测量系统中的分辨率是什么？

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不同类别的数量指的是测量数据包数量的代码。如果你做过直方图，只有在你知道数据必须分组的情况下，你才能画直方图。数据包的数量是ndc值。这取决于测量设备的分辨率。如果分辨率不够，该值会很小。标准必须大于5。如果值很小，就没有办法计算出有效的测量系统误差。许多极差控制图的极差为零。或者零值太多，说明分辨率不足。说到测量设备的分辨率，以前是按照公差范围的十分之一来确定的。现在是按照被测过程总变差的十分之一来确定的。

公式ndc=1.41*PV/GRR告诉你这个ndc的值从哪里来。它反映了PV(被测零件误差)和GRR(测量系统双星误差)之间的相互比值。为什么要乘以1.41？因为这是矢量计算，不仅仅是数值计算。这个1.41就是根号2。

这里可以看出，为什么要用工艺总变差的十分之一来判断测量设备的分辨率，而不是被测零件公差要求的十分之一。过去，当三西格马原则确定最小质量成本原则时，过程能力指数通常为1。考虑到中心偏移，要求大于1.33。测量设备的分辨率仅为被测零件公差要求的十分之一。

现在质量提高了。例如，如果质量水平达到六西格玛。也就是说，通过将公差除以过程的总变差得到的过程能力指数不是1，而是2。然后用这个原理来确定分辨率。那么测量值很难像直方图一样分成许多数据组。ndc值不能大于5。很难确定数据分布是否属于正态分布。无法确定测量系统是否正常。

比如要求零件为20mm /-0.10mm公差范围为0.20mm，设备的测量分辨率为0.02mm，这在以前是可以的。现在质量水平提高了，比如工艺总变差0.10mm，分辨率就不够了。应选择0.01mm。如果再用0.02mm，测得的读数之间的差别就很难分辨，GRR就大了。上式中分母大。分子PV与过程的总变化有关。如果是常数，则ndc值会很小。如果用实测数据画极差控制图，会发现很多极差为零。

变化是一个有方向的数值，称为向量。力是一个矢量。如果两个力的方向不同，就不能直接用数值相加。而是几何向量的加法。这个“1.41”是一个系数。是垂直方向上值为“1”的两个向量的相加。应该是1的平方加上1的平方等于2，然后以这个2为根。即由两个垂直值1组成的正方形的对角根。

老实说，这个ndc公式里的1.41是怎么来的？这是统计学家可以解释的。我记得1.41是根号2的系数。只要我们知道如何使用这个公式来计算这个ndc。要知道这个ndc要达到多少。标准告诉我们，如果大于5，这个测量可以用于分析，但是如果小于5，大于2，就不能用于分析。而这种测量系统得到的数据也能区分特殊原因引起的变异，因此也可以用在控制图中，起到控制作用。如果小于2，就根本不能用。

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为什么测量系统的分辨率应该是获取测量参数过程中变化量的十分之一，而不是八分之一或七分之一？1.这个问题和测量设备的分辨率有关。例如，一个特性是10毫米/-0.1毫米。公差范围是0.2毫米。传统的质量管理实施三适马原则。所选测量设备的分辨率为公差范围的十分之一。0.02毫米的游标卡尺就能满足要求。通常是实测数据，比如10.02，10.03，9.92。现在质量提高了，实际做出来的零件的测量数据可能集中在10mm /-0.01的数据范围内。0.02mm的游标卡尺达不到要求。通常，分辨率是过程变化的十分之一。这样，可以测量更详细的数据。比如10.019，10.032，9.919。如果分辨率不符合要求，数据分析结果会有较大误差。这样的测量系统无法满足过程测量或产品测量的要求。不能反映实际情况。也就是说，测得的数据质量不符合要求。

这个测量数据的误差应该由GRR来判断。判断GRR时，首先检查分辨率是否符合要求。检验方法是以ndc为指标。它必须大于5。这意味着当我们通过分组数据绘制直方图时，我们需要对数据进行分组。如果组数太少，直方图就无法绘制。作为实践的结果，如果设备的分辨率不满足工艺总变化的十分之一或公差范围的十分之一的要求，以较小者为准，例如，按照公差范围的十分之一为0.02mm，按照工艺总变化的十分之一为0.002mm，则应取0.002mm。以满足ndc大于5的要求。

一般我们要求分辨率是工艺公差的1/10和更小的公差，即(6*标准差/10，T/10)中的较小者。请问：当一个过程仍然不稳定时，是否可以用计算出的6*标准差/10作为所需的分辨率？

问题是，当一个过程仍然不稳定时，我们能计算标准差吗？不能。方差公式算出来的不是标准差，是方差，不能叫标准差。

如果过程不稳定，获得的数据对过程控制没有用，只能知道过程的性能，而不能知道过程的能力。通过将过程性能数据与公差要求进行比较，计算出PPK。它可以用来分析离开流程的能力需求之间的差距。比如PPK大于1.67，那么稳定过程后计算Cpk是没有问题的，一般大于1.33。如果用不稳定数据计算的PPK只有1.33。那么稳定后，Cpk肯定不会大于1.33。

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