良率（Yield）：FPY / FTY / RTY
良率（Yield） 是制造业中最常见、也最容易被“误解”的质量与效率指标之一。
在很多工厂里，你会看到这样的现象：
- 每一站良率看起来都不低
- 返工、重测、重做却是日常
- 交期被拖慢、成本持续上升
问题往往不在“有没有不良”，而在于：
你到底在看哪一种良率。
一、什么是良率（Yield）？
良率用于衡量：
在某个制程或系统中，有多少单位是“一次就把事情做对”的。
根据观察层级不同，制造业中常见三种良率指标：
- FPY（First Pass Yield）
- FTY（First Time Yield）
- RTY（Rolled Throughput Yield）
它们关注的不是同一件事，却常常被混在一起使用。
二、FPY（First Pass Yield）——第一道就过的比例
FPY 指的是：
产品在某一道制程中，不经返工、不经重测，一次就合格的比例。
2.1 FPY 的计算方式
FPY = 一次合格数量 ÷ 投入数量
2.2 FPY 在告诉你什么？
- 该制程“一次就做对”的能力
- 隐藏的返工、重做成本
- 现场真实稳定性
FPY 是最诚实的指标之一，
因为它不会因为返工成功而“变好看”。
2.3 FPY 的典型盲点
- 只看单站，忽略系统效果
- FPY 高，不代表整体流程顺畅
三、FTY（First Time Yield）——第一次就成功的比例
FTY 的定义在不同公司略有差异，
通常指：
产品在整个流程中，第一次走完就合格的比例。
3.1 FTY 的特点
- 比 FPY 更接近“客户视角”
- 仍可能掩盖中途返工
- 定义不统一，必须先讲清楚规则
在实践中，FTY 常被当作：
“整体一次成功率”的近似指标。
四、RTY（Rolled Throughput Yield）——系统级良率
RTY 是理解“为什么系统这么累”的关键指标。
RTY 的定义是：
将每一道制程的 FPY 连乘，得到整个流程真正“一路顺利”的概率。
4.1 RTY 的计算方式
假设一条流程有 n 道工序：
RTY = FPY₁ × FPY₂ × FPY₃ × … × FPYₙ
4.2 一个非常典型的例子
- 5 道工序
- 每一道 FPY = 95%
RTY = 0.95⁵ ≈ 77%
也就是说：
即使每一站看起来都不错，
真正“一路不出事”的比例可能不到八成。
五、FPY / FTY / RTY 的核心差异
| 指标 | 关注层级 | 最适合回答的问题 |
|---|---|---|
| FPY | 单一制程 | 这一站有没有一次就做对？ |
| FTY | 整体流程 | 产品第一次能不能顺利完成？ |
| RTY | 系统层级 | 这套流程天生顺不顺？ |
FPY 看现场，RTY 看系统。
六、为什么精益与六西格玛都非常重视 RTY？
在精益视角下，返工与重做属于典型浪费；
在六西格玛视角下，返工代表缺陷已发生。
RTY 直接量化了这两件事的系统后果：
- 流程复杂度被放大
- 在制品（WIP）增加
- 交期被拉长
- 成本持续上升
因此，RTY 往往是：
“看起来很忙，但怎么都快不起来”的答案。
七、良率指标的常见误区
- 只报“最终良率”，不看 FPY
- 返工成功就当作没发生问题
- 把良率当成 KPI，而不是诊断工具
- 忽略良率与制程能力的关系
八、实务建议：良率应该怎么用？
- 现场改善先看 FPY
- 系统设计必须看 RTY
- 管理层关注趋势，而非单点数字
如果 RTY 很低，
问题通常不在某一站，而在流程设计本身。
九、总结
良率不是一个数字，而是一面镜子。
- FPY 让你看清现场真实水平
- FTY 让你理解客户体验
- RTY 让你直面系统效率
当组织开始认真看待 RTY，
往往也是从“救火式管理”走向“系统改善”的起点。