关于SPC中的均值极差控制图（X-bar-R Chart），都是质量管理和六西格玛最常用的工具之一，优思学院的学生经常都会问及SPC和子组的问题。

所谓的子组（Subgroup），是指在同一组条件（包括人、机、物、法、环）下产生的一组单元。子组代表了在过程中的一个 "片段"，所以，子组内的数据，必须在时间上相近的期间进行测量而取得。

例如，一台模切机每小时生产100个塑料零件。质量工程师每小时测量五个随机选择的零件。每五个零件的样本就是一个子组。

(相关资料图)

我应该选择多少个样本作为一个子组（Subgroup）？

对于最初的过程研究，每小时左右收集4或5个单位的子组是较常见的。随着过程的稳定（或改进），你可以减少子组的大小和频率。

采集子组的时间要足够长，以确保主要变异源有机会发生。通常，100个或更多的观察值（例如，25个子组，每个子组有4个样本观察值）就足够了。

在通常情况下，工业界更喜欢小而频繁的样本，所以以均值极差控制图（Xbar-R Chart）最为常用，以便在制造出太多的缺陷产品之前发出工艺转变的信号。

较大的子组是否更好？

观察总数大显然是有利的，因为你可以了解到更多的过程性能。然而，大的子组规模并不一定更好。你必须考虑获得这些大量观察结果的时间段的各种条件因素。

例如，如果你选择子组大小为一天内的所有测量值，那么一天内的任何变化都可能相互平均，而不被发现。每个子组的大小应该代表有关过程的固有变化（也叫共因变化）的信息。如果你知道在某一时间间隔内很少发生变化，就在该时间段内收集子组数据。

什么时候子组不可行或不可取？

当收集样本以了解一个过程时，通常最好将样本合并成子组。

当子组不合适时，那么子组的大小可以设为1，这种情况，就会使用单值（I）和移动范围（MR）图（I-MR Chart）。

以下是使用子组不可行或不可取的条件的例子：

每个样品之间有很长的时间间隔。

抽样或测试是破坏性的和/或昂贵的。

样本性质是连续的和同质的，例如液体。

选择合适的控制图

正如以上所说，当你了解自身的制程的情况，决定子组的大小，才可以选择合适的控制图，选择的方法，可以参考下图（优思学院六西格玛课程的截图）：