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DPPM(百万分之不良)
电子与硬件DPPM 是每百万件中的不良品数:不良数 ÷ 总数 × 1,000,000。良率 = 1 − DPPM/10⁶,两者互为镜像。
#观测值与置信度
DPPM = 不良数/总数×10⁶ 是观测值;但抽样场景下"测 1000 只 0 不良"不等于真 DPPM 为 0。按二项分布置信上限:60% 置信时 1000 只 0 不良对应的真不良率上限约 916 DPPM,90% 置信约 2302 DPPM——样本越小,同样"零不良"的背书越弱,这就是测试报告必须标注置信水平的原因。
#滚动良率
多道工序的总良率 = 各站良率连乘。例如 CP 良率 95% × FT 98% × 老化 99% ≈ 92.1%,对应约 79,000 DPPM。良率是乘法衰减的,单站 99% 听起来很好,串十站就只剩 90%——品质改善要抓最差的那一站。
#DPPM 与 FIT 的区别
DPPM 描述出厂/来料批次的不良比例,管"出厂质量";FIT 描述使用中每十亿器件小时的失效率,管"现场可靠性"。两者不能混用:测试把 DPPM 压到 0 也拦不住设计裕量不足导致的现场失效。
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本页目录
- #观测值与置信度
- #滚动良率
- #DPPM 与 FIT 的区别
更新于 2026-11-05
#关于「DPPM(百万分之不良)」的常见问题
DPPM 是每百万件中的不良品数:不良数 ÷ 总数 × 1,000,000。良率 = 1 − DPPM/10⁶,两者互为镜像。
本词条属于电子与硬件分类,与 其他基础概念 等概念紧密相关。如果你刚开始接触本地大模型部署,建议按「基础概念 → 模型与量化 → 推理与部署」的顺序阅读相关词条,配合 GPU 检测工具 边学边验证自己硬件的可行方案。