六西格玛水平计算器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
输入 DPMO（每百万机会缺陷数）或缺陷率（带%），自动计算： · 西格玛水平 Z 值（不含偏移） · 修正西格玛水平（含 1.5σ 长期偏移） · 合格率百分比 · 修正后实际 DPMO 绘制正态分布曲线，标注 ±Z 区间、偏移线
六西格玛水平计算器 VIP专版 ============================
支持输入格式
· 233 → 233 DPMO (4.5σ水平) · 66800 → 66800 DPMO (3σ水平) · 3.4 → 3.4 DPMO (6σ 目标) · 0.57% → 0.57% 缺陷率 · 1000 → 1000 DPMO (99.9%合格率)
西格玛等级参考
1σ = 68.27% 2σ = 95.45% 3σ = 99.73% 4σ = 99.9937% 4.5σ = 99.99932% 5σ = 99.999943% 6σ = 99.9999998% (实际 3.4 DPMO)
使用场景
工艺良率评估、质量目标换算、SPC报告撰写
运行方法
python 六西格玛水平计算器.py
依赖
numpy, matplotlib, tkinter（Python 3 内置）
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：FONT_B='("SimHei", 12, "bold")'、FONT_MONO='("Courier New", 9)'。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
脚本里的主要处理步骤
dpmo_to_z()：DPMO -> 西格玛水平 Z (不含1.5σ偏移)newton_erfinv()：Newton迭代求 erfinv(y)z_to_dpmo()：Z值 -> DPMO (1e-6精度)draw_curve()：绘制正态分布曲线，标注±Z区间
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- DPMO -> 西格玛水平 Z (不含1.5σ偏移)
- Newton迭代求 erfinv(y)
- Z值 -> DPMO (1e-6精度)
- 请输入 DPMO 或缺陷率（如 233 或 0.57%）
- DPMO 不能为负数
- 修正西格码水平 = %.4f sigma
- 合格率 = %.6f %%
- 实际 DPMO(修正后) = %.2f
- 无法解析输入，请输入纯数字或带%的数字
- 计算异常:\n
- 绘制正态分布曲线，标注±Z区间
- 六西格玛水平计算器 - VIP专版
- DPMO / 缺陷率 --> 西格玛水平 Z + 正态分布曲线
- DPMO / 缺陷率:
- 3.4 DPMO (6σ 目标)
- 0.57% 缺陷率
- 随机 DPMO
- 修正西格码水平 = -- sigma
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：六西格玛水平计算器.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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本工具归在 SPC与质量分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
