六西格玛与Minitab1
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
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直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
2024年Minitab培训教程
Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。
二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。
2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。
3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。
用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。
数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。
4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。
用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。
Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。
三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。
通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。
2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。
3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。
六西格玛6个sigma黑带系列四：初识Minitab
2
认知改进机会
3
在 Sigma TRAC中定义机
会
4
初识Minitab®
5
基本数据收集 及分析
模块4: 初识 Minitab®
基本完成时间：1小时
模块4: 初识Minitab®
关于模块4
▪ 数据收集，记录及分析是6 Sigma能够减小差异及改进过程的核心。 ▪ 本模块中，您将学习两种基本类型的数据- 您将接触Minitab®, 这
一软件，对您的项目数据进行储存，管理，分析及显示。
▪ 现在，我们就从学习如何讲述 您的6 Sigma项目的故事开始
吧！
Minitab®
4
模块4: 初识Minitab®
学习目标
学完该模块后，您将能够: a) 解释数据及统计在6 Sigma中的角色。 b) 区分可变数据和属性数据。 c) 掌握Minitab的基本功能。 d) 讨论不同类型图表的价值。 e) 使用Minitab创建图表。
样本数据与总体数据
运用统计分析，把样本数据转化为有用的信息，据此能够对未来总体的表 现作出预测。
总体
(所有可用数据)
样本Sample 是从总 体的子集
用样本来预测整个总 体
总体
(预测)
数据类型和样本收集对成功预测未来总体都是至关重要的.
12
模块4: 初识Minitab®
两种类型数据: 属性数据及可变数据 数据类型影响根据此数据作出的预测（推论）的特性及程度。
第1小节 20 分钟
第2小节 15 分钟
第3小节 15 分钟
第2部分 50 分钟
模块4: 初识Minitab®
使用 Minitab© 指南
▪ 本节中, 您将使用Minitab® 完成由以下幻灯片指引的任务。
Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比
Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比FrankZhang一个是"六西格玛时代的统计分析大师"，一个是大众六西格玛名牌，我们就要来看看两个工具到底谁更厉害！1。
首先看数据处理能力。
jmp能够处理高达42亿行，65535列数据，转换成数据库数据大概有TB级别了吧？Minitab能够支持的数据量比较少：不到千万行数据级别而已（不知道MINITAB的设计值是多少，测试过程中数据量大了MINITAB会死机）对于普通六西格玛应用，好像并没有这么大的数据量要分析，因此，JMP的这个优势似乎有点没必要。
只是，我们很好奇，两个软件都只有一张光盘就可以容纳：而且都不到200M的安装文件，居然在软件工程层面有这么大的差距....看来大公司的研发水平是要厉害不少。
2.处理速度我们做了个测试，在同样的笔记本电脑（1G内存，3G主频，windowsxp平台），对同样的500万行数据做直方图：JMP需要3秒，Minitab需要300秒（本来以为又死机了，出去抽棵烟回来，同事告诉我没问题了...)3.统计工具集成两者的统计工具都很全，对于普通六西格玛(DMAIC)来说基本够用了。
对于DFSS，似乎JMP 口碑要好一些。
DFSS需要的统计工具中，DOE应该是比较高级的统计应用了，我们重点比较了DOE能力，发现：A JMP除了传统的DOE工具（田口，混料，完全和部分因子）外，还提供目前市面上几乎别的软件都不提供的高端DOE方法和工具，比如定制，球填充，非线性；而MINITAB只有传统的因子设计上还可以称得上是个像样的DOE工具，对于稍微复杂一些的，如田口设计，实现起来就非常复杂，几乎失去了DOE软件化的优势，重新回到手工作坊的时代。
真不知道是让Minitab服侍人，还是让人服侍Minitab，因此说JMP在DOE工具层面远远超过MINITAB;B 模拟能力。
minitab用户需要购买模拟软件CRYSTALBALL,因为minitab本身自带的模拟仿真功能实在太低级了。
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
JMP和Minitab的比较
JMP 和Minitab 的比较（系列之一：基本统计分析）JMP 和Minitab 是全球公认的两大的个人桌面统计分析软件，在质量管理、六西格玛领域都有广泛的应用。
近年来，国内对这个两个软件孰优孰劣的讨论愈来愈多。
在此，笔者以个人的实际使用经验为基础，从技术的角度对两者进行全面的分析和比较，力求做到¡公开、公平、公正¡。
首先，我们从最常用的¡基本统计分析¡入手。
假设需要对同一组数据进行统计分析，要求获得平均值、标准差等描述性统计量，常用样本统计量的区间估计以及与它们关系密切的直方图、箱线图等基本统计图形，并且希望这些结果能以一个简洁、统一的形式表现出来。
用目前最新版的JMP7和Minitab15分别来实现以上要求，顺便提一下，笔者目前已在使用JMP 中英文双语版和Minitab 英文版，为了便于比较，一下内容都基于英文界面进行。
JMP 的操作路径为：主菜单Analyze > Distribution 以及弹出菜单中的Display Options, Fit Distribution 等中的相关选项，得到的结果如图一所示；Minitab 的操作路径为：主菜单Stat > Basic Statistics > Graphical Summary ，得到的结果如图二所示。
图一 JMP 的输出结果图二 Minitab 的输出结果对比内容一：输出报表的整体效果。
总的来说，JMP 和Minitab都达到了简洁明了、图文并茂的效果。
如果观察得更仔细一些的话，会发现JMP内容排列的逻辑性更强一些，字体排版也更工整一些。
对比内容二：描述性统计量。
对于常用的平均值(Mean)、中位数(Median)、标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)等，JMP和Minitab都能够直接显示。
17,关于Minitab补充介绍
许多同学制作了精美的幻灯片、许多同学都搜集了较多的图片来生动的阐明观点。 这是一场成功的报告会，这是一场精彩纷呈的报告会，我想对有些同学来说是终生难忘 的一场报告，毫不夸张的说它必将载入在场每一个人的史册。 课程的报告是一种模拟、一种考验、更是一种表达、是自己第一个成果第一次的呈现， 它是一个起点，一个人生的起点，它承载着自信、品格、能力，更昭示着一种精神，那就是 “南财大的学子，你行!” 看着一个个兴奋的同学们，突然我感到这不就是现代工业统计课的真正教学目的吗? 课后的几天，我翻看着 31 篇课程论文和摄像，心情久久不能平静，对许多同学而言， 这可能是他们平生第一次写的论文，我将它们整理成如下文集，我想文集是一个记录，它记 录了现代工业统计课的实况；文集也是一个预言，它告诉我们崭新的人才正脱颖而出。
本次报告会得到了同学们热烈的响应，大家认真且充分的进行了准备，不少同学精心设 计了讲演的开场白与结束语，每位同学几乎都经历了从搜集资料、研读、析取、分析、综合、 抽象提炼出小论文的过程，同学们从各个侧面纵论现代工业统计，论述较多的论题有试验设 计、可靠性、六西格玛、应用。而试验设计中，同学们的话题主要在亲自实验、正交试验的 各种应用，张吉组课堂教育可靠性研究有创新想法值得称道；焦嘉程组的大学生哑钤锻炼的 正交试验设计、姜海涛组葛根粉的最优冲调的正交试验使人真正感到了一种动手的力量；黄 晓峰组 SPC 在企业财务管理中的应用；关璐组“R 语言在质量管理中的应用”精彩的演示，…。
Minitab综合介绍
Minitab综合介绍1. 简介Minitab 是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析、质量管理和六西格玛等领域。
它提供了丰富的统计图表、数据处理和模型建立工具，使得用户能够轻松地进行数据分析和可视化。
本文将对 Minitab 的主要功能进行综合介绍。
2. 数据导入和整理在 Minitab 中，首先需要将数据导入软件中进行分析。
Minitab 支持导入多种数据格式，包括文本文件、Excel 文件和数据库等。
用户可以通过简单的拖放操作或者使用导入向导来导入数据。
一旦数据导入完成，Minitab 还提供了丰富的数据整理工具，如数据排序、筛选和去重等，以便用户对数据进行前期处理。
3. 基本统计分析Minitab 提供了丰富的基本统计分析功能，包括描述统计、频率分布、假设检验和方差分析等。
用户可以利用这些功能来了解数据的基本特征、寻找异常值和进行统计推断。
Minitab 还提供了多种图表工具，如直方图、散点图和箱线图等，用于可视化数据分布和关系。
4. 回归分析回归分析是统计学中常用的建模技术，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。
Minitab 的回归分析功能强大且易用。
它支持多元线性回归、非线性回归和逻辑回归等多种回归模型。
用户可以通过回归分析来了解变量之间的关系，并进行预测和优化。
5. 实验设计实验设计是优化过程和产品的重要工具。
Minitab 提供了多种实验设计方法，包括完全随机设计、随机区组设计和因子设计等。
用户可以根据自己的需求选择合适的实验设计方法，并通过 Minitab 进行实验计划、数据分析和结果解释。
6. 质量管理工具Minitab 还提供了一系列质量管理工具，如控制图、稳健性分析和品质函数部署（QFD）等。
控制图可以帮助用户监控过程的稳定性和可控性，稳健性分析可以识别对异常值和违反假设不敏感的统计方法，QFD 可以帮助用户将顾客需求转化为产品和服务的具体要求。
7. 结论总而言之，Minitab 是一款功能强大且易于使用的统计分析软件。
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把六西格玛这一高度有效的质量战略变成管理哲
学和实践，从而形成一种企业文化的是在杰克·韦尔
奇领导下的通用电气公司（General
Electric
Company）。该公司在1996年初开始把六西格玛
作为一种管理战略列在其三大公司战略举措之首（
另外两个是全球化和服务业）在公司全面推行六西
格玛的流程变革方法。而六西格玛也逐渐从一种质
六西格玛价值观与企业文化
（一）六西格玛价值观
➢以顾客为中心 ➢基于数据和事实的管理 ➢聚焦于过程改进 ➢有预见的积极管理 ➢无边界合作 ➢追求完美，容忍失败
六西格玛价值观与企业文化
（二）六西格玛价值观融入与企业文化变革
六西格玛为企业带来的不仅是工作过程或经营业绩 的改善，更重要的是改变组织各个层面人们的工作 方式——怎样确定他们的工作目标，怎样测量他们 的工作、业绩，他们的工作内容如何构成；如何处 理组织内部的关系，怎样处理与顾客、供应商的关 系等等。这些变革涉及组织中的每一个人、每一个 部门。企业要实施六西格玛管理，就意味着必须改 变人们的工作方式，这就是企业面临的挑战：企业 文化的变革。
图2 过程无偏移时过程输出分布
• 理论上的6σ质量水平是指，正态分布从-6σ到 +6σ均在规范下限到规范上限范围内。过程输 出的绝大多数都集中在顾客要求的目标值附近 。此时，过程满足顾客要求的能力很高。
• 显然，过程输出分布越集中，则输出落在规范下限 和规范上限外的概率就越小，过程输出出现缺陷的 可能性就越小。以下是无偏移情况下，各西格玛水 平z对应的过程出现缺陷的概率：
• 实际上，过程输出质量特性的分布中心 与目标值完全重合的可能性是很小的。 而且由于过程在长期运行中总会受到来 自人、机、料、法、环、测(即5M1E)方 面的影响。使过程输出的分布中心偏离 目标值。因此，在计算过程长期运行中 出现缺陷的比率时，一般将上述正态分 布的中心向左或向右移动1.5σ(如图3所 示)。
2.2 241964 3.1 54799 4.0 6210 5.0 233 5.9 5.5
2.3 211856 3.2 44565 4.1 4661 5.1 159 6.0 3.4
六西格玛的统计意义
图 4 分布中心1.5σ漂移出现的缺陷数与σ水平的关系图
欧美制造业一般可达到3 σ~ 4 σ水平，对应的缺陷率大致 为668l0～6210 PPM，而一些发展中国家的制造业，仅 为2.5 σ水平左右，对应的缺陷率约为158655 PPM
图3 过程有±1.5σ偏移过程输出的分布
此时，对应各个西格玛水平Z，过程出现缺 陷的概率为：
• 因此，通常所说的六西格玛质量 水平对应于3.4ppm缺陷率，是 考虑了过程输出质量特性的分布 中心相对目标值有±1.5σ偏移的 情况，是过程在长期运行中出现 缺陷的概率。
西格玛值与DPMO换算表
表1 西格玛值与DPMO换算表
• 六西格玛管理强调对组织的过程满足顾客要求 能力进行量化度量，并在此基础上确定改进目 标和寻找改进机会。这里，西格玛水平（通常 用英文字母Z表示)是过程满足顾客要求能力的 一种度量。
• 西格玛水平越高，过程满足顾客要求的能力就 越强，过程出现缺陷的可能性就越小；反之， 西格玛水平越低，过程满足顾客要求的能力就 越低，过程出现缺陷的可能性就越大。
• “西格玛”一词源于统计学中标准差σ 的概念，标准差σ表示数据相对于平均 值分散程度。“西格玛水平”则将过程 输出的平均值、标准差与顾客要求的目 标值、规范限联系起来并进行比较，
• 这里，目标值是指顾客要求的理想值；
• 规范限是指顾客允许的质量特性的波动 范围。假定过程输出质量特性服从正态 分布，并且过程输出质量特性的分布中 心与目标值重合(如图2所，即无偏移情 况)，那么σ越小，过程输出质量特性的 分布就越靠近于目标值。同时该特性落 到规范限外的概率就越小，出现缺陷的 可能性就越小。
-2，-10，9，l5
其样本均值：
其样本标准偏差：
例题
因σ未知，用s代替σ，有
因为
Z = Z0+l.5 = 2.008≈2
即宾西饭店准时 送餐的SIGMA 水平为2。
由表1可知其合格率为69.13%，这意味着在全 年254个工作日中将有78天不能准时送餐
六西格玛的管理意义
6SIGMA管理的核心特征是：最高的顾客 满意度和最低的资源成本。实施6SIGMA 管理，顾客和组织应该同时获得满意。对 顾客，是以最可接受的价格及时得到满意 的产品或服务；对组织，是要通过改善经 营流程、工艺流程的效果和效率，以尽可 能小的成本和尽可能短的周期实现尽可能 多的利润。
PFY = 388 ÷ 500=0.766
流通合格率RTY旨在提高“过程质量”能力，而最终合 格率PFY则可衡量“制造能力”。例2中，最终合格率 为77.6％，但流通合格率仅有50％，说明每投入两个 件只有1个件在整个过程中一次做对。
六西格玛管理的作用
降低不良质量成本 建立持续改进和创新的企业文化，消除沟通壁垒 全面提升公司的核心竞争力和经营管理成熟度 培养下一代领导者，促进员工职业发展
六西格玛方法演 变为一个管理系
统 六西格玛的应用已经走向全世界，从跨国公司走向 了普通企业乃至中小企业，从电子、机械、化工、冶 金等制造业走向了银行、保险、航空、电子商务等服 务业。
六西格玛管理的全球影响
继摩托罗拉、德仪、联信/霍尼维尔、通用电气等先 驱之后，几乎所有的财富500强的制造型企业都陆续开 始实施六西格玛管理战略，ABB (Asea Brown Boveri) ，科达Kodak ，西门子Siemens，诺基亚 Nokia。值得注意的是，一直在质量领域领先全球的 日本企业也在九十年代后期纷纷加入实施六西格玛的 行列，这其中包括索尼SONY、东芝Toshiba等。韩国 的三星、LG也开始了向六西格玛进军的旅程。
六西格玛管理与企业战略
（一）企业战略的制定与部署 ➢战略制定 SWOT分析 ➢战略部署 平衡积分卡 ➢关键绩效指标测量系统 5W1H
六西格玛的含义
6σ管理的定义
6σ管理是通过减少波动、不断创新、质量缺陷达到 或逼近百万分之三点四的质量水平，以实现顾客满 意和最大收益的系统科学。 ➢6SIGMA是一种更具挑战性的向高水平进军的目标
➢6SIGMA是一种愿望
➢6SIGMA管理是一种哲学
六西格玛的定义
➢6SIGMA管理是一种系统管理 ➢6SIGMA管理是一组强大的系统工具箱 ➢6SIGMA是一种质量经营战略 ➢6SIGMA是一种团队精神 ➢6SIGMA是实现顾客和企业双赢的有效途径
（一）缺陷描述
• 在统计和计算DPMO时，我们先要明确下述概念 ：
• (1)缺陷，是指产品、服务、或过程的输出没有达 到顾客要求或超出规范规定。
• (2)缺陷机会数，是指产品、服务、或过程的输出 可能出现缺陷之处的数量。如：一块线路板有 200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张 申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会 。
（二）六西格玛的统计意义
二、描述产品、服务或工作质量的水平
为表述方便，并区别统计学上的6σ，以下用Z表示 SIGMA水平。对应于过程输出无偏移的情况，Z0 是 指公差范围与2σ的比值，记为：
考虑到1.5σ的偏移，Z等于： Z = Z0+1.5
例题
[例1] TL公司在宾西饭店订午餐，公司希望能在 12：00±5分钟内送到。饭店负责人说保证没问题，第 一个星期饭店午餐送到的时间为l2：07，11：58， l1：50，12：09，12：15，求该饭店准时送餐的σ水平 [。解]：先将每个数据都减去l2:00，得时间差分别为7，
六西格玛的统计意义
在6SIGMA管理中，σ是对产品、服务或工作质量的 一种统计度量，它有两个方面的度量意义。
一、度量产品、服务或工作过程中出现不良 的可能性
目标值M1.5σ漂移
-1.5σ +1.5σ
μ-6σ
μ-4σ
μ-2σ
μ
μ+2σ
μ+4σ
μ+6σ
μ-5σ
μ-3σ
μ-σ
μ+σ
μ+3σ
μ+5σ
图1 过程有的作用
（一）高层领导在企业发展中的作用
高层领导最基本的职能定位和作用就是建 立一个企业未来的发展方向和绩效期望， 即确定企业的使命、愿景和核心价值观， 在企业中营造一种氛围，一种促使人们为 了实现目标而全力以赴的企业文化氛围。
高层领导在六西格玛管理的作用
（二）高层领导在六西格玛推进过程中的承 诺和关键角色
Z DPMO Z DPMO Z DPMO Z DPMO Z DPMO
1.4 539828 2.4 184060 3.3 35930 4.2 3467 5.2 108
1.6 460172 2.5 158655 3.4 28717 4.3 2555 5.3
72
1.7 420740 2.6 135666 3.5 22750 4.4 1866 5.4
（二）六西格玛的语言
（一）缺陷描述
➢Defect Per Million Opportunities，百万机会缺 陷数)
DPMO是DPO乘以106的结果，即：
DPMO值可综合度量过程的质量，在6σ 管理中，常将其折算为σ水平Z
二、六西格玛的语言
（二）对过程绩效的描述
➢过程最终合格率 (PFY)
通过检验的最终合格单位数占过程全部生产单位 数的比率
六西格玛的语言
（一）缺陷描述
➢DPU(Defect Per Unit，单位产品缺陷数) DPU反映了各种类型的缺陷在抽取的单位产品总数 中所占的比率，
➢DPO(Defect Per Opportunity，机会缺陷率) 即每一个机会中出现缺陷的比率，表示了单位产品 中缺陷数占全部机会数的比例，