相信各位都碰到过这样的问题，GRR计算出的%P/T 与%P/Tv 不一样，严重的甚至会出现结论不一致的情况，比如%P/T 说测量系统合格，但%P/Tv 说不合格，有时也会有相反的情况，这时候如何下结论呢？

相信很多人在学习的时候，老师都讲过如何处理这样的结果，但你想过为什么会这样吗？

其实这跟过程能力有关。

我们先回顾一下%P/T 与%P/Tv 的计算公式。

看到什么了？把两个除一下会得到什么结果呢？

啊？！原来与过程能力有关，这就比较容易理解了。

原来%P/T 与%P/Tv 不一样是过程本身就注定的。只有在P_p=1时两者才相同，但对于过程来说这是个能力指数是不足够的。当要求过程能力必须大于1.33时，GRR的这两个指数就肯定不一样了。

下表列出了几个典型的值：

从表中可见，过程能力越强，两者的差距越大，反之，过程能力越弱，两者的差距也会越大。

其实这并不难理解，过程能力越强，过程变异就越小，对测量系统分辨力的要求就越高。所以有时提高过程能力的后果之一就是要改进测量系统。

讲到这儿，可能有人会说：“老师你讲得不对，一个是测量系统分析中的变异，一个是实际过程的变异，它俩是一回事吗？你这是在偷换概念。”

这种说法看似有道理，但其实是没有搞懂概念。还记得GRR分析对抽样的要求吗？样本的变异要与实际的变异相同。也就是说你抽样的时候不能瞎抽，如果样本的标准差与实际过程的标准差相差比较大的话，这样的GRR分析是没有意义的。实际上本文给出的这个公式可以帮你辨别GRR的真假。当别人给你一个GRR分析报告的时候，你不妨把两个数除一下，看看差多少。如果与实际过程的P_p差很多，则说明这个GRR可能存在问题，不是抽样不对，就有数据造假。

当然上面只考虑了有双边公差的情况，对于单边规格限，公式就变成这样：

如果没有公差，这个公式就不存在了。

那么如果两个指数的结果不一致，应该如何取舍呢？

首先%P/Tgt;30%是肯定不能接受的。这是个绝对指标，如果不好只能说明测量系统波动过大，需要立即改进。

在%P/T 满足要求的条件下，要看%P/Tv的情况。%P/Tv是一个相对指标，如果过程波动大(过程能力差)，那么测量系统波动大一些也是可以保持较好的分辨力的(ndc较大)；但当过程能力提高时，这个测量系统就不能用了，需要改进或者升级。

我对两个指数组合及其应对策略的建议见下表：

本文对测量系统与过程能力之间的关系进行了探讨，希望能给大家带来一些思考。

在实际应用中，测量系统、控制图、过程能力彼此之间是存在关系的，它们可以起到相互印证的作用，可以使我们更全面地了解过程的实际状况。建议大家尽可能综合应用这些工具，避免割裂。