Six Sigma Calculator

Introduction

Six Sigma ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಇದು ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದರ ಮೂಲಕ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ ವಿಶೇಷಣ ಸೀಮೆ ನಡುವಿನ ಎಷ್ಟು ಮಾನದಂಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಅವಕಾಶಗಳ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿತ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೋಷಗಳು ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಅವಕಾಶಗಳು (DPMO) ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

How to Use This Calculator

1. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.
2. ಘಟಕಕ್ಕೆ ದೋಷಗಳ ಅವಕಾಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.
3. ಉತ್ಪಾದಿತ ಅಥವಾ ಗಮನಿಸಿದ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
4. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು "ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟ್" ಬಟನ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
5. ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ DPMO, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

Input Validation

ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಬಳಕೆದಾರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೀಗಿರುವ ಕೆಲವು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ:

• ಎಲ್ಲಾ ಇನ್ಪುಟ್‌ಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪೂರ್ಣಾಂಕವಾಗಿರಬೇಕು.
• ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅವಕಾಶಗಳ ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಮೀರಿಸಬಾರದು.
• ಯಾವುದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಮಾನ್ಯವಾದರೆ, ದೋಷ ಸಂದೇಶವನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದುವರೆಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಮುಂದುವರಿಯುವುದಿಲ್ಲ.

Formula

Six Sigma ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ:

1. ದೋಷಗಳು ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ ಅವಕಾಶಗಳು (DPMO): $DPMO = \frac{\text{ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು} \times 1,000,000}{\text{ಅವಕಾಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು} \times \text{ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು}}$

2. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದಕತೆ: $\text{ಉತ್ಪಾದಕತೆ} = (1 - \frac{\text{ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು}}{\text{ಅವಕಾಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು} \times \text{ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು}}) \times 100\%$

3. ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ: ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪಟ್ಟಿಯ ಅಥವಾ ಸಮೀಪದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮೀಪನೆ: $\text{ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ} = 0.8406 + \sqrt{29.37 - 2.221 \times \ln(DPMO)}$

   ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಈ ಸಮೀಪನೆ 3 ಮತ್ತು 6 ನಡುವಿನ ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ ಇರುವ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಅಥವಾ ಲುಕ್‌ಅಪ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

Calculation

ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು Six Sigma ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಮೇಲಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು DPMO ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ.
2. ಮೇಲಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ.
3. ಸಮೀಪದ ಸೂತ್ರ ಅಥವಾ ಲುಕ್‌ಅಪ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.

ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವಲ್ಲಿ ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಡಬಲ್-ಪ್ರಿಸಿಷನ್ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಗಣಿತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

Units and Precision

• ಎಲ್ಲಾ ಇನ್ಪುಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಾಗಿರಬೇಕು.
• DPMO ಅನ್ನು ಎರಡು ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಸುತ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಶೇಕಡಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಎರಡು ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಸುತ್ತಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಎರಡು ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಸುತ್ತಲಾಗುತ್ತದೆ.

Use Cases

Six Sigma ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

1. Manufacturing: ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು.

2. Healthcare: ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.

3. Financial Services: ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತರಿಯ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು.

4. Customer Service: ಸೇವಾ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.

5. Information Technology: ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು.

Alternatives

Six Sigma ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ವಿಧಾನವಾದರೂ, ಇತರ ಶ್ರೇಣಿಯುಗಳಿವೆ:

1. Lean Manufacturing: ವ್ಯರ್ಥವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

2. Total Quality Management (TQM): ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿಯ ಮೂಲಕ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ.

3. Kaizen: ಸಂಘಟನೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಿಸುವ ಜಪಾನೀಸ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ.

4. Statistical Process Control (SPC): ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

History

Six Sigma 1986ರಲ್ಲಿ ಮೋಟೋರೋಲಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಬಿಲ್ ಸ್ಮಿತ್ ಅವರಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಪಾನ್ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮುಂಚಿನ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರಣೆಯಾದದ್ದು. ಪ್ರಮುಖ ಮೈಲಿಗಲ್ಲುಗಳು:

• 1986: ಬಿಲ್ ಸ್ಮಿತ್ ಮೋಟೋರಲ್ಲಿ Six Sigma ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
• 1988: ಮೋಟೋರೋಲಾ ಮಾಲ್ಕಮ್ ಬಾಲ್ಡ್ರಿಜ್ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
• 1995: ಜನರಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್‌ನ CEO ಜಾಕ್ ವೆಲ್ಚ್ ತನ್ನ ವ್ಯಾಪಾರ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ Six Sigma ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
• 1990ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ: Six Sigma ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ.
• 2000ರ ದಶಕ: Six Sigma ಲೀನ್ ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ ಲೀನ್ Six Sigma ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದು, Six Sigma ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತದೆ.

Interpreting Results

• DPMO < 3.4: ವಿಶ್ವ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ (6σ)
• DPMO < 233: ಶ್ರೇಷ್ಠ ಗುಣಮಟ್ಟ (5σ)
• DPMO < 6,210: ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ (4σ)
• DPMO < 66,807: ಸರಾಸರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ (3σ)
• DPMO > 66,807: ದುರ್ಬಲ ಗುಣಮಟ್ಟ (< 3σ)

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟವು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಂಪನಿಗಳು 3σ ಮತ್ತು 4σ ನಡುವಿನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. 6σ ಸಾಧಿಸುವುದು ವಿಶ್ವ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

Examples

ಇಲ್ಲಿ Six Sigma ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಕೆಲವು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ:

1' Excel VBA Function for Six Sigma Calculations
2Function SixSigmaMetrics(defects As Long, opportunities As Long, units As Long) As Variant
3    Dim DPMO As Double
4    Dim yield As Double
5    Dim sigmaLevel As Double
6    
7    DPMO = (defects * 1000000#) / (opportunities * units)
8    yield = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100
9    sigmaLevel = 0.8406 + Sqr(29.37 - 2.221 * Log(DPMO))
10    
11    SixSigmaMetrics = Array(DPMO, yield, sigmaLevel)
12End Function
13
14' Usage:
15' result = SixSigmaMetrics(10, 100, 1000)
16' MsgBox "DPMO: " & result(0) & vbNewLine & "Yield: " & result(1) & "%" & vbNewLine & "Sigma Level: " & result(2)
17

1import math
2
3def calculate_six_sigma_metrics(defects, opportunities, units):
4    dpmo = (defects * 1000000) / (opportunities * units)
5    yield_rate = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100
6    sigma_level = 0.8406 + math.sqrt(29.37 - 2.221 * math.log(dpmo))
7    return dpmo, yield_rate, sigma_level
8
9# Example usage:
10defects = 10
11opportunities = 100
12units = 1000
13
14dpmo, yield_rate, sigma_level = calculate_six_sigma_metrics(defects, opportunities, units)
15print(f"DPMO: {dpmo:.2f}")
16print(f"Yield: {yield_rate:.2f}%")
17print(f"Sigma Level: {sigma_level:.2f}σ")
18

1function calculateSixSigmaMetrics(defects, opportunities, units) {
2  const dpmo = (defects * 1000000) / (opportunities * units);
3  const yield = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100;
4  const sigmaLevel = 0.8406 + Math.sqrt(29.37 - 2.221 * Math.log(dpmo));
5  
6  return {
7    dpmo: dpmo.toFixed(2),
8    yield: yield.toFixed(2),
9    sigmaLevel: sigmaLevel.toFixed(2)
10  };
11}
12
13// Example usage:
14const defects = 10;
15const opportunities = 100;
16const units = 1000;
17
18const result = calculateSixSigmaMetrics(defects, opportunities, units);
19console.log(`DPMO: ${result.dpmo}`);
20console.log(`Yield: ${result.yield}%`);
21console.log(`Sigma Level: ${result.sigmaLevel}σ`);
22

1public class SixSigmaCalculator {
2    public static class SixSigmaMetrics {
3        public final double dpmo;
4        public final double yield;
5        public final double sigmaLevel;
6
7        public SixSigmaMetrics(double dpmo, double yield, double sigmaLevel) {
8            this.dpmo = dpmo;
9            this.yield = yield;
10            this.sigmaLevel = sigmaLevel;
11        }
12    }
13
14    public static SixSigmaMetrics calculateMetrics(long defects, long opportunities, long units) {
15        double dpmo = (defects * 1000000.0) / (opportunities * units);
16        double yield = (1 - ((double) defects / (opportunities * units))) * 100;
17        double sigmaLevel = 0.8406 + Math.sqrt(29.37 - 2.221 * Math.log(dpmo));
18
19        return new SixSigmaMetrics(dpmo, yield, sigmaLevel);
20    }
21
22    public static void main(String[] args) {
23        long defects = 10;
24        long opportunities = 100;
25        long units = 1000;
26
27        SixSigmaMetrics metrics = calculateMetrics(defects, opportunities, units);
28        System.out.printf("DPMO: %.2f%n", metrics.dpmo);
29        System.out.printf("Yield: %.2f%%%n", metrics.yield);
30        System.out.printf("Sigma Level: %.2fσ%n", metrics.sigmaLevel);
31    }
32}
33

ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Six Sigma ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಭೂತಗೊಳಿಸಲು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

Numerical Examples

1. ಉತ್ತಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:

   • ದೋಷಗಳು: 10
   • ಅವಕಾಶಗಳು: 100
   • ಘಟಕಗಳು: 1000
   • ಫಲಿತಾಂಶಗಳು:
     • DPMO: 100.00
     • ಉತ್ಪಾದಕತೆ: 99.90%
     • ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ: 5.22σ

2. ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:

   • ದೋಷಗಳು: 500
   • ಅವಕಾಶಗಳು: 100
   • ಘಟಕಗಳು: 1000
   • ಫಲಿತಾಂಶಗಳು:
     • DPMO: 5,000.00
     • ಉತ್ಪಾದಕತೆ: 99.50%
     • ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ: 4.08σ

3. ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:

   • ದೋಷಗಳು: 10000
   • ಅವಕಾಶಗಳು: 100
   • ಘಟಕಗಳು: 1000
   • ಫಲಿತಾಂಶಗಳು:
     • DPMO: 100,000.00
     • ಉತ್ಪಾದಕತೆ: 90.00%
     • ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ: 2.78σ

4. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಕೋನ ಪ್ರಕರಣ):

   • ದೋಷಗಳು: 0
   • ಅವಕಾಶಗಳು: 100
   • ಘಟಕಗಳು: 1000
   • ಫಲಿತಾಂಶಗಳು:
     • DPMO: 0.00
     • ಉತ್ಪಾದಕತೆ: 100.00%
     • ಸಿಗ್ಮಾ ಮಟ್ಟ: 6.00σ (ಸಿದ್ಧಾಂತ ಗರಿಷ್ಠ)

References

1. Pyzdek, T., & Keller, P. A. (2018). The Six Sigma Handbook (5th ed.). McGraw-Hill Education.
2. George, M. L., Rowlands, D., Price, M., & Maxey, J. (2005). The Lean Six Sigma Pocket Toolbook. McGraw-Hill Education.
3. "What is Six Sigma?" American Society for Quality (ASQ). https://asq.org/quality-resources/six-sigma
4. Linderman, K., Schroeder, R. G., Zaheer, S., & Choo, A. S. (2003). Six Sigma: a goal-theoretic perspective. Journal of Operations Management, 21(2), 193-203.
5. Schroeder, R. G., Linderman, K., Liedtke, C., & Choo, A. S. (2008). Six Sigma: Definition and underlying theory. Journal of Operations Management, 26(4), 536-554.