Defectos por millón de oportunidades

En los esfuerzos de mejora de procesos , los defectos por millón de oportunidades o DPMO (o no conformidades por millón de oportunidades ( NPMO )) son una medida del rendimiento del proceso . Se define como

${\text{DPMO}}={\frac {1.000.000\times {\mbox{número de defectos}}}{{\mbox{número de unidades}}\times {\mbox{número de oportunidades de defectos por unidad}}}}$

Un defecto se define como una no conformidad de una característica de calidad (por ejemplo, resistencia, anchura, tiempo de respuesta) con su especificación . El DPMO se expresa en oportunidades por millón de unidades para mayor comodidad: los procesos que se consideran altamente capaces (por ejemplo, procesos de calidad Six Sigma ) son aquellos que experimentan menos de 3,4 defectos por millón de oportunidades (o servicios prestados).

Cabe señalar que el DPMO difiere del informe de piezas defectuosas por millón (PPM) en que contempla la posibilidad de que una unidad bajo inspección presente múltiples defectos del mismo tipo o múltiples tipos de defectos. Identificar oportunidades específicas para los defectos (y, por lo tanto, cómo contarlos y categorizarlos) es un arte , pero generalmente las organizaciones consideran lo siguiente al definir el número de oportunidades por unidad:

Conocimiento del proceso en estudio
Estándares de la industria
Al estudiar múltiples tipos de defectos, es importante conocer la importancia relativa de cada tipo de defecto para determinar la satisfacción del cliente.
El tiempo, el esfuerzo y el costo necesarios para contar y categorizar los defectos en el resultado del proceso.

Otras medidas

Otras medidas del desempeño del proceso incluyen:

Índices de capacidad del proceso como C _pk^{[ 1 ]}
Límite de tolerancia natural o nivel sigma
PPM defectuoso o piezas defectuosas por millón
Índices de rendimiento del proceso como P _pk
Costes de calidad o coste de la mala calidad (COPQ)

Referencias

↑ "¿Qué es la capacidad del proceso?" . Manual de estadística de ingeniería NIST/Sematech . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . Consultado el 22 de junio de 2008 .

Lecturas adicionales

Adams, Cary W.; Gupta, Praveen; Wilson, Charles E. (2003). Implementación de Six Sigma . Burlington, MA: Butterworth-Heinemann. ISBN 0-7506-7523-3OCLC 50693105
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De Feo, Joseph A.; Barnard, William (2005). El avance Six Sigma del Instituto JURAN y más allá: métodos innovadores para el rendimiento de la calidad . Nueva York, NY: McGraw-Hill Professional. ISBN 0-07-142227-7OCLC 52937531
Hahn, GJ, Hill, WJ, Hoerl, RW y Zinkgraf, SA (1999) El impacto de la mejora Six Sigma: una mirada al futuro de la estadística , The American Statistician, vol. 53, n.º 3, págs. 208–215.
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Pande, Peter S.; Neuman, Robert P.; Cavanagh, Roland R. (2001). El método Six Sigma: Cómo GE, Motorola y otras empresas líderes están perfeccionando su desempeño . Nueva York, NY: McGraw-Hill Professional. ISBN 0-07-135806-4. OCLC 647006794 . Método Pande Six Sigma.
Pyzdek, Thomas y Paul A. Keller (2009). Manual de Six Sigma, tercera edición . Nueva York, NY: McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-162338-4OCLC 51194565
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Tennant, Geoff (2001). SIX SIGMA: SPC y TQM en la fabricación y los servicios . Aldershot, Reino Unido: Gower Publishing, Ltd. ISBN 0-566-08374-4OCLC 44391556

[1] "¿Qué es la capacidad del proceso?" . Manual de estadística de ingeniería NIST/Sematech . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . Consultado el 22 de junio de 2008 .

[ 1 ]