3因果关系矩阵分析
因果关系分析[1]
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0 Low
875
12.5
100.0
6 sigma
百分比
Pareto图分析应用:
• Pareto 分析可用于
确定影响 CTY 的关键特征是什么 确定应优先采取哪些措施 提供易于理解的实证以支持改善建议
NDef 百分比
7000
Cost Index 的 Pareto 图
6000 5000 4000
五、鱼骨图使用步骤
(1)查找要解决的问题； (2)把问题写在鱼骨的头上； (3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题； (4)把相同的问题分组，在鱼骨上标出； (5)根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因； (6)拿出任何一个问题，研究为什么会产生这样的问题？ (7)针对问题的答案再问为什么？这样至少深入五个层次（连续问五个问题）； (8)当深入到第五个层次后，认为无法继续进行时，列出这些问题的原因，而后列出至少 20个解决方法
想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
实例：应付帐款
组织的目标：在15天之内付清所有的应付帐款 延迟付款会给予一连续编号 资料将会进一步搜集作深入分析
想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
实例：应付帐款
• 运用 Minitab 生成 Pareto 分析 :
– 统计 > 质量工具 > Pareto 图分析
影响.
在左边第一行,填入流程的步骤 对每个流程步骤加以评比. 这是一个主观的团队共识 通常花很多时间
避免想做出完美的解决之道， 记得先粗估
从合计栏中,确认重要的输入项 目
同意对各项需求/流程的分数
想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
QC七大手法-矩阵及矩阵数据分析法
03 关联图法
定义与特点
定义：关联图法是一 种将相互关联、相互 作用的因素关系用箭 头连接起来，用以表 示事物之间的因果关 系和从属关系的图示 技术。
特点
结构简单、直观明了， 易于理解。
能够清晰地表示各因 素之间的因果关系和 从属关系。
可以方便地添加、删 除、修改和整理，易 于更新。
关联图法的应用范围
关还是负相关。
发现异常点
02
散布图中异常点可以提示我们数据中可能存在的异常值或错误。
预测和决策
03
根据散布图中的趋势和规律，可以对未来的趋势进行预测和决
策。
散布图法的实施步骤
01
收集数据
收集需要分析的两个变量的数据 。
03
分析散布图
观察散布图中点的分布情况，判 断两个变量之间的关系，并确定
是否需要进一步分析。
系统图法的应用范围
确定解决问题的策略
通过系统图法，可以明确问题的核心要素和 它们之间的关系，从而制定有效的解决策略 。
制定计划和目标
系统图法可以帮助制定详细的计划和目标，明确各 个要素之间的关系和优先级。
流程优化
通过系统图法，可以发现流程中的瓶颈和问 题，从而优化流程，提高工作效率。
系统图法的实施步骤
特点
流程图法具有直观、形象、易于理解 的特点，能够清晰地展示出流程中的 各个环节和它们之间的关系，帮助发 现流程中的瓶颈和改进点。
流程图法的应用范围
01
生产流程
用于分析和改进生产过程中的各 个环节，提高生产效率和产品质 量。
服务流程
02
03
管理流程
用于分析和改进服务提供过程中 的各个环节，提高服务质量和客 户满意度。
矩阵三因子方法-概述说明以及解释
矩阵三因子方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述[概述]矩阵三因子方法（Matrix Three-Factor Method）是一种常用的统计分析工具，它通过将数据表示为一个矩阵，并将矩阵分解为三个矩阵的乘积的形式，从而揭示出数据背后的结构和规律。
这三个矩阵分别代表数据的行因子、列因子和值因子，通过对这些因子进行分析和解释，我们可以深入理解数据的内在模式和关联性。
在矩阵三因子方法中，矩阵的行因子表示数据的行属性，比如观测对象或实验条件；矩阵的列因子表示数据的列属性，比如观测指标或变量属性；矩阵的值因子则代表数据的值或得分。
通过对这三个因子进行分解和分析，我们可以将原始数据转化为更具解释性和可操作性的形式，从而为进一步的数据处理和分析提供基础。
矩阵三因子方法作为一种数据降维、结构解析和模式识别的方法，广泛应用于各个领域。
在社会科学中，它被用于分析问卷调查数据、社交网络数据等；在自然科学中，它被应用于地理信息系统分析、基因表达数据分析等；在工程和管理领域中，它被用于质量控制、风险评估等。
通过矩阵三因子方法的应用，我们可以从大量复杂的数据中提取出关键的信息和模式，辅助决策和问题解决。
然而，矩阵三因子方法也存在一些局限性。
首先，它对数据的线性关系敏感，无法很好地处理非线性关系或非正态分布的数据。
其次，矩阵三因子方法依赖于数据的维度和结构，对于高维度和稀疏矩阵的处理效果较差。
此外，矩阵三因子的解释性也受到因子数目选择和解释因子的难度影响。
尽管存在这些限制，矩阵三因子方法仍然是一种强大的工具，在数据分析和研究中发挥着重要作用。
本文将对矩阵三因子方法的定义和原理进行详细介绍，探讨其在不同领域的应用，同时评述其优势和局限性。
通过对矩阵三因子方法的深入探讨，我们可以更好地理解和运用这一方法，为相关领域的分析和决策提供有力支持。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述和讨论矩阵三因子方法的定义、原理、应用领域、优势和局限性等内容。
提升逻辑思维能力的方法 从因果关系到逻辑推理的全面提升
提升逻辑思维能力的方法从因果关系到逻辑推理的全面提升逻辑思维能力是指人们通过分析、推理和判断来解决问题和进行决策的能力。
它在我们的生活和学习中扮演着重要的角色。
因此，提升逻辑思维能力是每个人都应该关注的问题。
本文将介绍一些方法，帮助你从因果关系到逻辑推理的全面提升你的逻辑思维能力。
一、培养分析问题的能力要提升逻辑思维能力，首先要培养分析问题的能力。
分析问题需要我们将一个问题分解为更小的部分，并逐一考虑每个部分的因素。
这样可以帮助我们更全面地了解问题的本质，并找到解决问题的方法。
例如，当我们遇到一个复杂的数学问题时，可以先将问题分解为若干个简单的步骤，逐步解决。
通过这种方法，我们不仅能够更清晰地理解问题，还能够避免在解决问题过程中产生混乱的思维。
二、掌握因果关系的分析方法掌握因果关系的分析方法是提升逻辑思维能力的关键。
因果关系是我们日常生活中常见的一种逻辑关系，它指的是某个事件或现象的发生会导致另一个事件或现象的出现。
通过理解因果关系，我们可以更好地理解问题，并找到解决问题的方法。
分析因果关系的方法有多种，最常见的是因果图和因果关系矩阵。
因果图是一种以图形化的方式展示问题因果关系的工具。
它可以帮助我们直观地理解问题，找出问题的根本原因。
因果关系矩阵则是一种通过交叉对比来分析问题因果关系的工具。
通过使用这些工具，我们能够更全面地了解因果关系，从而提高解决问题的能力。
三、学习逻辑推理的方法逻辑推理是提升逻辑思维能力的重要方法。
逻辑推理是指根据已知的前提，通过推理和判断得出结论的过程。
逻辑推理存在多种形式，例如演绎推理、归纳推理和类比推理等。
演绎推理是从已知的前提中推导出结论的方法。
我们可以通过学习数学中的定理和证明方法来提升演绎推理的能力。
归纳推理是根据已知的具体事实和观察结果来推断一般规律的方法。
我们可以通过分析实际问题和练习归纳推理题来提升归纳推理的能力。
类比推理是通过将已知的事物和问题与类似的情况进行比较来寻找解决问题的方法。
-因果分析
Step1 原因轴分析
不断寻找问题发生的原因，构成原因链；分析原因之间的关 系：因果？与？或？目的：为了找到根本原因或容易解决的 原因——了解事件的根本原因，确定解决问题的最佳时间点
当不能继续找到下一层的结果时 当达到重大人员、经济、环境损失时 当达到技术系统的可控极限时 4. 将每个现象与其后果用箭头连接，箭头从现象指向后果， 构成结果链； 5. 原因链与结果链构成因果轴。
Step2 结果轴分析
结果轴分析案例
因果轴分析的注意点
如果因果关系不能确定，需要增加其他方法分析 定性分析方法：鱼骨图、因果矩阵、失效模式与影响分析
因果轴分析的注意点
有时，我们从一个实际问题开始因果轴分析，其严重后果已 经显而易见，就不需要继续分析结果轴 DAOV项目选择的课题就是对于VOC/VOB最关键的问 题
如果一个问题会引发后续多种后果，了解这些后果现象出现 的关系 如：时间先后、共存或排斥 必要时可以补充每个现象发生的可能性，对客户造成的 严重后果，以及目前的预防、检测措施，以便区别处理
Step1 原因轴分析
原因轴分析案例
央视新址起火分析
Step2 结果轴分析
不断推测问题蔓延的结果，构成结果轴；目的：了解不解决 此问题可能造成的影响，并寻找可以控制原因发生和蔓延的 时机和手段
1. 从目前的现象出发，推测其继续发展可能会造成的各种直 接问题；
2. 从每个问题出发，按照1的方法继续分析； 3. 结束2的分析的条件是：
FMEA
要达到风险分析的基本目的：
1 何种情况会产生故障？
2 如果产生了故障，会发生什么事情？并连锁发生什么事 情？
TRIZ中的因果分析
原因的规范化描述类型 • 3>有害
• 某个物体提供的全是有害功能 • 规范描述：有害的-物体
• 实例：汽车缩短了距离，改善了人们的生活品质，但是产生的尾气污染了环境
• 污染环境的原因：有害的-尾气
第19页/共29页
原因的规范化描述类型
• “存在”与“有害”的区别
• “存在的”物体是为了提供有用功能而存在的，而且它确实也提供了有用功能，但 是同时有负作用，即有害影响
• 实例：有一家安装了一个很漂亮的防盗门，几天后这家的防盗门被盗走了
• 防盗门被盗的原因：防盗门-美观-过度
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原因的规范化描述类型
• 5>不足 • 有用的功能，因其性能水平低于下阈值而效果不足 • 规范描述：物体-参数-不足
• 实例：装了防盗门的有几家门被撬坏后也失窃了 • 失窃的原因：防盗门-强度-不足
• 如果同一个结果有多个原因，建议分析这些原因与造成的问 题现象之间、以及原因之间的关系
• 通常只有一个是原因，其他是导致结果出现的条件 • 与关系：几个条件或原因同时存在，才会导致结果 • 或关系：几个条件或原因只要有一个存在，就会导致结果 • 必要时可以补充每个原因发生的概率，以便区别处理
第14页/共29页
第10页/共29页
因果轴分析的步骤
• Step1 原因轴分析 • Step2 结果轴分析 • Step3 因果轴的规范化图示 • Step4 选择解题的入手点
第11页/共29页
Step1 原因轴分析 • 目的：了解事件的根本原因，确定解决问题的最佳时间点
• 1. 从发现的问题出发，列出其直接原因；
• 目的：了解不解决此问题可能造成的影响，并寻找可以控 制原因发生和蔓延的时机和手段
定性分析常用的八种方法
定性分析常用的八种方法
因果性分析是研究相关因素和它们之间的关系的一种有用的分析方法，旨在帮助人们更好地理解问题，并更好地解决问题。
因果分析也被称为因果推断或因果关系分析，是以实证为基础的。
目前，关于因果性分析的集中研究主要集中在以下八种方法：
1) 流程图: 流程图是一种图形表达，用于表示不同事件之间的因果关系。
流程图也可以用来表达复杂的判断和决策过程，以理清有关情况。
2) 矩阵图: 矩阵图用于表示多个变量之间的联系程度。
它可以用来比较两个或更多变量之间的关联，从而指导对象分析。
3) 因果模型: 因果模型是一种计算模型，可以模拟实际世界中因果关系的过程，以研究因果关系。
4) 多元线性回归:多元线性回归是用于预测变量之间相互关联性的一种统计方法，广泛应用于因果性分析研究。
5) 层次分析法: 层次分析法可以用于判断哪些因素与某一结果影响最大，以及不同的因素之间的关系。
6) 不确定性图: 不确定性图是用于表示不同事件之间的相互联系的，主要用于研究假设或行动对输出结果的影响程度。
7) 事件图: 事件图是一种示意图，用于表明某个实际情况下，不同变量之间是如何影响彼此的。
8) 相关分析: 相关分析是一种研究多变量之间的联系的统计方法，通常用于衡量两个变量之间的线性关系。
因果性分析是一种有用的方法，可以帮助研究人员更加清楚的了解不同因素之间的关系，以更好的解决问题。
上述八种方法可以帮助研究者更好地理解问题，并寻求适当的解决方案。
因果图知识
面出现弯曲
切削时刀刃蜷曲 素材比规格值大
基准面的精度低
换刀太晚
使用了已磨损 的刀具 进刀方法不对
部品和加工基准面间 夹有异物
清洗喷嘴方向不对 加工基准 面未洗净
水压低
加工余量大 面不平坦
到交换时已磨损
不是直角
没有加工余量 素材比规格值小
虑的因素包括：数据和信息系统、环境、设备、材料、测量、方法、人员。 ②广泛、深入调查研究
针对要分析的问题，开展广泛、深入地调查研究，以尽快找到影响质量的问题的全部的潜在原因。调查研究 过程中广泛采用的辅助工具是调查表，而当以座谈会的方式调查时，常采用头脑风暴法以激发被调查人的思维， 产生创造性、开拓性的设想。 ③整理取得的语言资料
2
此外特性要因图即使作成了，其后还要一次又一次修改，将想到的、要纠正的都写入、推敲，进而相关关系也 明白了。 以下分别介绍三种特性要因图的制作方法。
⑴例举型…就是将能想到的要因全部例举出来，进行整理的类型。
·首先与现场的人一道，就影响特定问题的要因，议论纷纷、七嘴八舌、毫无顾及地发表出来，写出很多。（现 场的人们在工作中每天体验了领导人所不能知道的事情，向我们提供了知识）。
没有进行数量管理
切削刀安装不好
间安 隔装 的孔 偏位 差置
切削刀口 退回
交换迟
刀的切削性差
交换时间迟 在孔的精加工中孔位偏移
粗加工孔位置不好
3
⑵工程型…这个类型是考虑在制品形成的各个过程中，产生问题的原因是在何处？
（例如出现划伤不良时在什么过程形成的呢？） 这种方法特别适合现场，一边看，一边在进行制造很有效。 在现场将不良品排一排，针对各种不良，具体地思考，为什么、在何处发生的。能抽出许多要因。