변동은 어디에내 존재한다.
여러분이 매일 출퇴근하는 시간속에 존재하고, 매일 마시는 커피 속의 카페인 양에도 존재하며,
매일 들어오는 이메일의 개수에서도 존재한다.

여러분이 섭취하는 카페인 량을 모니터링 하든지 매우 중요한 수십억짜리 제조 공정의 변동을
모니터링 하든지 간에 변동을 모니터링하기 위해서 간단한 툴을 하나 사용하여 눈에 보이는 변동이
자연적으로 우연히 발생된 변동인지 이상원인에 의해서 공정이 통제를 벗어나고 있는지 결정할 수 있다.  

여기서 언급하고 있는 툴이라고 하는 것이 바로 강력한 관리도(Control Chart)라고 하는 것이다.
예를 들어 다음과 같은 관리도를 살펴보자

언듯 보기에는 이 공정은 통제가 되고있는 아주 좋은듯 보인다.
그러나 겉모습은 우리를 현혹시킬 수 있다. 우선 X-bar Chart를 살펴보자. 점들이 어떻게 변동하고
있는가? 안정된 공정이기 보다는 관리한계선이 데이터에 비해 너무 넓게 설정되어 있기 때문에
각 점들이 쉽사리 관리한계선을 벗어날 수 없다는 의미이다.

이러한 결과는 무슨 원인에 의해 발생될까?
그 답은 부분군의 크기 (Subgroup Size)에 의해 발생한다. 이 관리도의 부분군 크기는 5 인 경우의
관리도이나 실제 적용된 데이터는 한번에 하나의 측정값을 수집한 경우이다. 그러므로 이 경우에는
부분군 크기가 1 보다 크고 전형적으로 9~10 보다 작은 경우에 사용하는 X bar-R Chart 대신에
부분군 크기 1 인 경우에 사용하는 I-MR Chart를 사용해야 한다.

만일 관리도를 그릴 때 데이터를 수집할 때 적용한 실제의 부분군의 크기(Subgroup Size)를 반영하지
않는다면 X bar-R Chart의 모습은 다음과 같다.

위의 공정은 사실 통계적인 관리상태에 있지 않고, 부분군의 크기(Subgroup Size) 5를 사용하지
않고 부분군의 크기(Subgroup Size) 1을 사용하는 I-MR Chart를 사용한 것이다.

여러분이 관리도를 통해 변동을 분석하고자 할 때에는 필요한 부분군의 크기(Subgroup Size)를
반드시 반영한 데이터를 수집 수집하도록 해야한다. 이렇게 분석하였을 때 부분군(Subgroup)이
우연원인에 의한 변동 즉, 공정 속에 발생하는 자연적인 변동을 나타낼 수 있다.