西格玛＝6210次失误／百万次操作　　5西格玛＝230次失误／百万次操作　　6西格玛＝3.4次失误／百万次操作　　7西格玛＝0次失误／百万次操作　　　　“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首倡这种办法，花10年时间达到6西格玛水平。但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6西格玛水平，也还有3％多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。如果公司设法在装运前查出了其中的95％，仍然还会有17件有缺陷的产品走出大门。旧观念认为，质量改进只有在一定的限度内才有利可图，超过了这一限度，成本将大于收益。摩托罗拉公司的质量管理人员批驳了这一论点：摩托罗拉公司的经验表明质量越高（或缺陷越少），预防和鉴定的成本就越低，由故障引起的成本也越低。　　摩托罗拉公司每改进一次质量，单位制造成本就下降一次。任何公司如果采取把质量水平限制在一定范围内、超出了这一范围就不再投资作改进的策略的话，该公司的策略最终将导致一种“我们的质量已够好”的感觉。　　按逻辑发展下去，接着就会宣称“我们比其他任何人都不差”。这两种思想倾向没有一种会赢得全球市场。（理查•M•霍德盖茨：《质量测定与高效运作》，黄志强、张小眉译，上海人民出版社，1998年，第239页）　　他的话说明什么呢？说明卓越的公司绝不把顾客当作一种统计学问题来对待。有哪一位顾客愿意成为“可容忍的错误”的受害者呢？实行“六个西格玛”管理，目的就是使全体员工在生产中形成一种共识：产品的返修率哪怕只有千分之一，对一个用户来说就是百分之百。通过规范化的工作方法，企业力图达到如下目标：与顾客有接触的每一道工序、每一件产品和每一次服务都有接近完美的质量。　　GE公司的“六个西格玛”管理久负盛名。　　在GE，运用“六个西格玛”方法最好的例子要数ED＆C公司（GE公司的子公司）。六个西格玛进入工厂后，公司凭借它找出了深层次的质量问题，这些问题长期以来一直干扰着工厂的准时交货。一开始怀疑是线路板存货不足，因而想通过加大预期订货的方法解决，但后来通过调查发现原来是供货商在元件板上插二极管、晶体管、电容电阻时有困难，常常把元器件打碎。公司运用“六个西格玛”工具来测量供应商在生产过程中的误差，通过使用分层管理模型图、时间模型图和其他统计工具，发现问题的症结是线路板上的孔太小，而这又是由于GE自己的孔点太小所致。类似的发现极大地提高了效率，降低了成本。