MSA中GAGE R&R与NDC的关系

程波

        NDC(Number 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，如果分辨力力不足的话，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和GRR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，GRR就大了。上面公式中分母大了。分子PV和过程总变差有关系，不变，ndc值就小了。如果您用测量得到数据绘制极差控制图，就会发现有很多极差值是零。

        变差是一种有方向的数值叫矢量。力就是一种矢量。两种力的相加，如果方向不同的话，就不能用数值直接相加。而是用几何矢量的相加。这个“1.41”就是一个系数。是两个垂直方向数值为"1"的矢量相加。应当是1的平方加1的平方等于2，再把这个2开方。也就是两个垂直方向数值1组成的正方形的对角线开方。

        说老实话，这个ndc 公式中的1.41是怎么来的。这是统计学家才能解释。我是把1.41作为开根号2这个系数来记的。我们只要懂得如何用这个公式来计算这个ndc。这要懂得这个ndc应当达到多少。标准告诉我们，如果大于5，这个测量可以用来分析，如果小于5，大于2，不可以用来分析，但是，用这个测量系统得到的数据还能区别特殊原因引起的变差，因此，还可以用于控制图中起控制作用。如果小于2就根本不能用了。

pylisl

这里有很多描述错误吧？
1.矢量至少是二维数组，一维只是数字而已。
2.NDC是和GRR一并计算的，通常和设备分辨率有关，但这个分组>5，不知道你是从哪里推出来的。

侠客行

JXPSCD1 发表于 2024-4-5 11:00
大于5，大多少是合适的呢？很困惑哦，总不是大到很大，无穷大？？？

一般要求是5-10

JXPSCD1

大于5，大多少是合适的呢？很困惑哦，总不是大到很大，无穷大？？？

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