每百万机会缺陷数（DPMO）：对的做法与错的做法
每百万机会缺陷数（DPMO）是精益六西格玛中最有用的数字之一，也是最容易被滥用的数字之一。它对质量进行了重新标度，使一项文书流程与一条生产线能够放在同一坐标轴上比较。公式很简单：DPMO 等于缺陷数除以（单位数乘以每单位的机会数），再乘以一百万。真正的纪律，在于诚实而一致地定义这些术语。
2021年，团队为远程运作而重做流程时，许多“新”的质量问题其实是终于被测量出来的老问题。DPMO 能帮你判断：一个流程究竟是真的在改善，还是只是被更仔细地审视了。
把术语定义对
在统计之前先定义“机会”。 一个机会，是缺陷发生的一次可能。在一张发票上，那可能是每一个可能填错的字段。决定什么算作一个机会并写下来——这个定义必须保持稳定。
对照真实要求来定义“缺陷”。 缺陷是指未能满足客户所在意的某项规格，而不是你个人的偏好。把它绑定到一份成文的要求上，好让两个人对它的判定一致。
从同一份样本中统计单位数与缺陷数。 DPMO 比较的是同一组单位中发现的缺陷与其中存在的全部机会。混用样本，得出的只会是毫无意义的数字。
好的 DPMO 用法是什么样
机会与缺陷的定义有成文记录，并在各时期、各场地之间以完全相同的方式应用。
DPMO 被持续跟踪，由趋势而非单次读数来驱动决策。
数字配有背景说明——流程里发生了什么变化——以支撑 DMAIC 中“分析”和“改进”阶段的根因工作。
团队只把 DPMO 换算成西格玛水平当作粗略的沟通辅助，并清楚这种换算内含的长期良率假设。
坏的 DPMO 用法是什么样
虚增机会计数，以稀释缺陷率，让流程显得比实际更好看。
在不同报告期之间重新定义什么算作缺陷，于是所谓的改善只是记账手法的产物。
把追逐某个西格玛水平当成面子指标，却无视究竟哪些缺陷真正伤害了客户。
只报告一个不带样本量的 DPMO 快照，使谁都无法判断它是信号还是噪声。
用之有度，DPMO 便是一种能跨越极不相同流程而依然成立的共同质量语言。用之随意，它就沦为把一个挣扎中的流程洗白成一项体面统计的手段。差别完全在于：你定义所统计之物时，有多严谨、又有多一致。
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