团队与项目
西格玛水平计算器
输入缺陷数、单位数和每单位机会数，得出DPMO以及六西格玛团队用来衡量质量的过程西格玛水平。
每单位机会数是指一个单位可能以多少种不同方式失败；它决定了DPMO和西格玛水平的换算尺度。
西格玛水平是如何计算的
过程西格玛水平把缺陷计数转化为单一的质量等级。首先算出每百万机会缺陷数：DPMO = 缺陷数 ÷（单位数 × 机会数）× 1,000,000。若1,000个单位各有3个机会、共出现12个缺陷，即 12 ÷ 3,000 × 1,000,000 = 4,000 DPMO，良率为99.6%。然后把良率换算成正态分布的z分数，再加上标准的1.5西格玛偏移，以计入长期漂移。99.6%的良率约对应4.15西格玛。
1.5偏移是摩托罗拉提出的六西格玛惯例：一个短期看起来像6西格玛的过程，被假定会随时间漂移多达1.5西格玛，因此主标数值已把这个余量算进去。这正是为什么真正的6西格玛过程报为3.4 DPMO，而非纯正态曲线给出的0.002 DPMO。
| 西格玛 | DPMO | 良率 |
|---|---|---|
| 2σ | 308,537 | 69.1% |
| 3σ | 66,807 | 93.32% |
| 4σ | 6,210 | 99.379% |
| 5σ | 233 | 99.977% |
| 6σ | 3.4 | 99.99966% |
如何解读西格玛水平
多数成熟过程位于3到4西格玛之间，大致是93%到99%的良率。每向上一级都比前一级难得多：从3提升到4西格玛约把缺陷减少十倍，从4到5又减少十倍。这正是为什么西格玛水平更适合作对比与设定目标的基准，而非日常控制指标；控制图更适合实时发现过程失控。
这个数值的诚实程度，取决于你对缺陷和机会的定义。夸大机会数会让同一个过程看起来更好，因此在对比团队或产品之前，应先约定好计数规则。请把结果视为近似值：该换算假定缺陷服从正态分布，这对基准衡量足够可靠，但不适用于安全关键的认证。
常见问题
为什么要加1.5西格玛偏移？
这是六西格玛的一个惯例，用来计入过程长期的漂移。没有它，短期的6西格玛过程会报为0.002 DPMO，而不是人们熟悉的3.4 DPMO。
多少西格玛水平算好？
许多稳定过程运行在3到4西格玛。五西格玛及以上非常优秀，6西格玛意味着每百万机会3.4个缺陷。合适的目标取决于缺陷的成本与风险。
西格玛水平能超过6吗？
数学上可以，当缺陷极其罕见时，但证明它所需的数据量巨大。对多数过程而言，超过约6西格玛的数字更多是营销而非测量。