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01观点

NumberofDistinctCategories,是指衡量获得数据分组的数目值巨细的代码。思索全部衡量系统变差时的数据分级巨细叫有用分辩率，即一个衡量系统对流程变差的伶俐度。它基于衡量系统变差的相信区间长度来断定该品级的巨细，经过把该数据巨细辨别为预期的流程散布范畴能断定命据的分级数（ndc），数据组数的几多示意一个衡量系统有用分辩率的巨细，数据组数越多，该系统的分辩率关于有用分辩率，该ndc的准则（在97%相信区间）忖度值1.41（PV/GRR）。

举例：倘若5个零件的外径别离为10.mm、10.mm、10.mm、10.mm、10.mm，当用一把最小刻度为0.02mm的游标卡尺对它们施行衡量时，读数都是10.02mm，也即是把这些零件辨别为一组。当你用一把最小刻度为0.mm的量具对它们施行衡量时，则也许分为5个数据组。

1组数据分类

2-4组数据分类

5或更多组数据分类

搞过直方图都懂得数据要分组才具绘制直方图。这个分组的数目即是ndc值。它决意于衡量设施的分辩力。假使分辩力不够的话，这个数值就小了。准则章程务必大于5。假使数值小，就没有方法筹划得出有用的衡量系统过错了。很多极差掌握图中极差值都是零。或许零的数值太多，即是解说分辩力不够。讲到衡量设施的分辩力，以前根据衙役范畴的极度之一来断定的。目前是根据被衡量流程总变差的极度之一来断定的。

公式ndc=1.41*PV/GRR通告您，这个ndc的数值从何而来的。它是反响PV（被衡量零件过错）和GRR（衡量系统双星过错）这两个数值之间的彼此比例。为甚么要乘以1.41？由于，这是矢量筹划，不是单单数值筹划。这个1.41即是根号2。

02ndc的筹划

由于衡量的过错存在，衡量值理当是一个顺从平衡值XT（目的）+B（过错重心），方差为σm的正态散布，假使对两个零件施行衡量，两个零件的特性值XT1XT2，衡量系统施行衡量的流程中假使浮现XT1XT2，如此的话，当然产生了过失分类，假使咱们解析浮现这个过失的几率，导入新的随机变量XN=XT1-XT2，顺从平衡值XT1-XT2和方差(σn)^2=(σm)^2+(σm)^2=2(σm)^2的正态散布，假使XN0，产生过失分类，因此在XN0时的几率密度函数下的面积P即是过失分类的几率，也许看出，当XN越大，产生过失的机遇越小，假使XN=3*σn时，P=0.35，过失分类几率曾经很小，当然XT1-XT2=3*根号2*σm，通常把XT1-XT2界说为衡量系统的分辩率，意义在于，假使不同产物特性之间的不同在3*根号2*σm以上的光阴，衡量系统对他们过失分类的几率小于0.35，通常来讲，产物的流程参数为6σp，那末衡量系统也许把产物辨别的品级筹划公式即是:（6σp）/分辩率=（6σp）/（3*根号2*σm）=根号2*σp/σm，也即是产物变差和GRR的比值的根号2倍，即上头提到的ndc=1.41*PV/GRR

归纳起来是以下公式

03为甚么请求ndc≥5

ndc=1.41*PV/GRR，ndc*ndc=2*(PV*PV)/(GRR*GRR)（1.41为根号2，故此时其平方为2）

=2*(PV*PV+GRR*GRR-GRR*GRR)/(GRR*GRR)=2*(TV*TV-GRR*GRR)/(GRR*GRR)

(ndc*ndc)/2=(TV*TV)/(GRR*GRR)-11+ndc*ndc/2=(TV*TV)/(GRR*GRR)=1/(GRR*GRR)（此处GRR为%GRR）结尾推导出，%GRR*%GRR=2/(2+ndc*ndc)或ndc*ndc=2/(%GRR*%GRR)-2

由上可知，ndc=sqrt{(2/%GRR2)-2}，若需求餍足GRR=30%，则ndc=4.，对ndc取整为5。因此若要餍足GRR30%，则ndc势必大于即是5。看来NDC和GRR%用以决断是等价的。当ndc=4，GRR%=33.3%当ndc=5，GRR%=27.2%，当ndc=6，GRR%=22.9%GRR%=27.2%，最凑近30%的最低请求，此时ndc=5，这即是请求NDC要大于5的起因

04ndc与掌握图的相关

分辩率不够（ndc小于5）的境况也许经过SPC流程变差极差图最佳地显示出来。特殊是当极差图显示也许惟独一个，二个或三个极差值在掌握限内时，这类衡量即是在分辩率不够时施行的。一样，假使极差图显示出也许四个极差值在掌握限内，而且超越四分之一的极差值为零，那末，该衡量是在分辩率不够时施行的。

有用别离率不够时（ndc＜5）也许致使掌握图失控

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