關於SPC中的均值極差控制圖（X-bar-R Chart），都是質量管理和六西格瑪最常用的工具之一，優思學院的學生經常都會問及SPC和子組的問題。

 

所謂的子組（Subgroup）， 是指在同一組條件（包括人、機、物、法、環）下產生的一組單元。子組代表了在過程中的一個 "片段"，所以，子組內的資料，必須在時間上相近的期間進行測量而取得。

例如，一臺模切機每小時生產100個塑膠零件。質量工程師 每小時測量 五個隨機選擇的零件。每五個零件的樣本就是一個子組。

 

我應該選擇多少個樣本作為一個子組（Subgroup）？

 

對於最初的過程研究，每小時左右收集4或5個單位的子組是較常見的。隨著過程的穩定（或改進），你可以減少子組的大小和頻率。

 

採集子組的時間要足夠長，以確保主要變異源有機會發生。通常，100個或更多的觀察值（例如，25個子組，每個子組有4個樣本觀察值）就足夠了。

 

在通常情況下，工業界更喜歡小而頻繁的樣本，所以以 均值極差控制圖（Xbar-R Chart） 最為常用，以便在製造出太多的缺陷產品之前發出工藝轉變的訊號。

 

較大的子組是否更好？

 

觀察總數大顯然是有利的，因為你可以瞭解到更多的過程效能。然而，大的子組規模並不一定更好。你必須考慮獲得這些大量觀察結果的時間段的各種條件因素。

 

例如，如果你選擇子組大小為一天內的所有測量值，那麼一天內的任何變化都可能相互平均，而不被發現。每個子組的大小應該代表有關過程的固有變化（也叫共因變化）的資訊。如果你知道在某一時間間隔內很少發生變化，就在該時間段內收集子組資料。

 

什麼時候子組不可行或不可取？

 

當收集樣本以瞭解一個過程時，通常最好將樣本合併成子組。

 

當子組不合適時，那麼子組的大小可以設為1，這種情況，就會使用 單值（I）和移動範圍（MR）圖（I-MR Chart）。

 

以下是使用子組不可行或不可取的條件的例子：

• 每個樣品之間有很長的時間間隔。
• 抽樣或測試是破壞性的和/或昂貴的。
• 樣本性質是連續的和同質的，例如液體。

 

選擇合適的控制圖

 

正如以上所說，當你瞭解自身的製程的情況，決定子組的大小，才可以選擇合適的控制圖，選擇的方法，可以參考下圖（優思學院六西格瑪課程的截圖）：