SPC是管理制造过程的常见工具，但SPC的应用是否有效，子组样品的采集是否合理有重要的影响。不合理的样品采集，在实施SPC时会产生对过程能力、状态等方面的误判，从而影响过程的有效控制。这篇文章将讨论一下实施SPC时，应如何采集样品。
在对一个产品或过程的参数实施SPC的时候，主要看的是两样东西：
首先实施SPC时需要看过程的参数（包括Cp, Cpk, Pp和Ppk）是否达到要求。过程参数的计算需要用到子组内样品的离散程度，这里以Cp为例进行讨论。Cp的计算公式如下：
$$Cp=\frac{USL−LSL}{6∗\bar{R}/d_2}$$
这个公式中
$$\bar{R}=\frac{R_1+R_2+...+R_g}{g}$$
其中g为用于计算Cp的子组数量，$R_i(i=1,2,...,g)$为每个子组内样品的极值。Cp表征的是过程处于稳定受控状态下的能力（不考虑过程平均值与目标值的偏移）。为了确保从公式1算得的Cp能真的代表过程处于稳定受控状态下的能力，需要确保公式1分母中的$\bar{R}$体现的是过程处于稳定受控状态下子组的离散程度，即子组的离散是由过程的普通原因引起的。为此，在采集同一个子组内的样品时，应减少在某个样品突然出现特殊原因的可能，即要尽量避免出现下图中红点所示的样品。为了做到这个，同一个子组内的样品可以采集自同时生产或短时间内连续生产的样品，因为短时间突然出现特殊原因的概率会低很多。
其次在实施SPC时需要看过程是否存在特殊原因。在这么做的时候，需要尽量避免一种误判，即过程存在特殊原因但没有识别出来。特殊原因的存在与否可以由子组间的差异大小来判断（这个的解释请参考此文）。所以为了避免错过识别特殊原因的机会，不同的子组应尽可能多的覆盖制造过程可能出现的一些变化，例如，批次的更换、操作人员的更换、原材料的更换或者不同的加工设备等等，因为这些变化往往是引起特殊原因的根源。所以采集不同的子组时，可以考虑从每个批次采集，或者每次换班、每次更换原材料时采集，如果有多台设备同时加工，也可考虑从每台设备上采集。
综上所述，在实施SPC时，子组样品的采集应遵守一个原则：子组内应尽可能减少特殊原因存在的机会，而子组间应尽可能包括特殊原因存在的机会。