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📊 監控策略與分群架構

本章節探討數據進入系統的第一站：監控計畫 (Monitoring Plan)。這是系統的決策層，決定了哪些數據具備統計價值，以及如何將這些數據組合成具備意義的「群組」。

1. 監控計畫 (Monitoring Plan)​

在擁有數萬個量測點的半導體廠中，並非所有數據都以相同方式處理。監控計畫 (SpcPlan) 負責定義數據的選取策略與路由邏輯。

1.1 邏輯隔離與「蘋果對蘋果」原則​

  • 定義域 (Domain)：計畫定義了 Product（產品）、Operation（工序）與 DataItem（量測項）的組合。
  • 設計哲學：在統計學中，母體的齊一性（Homogeneity）是前提。透過 Plan 進行隔離，能確保系統永遠是在「比較相同背景的數據」。

1.2 數據路由 (Routing) 機制​

  • Metadata 驅動：數據流入時，系統會掃描其 Metadata。匹配成功後，該數據才會被注入對應的控制圖表。
  • 優先級匹配 (Priority Matching)：當數據符合多個計畫時，系統會根據 Wildcard（萬用字元）的使用程度決定精確度。

2. 理性分群 (Rational Subgrouping)​

這是將原始數據轉化為統計點位的關鍵步驟。數據如何組成「組 (Subgroup)」，直接決定了系統偵測異常的能力。

2.1 組內變異 vs. 組間變異​

  • 設計目標：我們希望組內變異（同一組數據間的波動）僅由「隨機原因」引起。
  • 樣本數 (nn) 的決策：
    • 在 X-barX\text{-bar} 控制圖中，通常設定 n=3∼5n = 3 \sim 5。
    • 數學原理：增加 nn 可以縮小標準差 σXˉ=σn\sigma_{\bar{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}，提升靈敏度。 σXˉ=σn\sigma_{\bar{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}

2.2 邊界情況處理：Metadata 缺失​

  • 當數據缺乏關鍵屬性時，系統會觸發 Routing Failure。
  • 異常處理機制：系統會將這類數據暫存在「待定區 (Pending Pool)」，防止「髒數據」污染歷史界限。

3. 計畫的生命週期​

  1. 試產階段 (TRIAL)：不計算 CpkC_{pk}，僅收集數據以建立基線。
  2. 量產階段 (ACTIVE)：正式計算界限，並執行 OOC 自動化聯動。
  3. 過時階段 (OBSOLETE)：保留歷史數據以供稽核，但不再接收新數據。