加入我们的核心工具 II - SPC（统计过程控制）和 MSA（测量系统分析）培训，由专家讲师领导，他们是当今制造环境中的核心工具从业者。
MSA 中的 NDC 到底是什么？最近我们多次被问到这个问题，因此认为这是一个值得发布的相关问题！
在进行统计数据分析时，您不仅需要制造过程 [零件变异 (PV)] 生成的数据，还需要确保测量过程的可信度。 测量系统分析 (MSA)计算探索结果的变化程度来自测量设备（例如天平、卡尺、千分尺等）和其他因素（例如测量人员）。 MSA 的目的是使用获得的结果来改进生产处理并消除错误，因为这与质量控制有关。
ndc 是 MSA 用来确定测量设备灵敏度的标准之一。它表示可以通过所使用的测量系统清楚地区分的“不同类别的数量”。
计算公式为NDC = 1.41*(PV/GR&R)
地点：
PV = 零件变化 - 制造的零件的实际变化
GR&R = 规格变化 – 测量过程的变化
仪表重复性是指单个操作员（通常是一个人）重复获得相同结果的能力； 量规再现性是指多个操作员的测量值落在一个狭窄的范围内。
请注意，GR&R 仅测量测量的变异性 - 它不会透露任何有关其准确性的信息，这只能通过校准来保证，因此如果不准确（垃圾！）的测量数据首先进入计算，你会得到无用的结果。
从统计角度来说，ndc 是将跨越预期 PV 的非重叠 97% 置信区间的数量。换句话说，它表示测量系统可以识别的产品或过程数据中的组数。 通俗地说，使用此图形表示，ndc 会告诉您 GR& 的次数。 R 曲线符合 PV 曲线 - 次数越多越好，即您的测量设备越灵敏。
如何解释 ndc 计算结果：
结果值告诉您测量设备是否足够灵敏。该数字越高，该工具区分一个部分与另一个部分的机会就越大，解释指南如下：
ndc ≥ 5 – 可接受的测量设备
ndc < 5 – 拒绝测量设备 - 需要使用更灵敏的设备
ndc < 2 被认为太低而无法解释，因为没有什么可以进行比较
ndc = 2 – 这是次优结果，因为数据只能分为两组（高级数据和低级数据）
ndc = 3 – 这也是一个次优结果，因为数据只能分为 3 组，即低、中和高
对于 ndc 分数
要增加 ndc，您需要增加零件变异 (PV)、减少测量变异 (GR&R)，或两者兼而有之。
从卡尺切换到千分尺确实会降低 GR&R，但如果 PV 较小，则可能不会产生太大影响。
如果您在研究中使用了非常相似的部件，您可能需要使用真实的 PV 表示重新进行研究，而不仅仅是理想部件。您需要确保选择用于测量的部件代表了完整的变化范围。
提高测量工具的精度。
加入我们的核心工具 II - SPC（统计过程控制）和 MSA（测量系统分析）培训，由专家讲师领导，他们是当今制造环境中的核心工具从业者。
ENCONA 通过我们由经验丰富的行业专业人士和主题专家组成的全球网络为制造业提供培训和咨询服务。
如有疑问，请随时通过以下方式与我们联系：enquiries@encona.org
参考文献：AIAG 测量系统分析参考手册 - 第 4 版