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解决质量问题根本原因七大分析工具
时间:2019-11-18 点击次数:155

根本原因分析(RCA)是一项结构化的问题处理法,用以逐步找出问题的根本原因并加以解决, 而不是仅仅关注问题的表征。这要求我们要透过冰山一角,找到隐藏在水下的部分。

当然,任何一个问题,如果我们刨根究底,不加任何限制,我们甚至可以将其原因追溯到文明,因此,“适可而止,命中要害” 就显得特别重要。

 

一般来讲,根本原因要从下面三个维度进行一定的深挖,深挖到一个可执行层面(actionable level),即直到可以采取有效措施为止:

 

  • 物理原因(技术原因),如原材料错误、设备故障

  • 人的原因,如错误操作、遗漏的操作导致问题发生

  • 体系原因,如流程、方针等不能支持正确的决策导致问题发生

下面来看这7个秘密武器都有哪些?鱼骨图 Fish b

一、鱼骨图:又名因果图(Cause and effect daigram), 由日本管理大师石川馨先生发明,故又名石川图。此工具简明实用,深入直观,是精益活动中常用武器。

 要点:

  • 右边鱼头是果(effect),左边鱼骨和鱼刺是因(cause);

  • 鱼骨是大的要因(main-cause),鱼刺是小的要因(sub-cause);

  • 现场作业大的要因一般为5M1E:人、机、料、法、环、测;

  • 管理类问题大的要因一般为:人、事、地、时、物;

  • 此武器搭配头脑风暴法使用更佳。

 

PS:头脑风暴法(Brain Storming),一种通过集思广益、发挥团体智慧,从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则:严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。

 

二、5-why分析法:又称“5问法”,就是对一个问题点连续以5个“为什么”来追问,以追究其根本原因;之所以叫 5 Why,是因为大多数问题通过问5个问什么基本能找到其根本原因。

 

三、故障树分析(Fault Tree Analysis:简称FTA) 又称事故树分析,由美国贝尔电报公司的TEL实验室于1961年提出,是安全系统工程中重要的分析方法,常用于各种复杂设备问题的原因分析

 

一般来讲,安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。故障树分析法故障树分析法1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告,即“拉姆森报告”,大量、有效地应用了FTA,从而迅速推动了它的发展。

 

 

FTA 以数学为基础,采用逻辑符号帮助分析,直观、明了,思路清晰,逻辑性强,可以做定性分析,也可以做定量分析。

 

从一个可能的事故开始,自上而下、一层层的寻找顶事件的直接原因和间接原因事件,直到基本原因事件,并用逻辑图把这些事件之间的逻辑关系表达出来。

 

四、柏拉图 Pareto Chart :又名主次因素图、排列图,可看作是按降序排列并带有累积百分比的特殊柱状图,是十九世纪的经济学家“维尔法度·柏拉图”创造的一种分析方法。

要事,凡事抓重点。此法背后的核心原理就是20/80法则。把数据按次序排列区分,在原因分析时可以找到“关键少数”(Vital Few)和“非关键多数” (Trival Many),并予以区分。

 

 柏拉图的主要用途 

(1)按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的作用; 
(2)识别进行质量改进的机会。 
(即识别对质量问题有着影响的因素,并加以确认)    

作图步骤 

1)  选择要进行质量分析的项目; 
2)  选择用来进行质量分析的度量单位,如出现的次数(频数、件数)、成本、金额或其他; 
3)  选择进行质量分析的数据的时间间隔; 
4)  画横坐标; 
5)  画纵坐标; 
6)  在每个项目上画长方形,它的高度表示该项目度量单位的量值,显示出每个项目的影响大小; 
7)  由左到右累加每个项目的量值(以%表示),并画出累计频率曲线(帕累托曲线),用来表示各个项目的累计影响; 
8)  利用柏拉图确定对质量改进为重要的项目(关键的少数项目)。

 

五、失效模式及后果分析

 

六、树状图 Dendrogram:亦称树枝状图,Dendro即希腊语中的“tree” 。树形图是数据树的图形表示形式,以父子层次结构来组织对象,是枚举法的一种表达方式。

 

风靡全球的麦肯锡金字塔原理 MECE法则,其实本质就是个树状图而已,并不高深。

 

所谓: MECE=Mutually Exclusive Collectively Exhaustive。

即: 相互独立,完全穷尽。

 

也是初中学生学习概率问题所需要画的一种图形

近几年流行的思维导图 Mind map,其实就是树状图哦,只不过更加思维图像化了。对了,Mind map的在线工具有很多。

七、散点图(scatter diagram):即通过分析数据点在直角坐标系平面上的分布,来判断两变量之间是否存在某种关联的一种图形工具。

散点图中包含的数据越多,比较的效果就越好。

散点图与折线图相似,而不同之处在于折线图通过将点或数据点相连来显示每一个变化。

散点图是回归分析的基础。在回归分析中,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

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