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Defects Per Million Opportunities (DPMO): Kennzahl, Berechnung und Einsatz in der Qualitätssicherung

Defects Per Million Opportunities (DPMO) misst die Zahl tatsächlicher Fehler bezogen auf eine Million möglicher Fehlerstellen in einem Prozess. Die Kennzahl macht Prozesse unterschiedlicher Komplexität direkt vergleichbar und ist ein zentrales Messinstrument von Six Sigma. DPMO bildet die Brücke zwischen Fehlerstatistik und Sigma-Niveau und unterscheidet sich damit klar von PPM.

Warum ist DPMO wichtig?

DPMO macht Prozesse unterschiedlicher Komplexität fair vergleichbar, weil es jeden Fehler gegen jede mögliche Fehlerstelle normiert. Ein einfaches Bauteil mit zwei Prüfmerkmalen und ein komplexes mit fünfzehn lassen sich so auf einer Skala bewerten. Damit ist DPMO die Brücke zwischen roher Fehlerzahl und Sigma-Niveau und zeigt konkreten Verbesserungsbedarf, wo Prozentwerte täuschen.

Wie wird DPMO berechnet?

DPMO ergibt sich aus drei Größen: gezählte Fehler, geprüfte Einheiten und Fehlermöglichkeiten pro Einheit.

 

Die Formel lautet: DPMO = (Anzahl Fehler / (Anzahl Einheiten x Fehlermöglichkeiten pro Einheit)) x 1.000.000.

 

Ein Beispiel: 5.000 Gebinde mit je 4 prüfbaren Merkmalen, 60 gezählte Fehler ergeben (60 / (5.000 x 4)) x 1.000.000 = 3.000 DPMO. Das entspricht knapp unter 4 Sigma.

Was ist der Unterschied zwischen DPMO und PPM?

DPMO und PPM messen verschiedene Dinge. PPM zählt fehlerhafte Teile: Ein Teil mit drei Fehlern geht einmal ein. DPMO zählt jeden Fehler gegen jede mögliche Fehlerstelle: Dasselbe Teil mit drei Fehlern bei zehn Merkmalen geht als 3/10 ein. Beim Vergleich eines einfachen Bauteils mit zwei Merkmalen gegen ein komplexes mit fünfzehn ist PPM systematisch unfair, DPMO normiert auf die Komplexität. PPM bleibt in Lieferantenvereinbarungen sinnvoll, weil Kunden fehlerhafte Einheiten erhalten, nicht abstrakte Fehlermöglichkeiten.

Wie definiert man Fehlermöglichkeiten korrekt?

Die Fehlermöglichkeiten sind der kritischste Schritt: Sie werden ausschließlich aus CTQ-Merkmalen (Critical to Quality) abgeleitet, also aus Merkmalen, die direkt auf Kundenanforderungen zurückgehen. Zu weit gefasst, drücken sie den DPMO künstlich nach unten; zu eng gefasst, verschlechtern sie ihn unrealistisch. Wer die Zahl der Möglichkeiten zwischen Perioden nicht konstant hält, macht Werte unvergleichbar, obwohl der Prozess gleich geblieben ist. Die stabile Datenerfassung stützt eine belastbare Statistical Process Control (SPC).

DPMO vs PPM im Überblick

Zwei Kennzahlen, die oft verwechselt werden.

AspektDPMOPPM
ZähltFehler pro FehlermöglichkeitFehlerhafte Teile
KomplexitätNormiert auf CTQ-MerkmaleIgnoriert die Merkmalszahl
BlickwinkelProzessleistungKundensicht
EinsatzSix Sigma, DMAICLieferantenvereinbarungen

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