在进行统计数据分析时，您需要的不仅仅是制造过程产生的数据 [零件变异 （PV）]，您还需要确保量测过程的可信度。量测系统分析 （MSA） 在计算有多少产品变异来自于量测设备（如秤、卡尺、分厘卡等）和其他因素（如量测人员）。MSA 的目的是使用获得的结果来改进生产过程并消除错误，因为它与品质管制有关。
NDC 是 MSA 中用于确定量测设备敏感度的标准之一。它可以将所使用的量测系统的测量数据分成不同的数据组。
NDC = 1.41*（PV/GR&R）
PV 零件变异 = 制造零件的实际变异
GR&R 量具变异 = 量测过程的变异
量具的重复性是指单个操作员（通常是一个人）能够反覆获得相同的结果的能力：量具的再现性是指多个操作员的量测能落在在严密的范围内的能力。
请注意，GR&R 仅测量系统的的变异度 - 它没有对其准确度作测量，准确度只能透过校正来确认，因此，如果一开始的量测资料不准确 (没有校正)，且列入计算，您将获得没有用的结果。
从统计学而言，ndc 是非重叠的产品特性的变异的 97% 信赖区间的内的数据组，换句话说，它表示量测系统可以辨别您的产品或过程数据中的组数。简单来说，用图像表示的话，ndc 会告诉您 GR&R 在零件变异(PV)区间可转换成几个GR&R的变异曲线，转换成越多的变异曲线则越好，表示量测设备越敏锐。
如何解释 ndc 计算的结果：
由此产生的值会告诉您量测设备是否足够敏感。数据组越多，量测工具对于零件的辨识度越高，NDC 判读准则如下：
ndc≥5–可接受的量测设备
ndc<5–拒绝量测设备-需要使用更敏感的设备
ndc<2被认为太低，无法解释，因为没有什么可比较的
ndc=2–这是一个粗略的结果，因为数据只能分为两组（高级别和低级别数据）
ndc=3–这也是一个粗略的结果，因为数据只能分为3组，比如低、中、高
如果 ndc < 5 ， 我们应该采取什么行动？
要增加ndc，您需要增加零件变异（PV）或减少量测变异（GR&R），或两者都作。
从卡尺切换到分厘卡确实会降低GR&R，但如果零件变异太小，它可能没有太大的影响。
如果您在研究中使用了非常相似零件，您可能需要重新使用真正可以代表零件变异区间的零件来进行研究 ，而不仅仅用理想的零件。您需要确保为量测而选择的零件确实有分布在整个零件变异的区间。
提高量测工具的精密度。
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