MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解NDCNumber of Distinct Categories,是指测量得到数据分组的数量值大小的代码。您搞过直方图的话，知道数据要分组才能绘制直方图。这个分组的数量就是ndc值。它决定于测量设备的分辨力。如果分辩力不足的话，这个数值就小了。标准规定必须大于5。如果数值小，就没有办法计算得出有效的测量系统误差了。好多极差控制图中极差值都是零。或者零的数值太多，就是说明分辨力不足。讲到测量设备的分辨力，过去按照公差范围的十分之一来确定的。现在是按照被测量过程总变差的十分之一来确定的。公式ndc=1.41*PV/GRR 告诉您，这个ndc 的数值从何而来的。它是反应PV（被测量零件误差）和GRR（测量系统双星误差）这两个数值之间的相互比例。为什么要乘以1.41？因为，这是矢量计算，不是单单数值计算。这个1.41就是根号2。这里可以看出，为什么要用过程总变差的十分之一来判定测量设备的分辨力，而不用被测量零件公差要求的十分之一。过去，三西格玛原则确定质量成本最小的原则的时候，过程能力指数通常是1就够了。考虑到中心偏移，提出要求大于1.33。测量设备的分辨力用被测量零件公差要求的十分之一就够了。现在质量提高了。譬如质量水平达到六西格玛的话。也就是公差除以过程总变差得到的过程能力指数不是1，而是2。再用这个原则来确定分辨力。那么测量得到的数值就很难像直方图那样分成好多数据组了。ndc值来表示就无法大于5。也就难以判定数据分布是否属于正态分布。无法判定测量系统是否正常了。举例来说，零件要求20mm+/-0.10mm。公差范围0.20mm。测量设备分辨力选0.02mm，过去可以了。现在质量水平提高了，譬如，过程总变差是0.10mm的话，这样的分辨力就显得不足了。应当选0.01mm了。如果再用0.02mm，测量得到的读数值之间的差异就难以加以区别了，
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