Wesentliche Erkenntnisse
Kurzantwort: DPMO und PPM sind zwei Arten, Fehlerquoten in großem Maßstab auszudrücken, und der Unterschied spiegelt die Unterscheidung zwischen „Defect“ und „Defective“ wider. PPM (Parts Per Million) zählt pro Million produzierte Einheiten die fehlerhaften Einheiten: es zählt mangelhafte Teile. DPMO.
Defects Per Million Opportunities zählt Fehler pro Million Gelegenheiten für einen Fehler und berücksichtigt, wie viele Wege jede Einheit haben kann, fehlerhaft zu sein. PPM ist die einfachere, einheitenbasierte Rate; DPMO ist die gelegenheitsbasierte Messgröße, die dem Sigma-Level von Six Sigma zugrunde liegt.
Für die zugrunde liegenden Begriffe siehe defect vs defective.
PPM (Parts Per Million) drückt eine Fehlerquote als Anzahl fehlerhafter Einheiten pro Million produzierter Einheiten aus. Wenn ein Prozess 500 fehlerhafte Einheiten pro Million produziert, sind das 500 PPM.
PPM ist einheitenbasiert und intuitiv: Es zählt mangelhafte Teile und behandelt jede Einheit einfach als gut oder fehlerhaft, unabhängig davon, wie viele Mängel sie aufweist. Konzeptionell ist es damit gleichzusetzen mit dem Zählen von Defekt-Einheiten, nur auf eine Million hochgerechnet für die geringen Raten in der modernen Fertigung.
PPM wird weit verbreitet eingesetzt, weil es einfach ist und direkt mit der Kundenerfahrung verknüpft ist, dem Anteil der Einheiten, die fehlerhaft sind.
Seine Einschränkung ist, dass es die Komplexität nicht berücksichtigt: Ein einfaches Teil und eine komplexe Baugruppe mit Dutzenden von Merkmalen sind in PPM beide einfach eine fehlerhafte Einheit, obwohl sie sehr unterschiedlich viele Möglichkeiten zum Versagen haben.
DPMO (Defects Per Million Opportunities) drückt eine Fehlerquote als Anzahl von Fehlern pro Million Gelegenheiten für einen Fehler aus.
Das zentrale neue Konzept ist die Gelegenheit: Jede Einheit hat eine bestimmte Anzahl von Chancen, fehlerhaft zu sein (jedes Merkmal, jede Eigenschaft, jeder Schritt, der schiefgehen kann), und DPMO zählt Fehler im Verhältnis zur Gesamtzahl dieser Gelegenheiten, hochskaliert auf eine Million.
Das berücksichtigt die Komplexität: Eine komplexe Einheit mit vielen Merkmalen hat viele Gelegenheiten, sodass DPMO die Fehlerquote nach der Anzahl der möglichen Fehlerquellen normalisiert und einen fairen Vergleich zwischen einfachen und komplexen Produkten erlaubt.
DPMO ist gelegenheitsbasiert und ist die Standard-Fehlermessgröße in Six Sigma, genau weil es sowohl erfasst, wie viele Fehler auftreten, als auch wie viele Gelegenheiten es dafür gab.
Die Unterscheidung folgt der Logik „Defect versus Defective“, nur hochskaliert. PPM zählt fehlerhafte Einheiten, mangelhafte Teile, also eine Welt, in der eine Einheit gut ist oder nicht.
DPMO zählt Fehler im Verhältnis zu den Gelegenheiten, Mängel normalisiert nach Komplexität, wie eine Fehlerzählung, die zusätzlich durch die Anzahl der Chancen dividiert wird. Deshalb können die beiden Zahlen unterschiedliche Geschichten erzählen.
Eine komplexe Baugruppe kann einen hohen PPM-Wert haben (viele Einheiten haben mindestens einen Fehler), aber einen moderaten DPMO (diese Fehler verteilen sich auf sehr viele Gelegenheiten pro Einheit), während ein einfaches Teil mit wenigen Gelegenheiten beide Zahlen näher beieinander zeigen wird.
Wenn man PPM benutzt, um ein einfaches und ein komplexes Produkt zu vergleichen, benachteiligt man das komplexe Produkt unfair; DPMO gleicht den Vergleich durch Berücksichtigung der Gelegenheiten aus.
Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Ihnen mangelhafte Einheiten (PPM) oder die Fehlerquote pro Chance (DPMO) wichtiger ist.
Betrachten Sie eine komplexe Leiterplatte mit 100 Gelegenheiten für einen Fehler pro Board (100 Lötstellen, Bauteile und Prüfmerkmale). Eine Serie von 10.000 Boards findet 50 Boards mit mindestens einem Fehler und insgesamt 60 Fehler.
PPM betrachtet die mangelhaften Boards: 50 fehlerhafte von 10.000 sind 5.000 PPM fehlerhaft.
DPMO betrachtet Fehler im Verhältnis zu den Gelegenheiten: 60 Fehler über 10.000 Boards mal 100 Gelegenheiten = 1.000.000 Gelegenheiten, also 60 auf 1.000.000, hochskaliert auf eine Million sind 60 DPMO.
Zwei sehr unterschiedliche Zahlen, die dieselbe Serie beschreiben: 5.000 PPM versus 60 DPMO, weil die eine fehlerhafte Boards zählt und die andere Fehler gegenüber den mehr als einer Million Gelegenheiten stellt.
Zum Vergleich dieses komplexen Board-Prozesses mit einem einfachen Teil ist DPMO die faire Messgröße; für das, was der Kunde erhält, ist PPM fehlerhaft die direkte Kennzahl.
DPMO ist die Grundlage des Sigma-Levels bei Six Sigma, der bekannten Skala, bei der ein höheres Sigma dramatisch weniger Fehler bedeutet; das Schlagwort „Six Sigma“ entspricht ungefähr 3,4 DPMO.
Weil das Sigma-Level in Bezug auf Fehler pro Gelegenheit definiert ist, bildet DPMO, nicht PPM, die Metrik, die darauf abbildet; man berechnet DPMO und wandelt es in ein Sigma-Level um, um die Prozessfähigkeit auf dieser universellen Skala auszudrücken.
PPM bildet sich nicht so sauber ab, weil es die Gelegenheiten nicht berücksichtigt.
Das ist ein Hauptgrund, warum DPMO in Six-Sigma-Programmen bevorzugt wird: Es vergleicht Prozesse unterschiedlicher Komplexität fair und fließt direkt in die Sigma-Level-Sprache ein, mit der Qualitätsziele gesetzt und kommuniziert werden.
PPM bleibt die einfachere, kundenorientierte Defektrate.
Beide Metriken quantifizieren die Fehlerquoten, die in den Qualitätsfaktor von OEE einfließen. Der Qualitätsfaktor von OEE arbeitet auf der Ebene gut versus defective Einheiten, was es konzeptionell dem PPM-Wert für fehlerhafte Einheiten am nächsten macht, dem Anteil der Einheiten, die nicht gut sind, hochskaliert.
DPMO liegt eine Ebene tiefer und ist nützlich, wenn man Fehlerquoten pro Gelegenheit verstehen und Prozesse unterschiedlicher Komplexität vergleichen muss, insbesondere innerhalb eines Six Sigma-Programms, das auf die Variation hinter diesen Fehlern zielt.
Beide beschreiben letztlich die Qualitätsverluste, die OEE nach unten ziehen; PPM stimmt mit der Art überein, wie OEE gute Einheiten zählt, während DPMO und sein Sigma-Level die tiefere, nach Komplexität normalisierte Sicht auf den sie erzeugenden Prozess liefern.
Fabrico erfasst die Zählung gut versus fehlerhaft am Produktionspunkt, die beiden Metriken zugrunde liegt, und speist die Defektrate (die PPM-Perspektive) direkt in den Qualitätsfaktor des Live-OEE ein. Gleichzeitig liefert es die Fehlerdaten, die ein Team benötigt, um DPMO und Sigma-Level für tiefere Analysen zu berechnen.
Indem diese Fehlerquoten über die Zeit hinweg verfolgt und mit Ursachenkennungen verknüpft werden, zeigt es, ob die Qualität besser wird und welche Fehler dominieren, und verbindet die hochskalierten Fehlerzahlen mit den konkreten Verlusten, die es sich lohnt zu beheben.
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PPM (Parts Per Million) zählt pro Million produzierte Einheiten die fehlerhaften Einheiten; es zählt mangelhafte Teile. DPMO (Defects Per Million Opportunities) zählt Fehler pro Million Gelegenheiten für einen Fehler und berücksichtigt, wie viele Wege jede Einheit fehlerhaft sein kann. PPM ist einheitenbasiert; DPMO ist gelegenheitsbasiert.
DPMO berücksichtigt die Produktkomplexität, indem es Fehler gegen die Anzahl der Gelegenheiten für einen Fehler zählt, und ermöglicht so einen fairen Vergleich zwischen einfachen und komplexen Produkten. Es ist außerdem die Grundlage für das Sigma-Level von Six Sigma. PPM berücksichtigt Gelegenheiten nicht und kann komplexe Produkte daher unfair benachteiligen.
Eine Gelegenheit ist eine Chance, dass auf einer Einheit ein Fehler auftritt, jedes Merkmal, jede Eigenschaft oder jeder Schritt, der schiefgehen kann. DPMO zählt Fehler im Verhältnis zur Gesamtzahl dieser Gelegenheiten, daher sind konsistente Definitionen von Gelegenheiten für die Aussagekraft der Kennzahl essentiell.
Das Sigma-Level wird in Bezug auf Fehler pro Gelegenheit definiert, daher bildet DPMO direkt darauf ab; beispielsweise entspricht Six Sigma ungefähr 3,4 DPMO. Man berechnet DPMO und wandelt es in ein Sigma-Level um, um die Prozessfähigkeit auf dieser universellen Skala auszudrücken.
Beide quantifizieren Fehlerquoten, die in den Qualitätsfaktor der OEE einfließen, wobei letzterer gut versus fehlerhaft zählende Einheiten betrachtet und somit konzeptionell am ehesten dem PPM-Wert für fehlerhafte Einheiten entspricht. DPMO sitzt eine Ebene tiefer und bietet eine nach Komplexität normalisierte Sicht, die in Six-Sigma-Programmen nützlich ist, die sich mit der Variation hinter den Fehlern befassen.
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