六西格玛过程绩效度量指标概述
六西格玛的过程绩效度量主要分为两大类：离散型数据度量指标和连续型数据度量指标。
一、离散型数据度量指标
离散型数据度量指标主要包括以下几项：
DPU（单位缺陷数）：指单位产品上平均的缺陷个数。计算方式为：DPU = 发现的缺陷个数 / 样品的数量。例如，抽样100个产品，发现5个缺陷，即DPU为0.05。缺陷数与样品间无直接关系，DPU的计算不受缺陷具体分布影响。
DPO（机会缺陷率）：表示样本中缺陷数占全部可能发生缺陷的机会比例。计算公式为：DPO = 缺陷数 / 产品个数 × 单位产品的平均缺陷机会数。
DPMO（百万机会缺陷数）：是DPO的百万倍，常用于量化评估。例如，在某表单的错误率计算中，DPMO可达5000；在电路板缺陷率的计算中，DPMO为2100。
还有PFY（最终合格率）、FTY（一次合格率）以及RTY（流通合格率）等指标。对于并行生产，流通合格率的计算是各并联子过程一次合格率的加权算术平均值或总一次合格数除以总投入数。这些指标提供了对生产过程不同方面的全面评估。
二、连续型数据度量指标
连续型数据度量指标同样重要，主要包括：
CP（过程能力指数）：在理想情况下，实际均值与目标中心重合时的能力指数。计算公式为CP = 容差 / 过程能力。
Cpk（过程能力指数）：现实情况中，实际均值与目标中心可能不重合时的能力指数。Cpk是通过比较实际均值与规格线之间的差距来计算的。
Pp、Ppk（过程绩效指数）：这些指数从过程总波动的角度评估过程输出满足顾客要求的能力。其计算方式与Cp、Cpk相似，但使用的标准差有所不同。
注意点：无论是离散型还是连续型数据，都可以使用DPMO和西格玛水平来度量过程绩效。过程绩效衡量指标在考试和实际应用中都占据重要位置，应熟练掌握其概念和计算方法。
