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大家好，我是开叔，这里是“炉边随笔”。

上篇文章，工具确实好，但你不一定用得好，谈了谈工具使用好的背后资质。

虽说“工欲善其事，必先利其器”，但器在手，还要看在何人之手？

最近开叔一直在思考一个课题，”问题解决”，英文也叫Problem Solving。

从孩童记事起到职场打拼，人们在成长的过程中一直伴随解决各种各样问题。

这些问题，有些独自解决，有些是得到他人的帮助被解决。

有些问题，在短时间被解决，有些经过长时间才被解决，但有些，一直到老都未被解决。

解决问题的过程是痛苦的，但问题被解决后的喜悦也是情不自禁的。

痛苦让人成长，痛苦才能生出智慧。

王阳明也是在被贬到贵州后，才有了“龙场悟道”，创立了“阳明心学”，成为一代宗师。

开叔是做咨询的，咨询行业，说白了就是拿出解决方案，替客户解决一个一个的问题。

什么是问题？

问题就是现状与目标的差距。而解决问题，就是消灭这个差距，让现状与目标吻合。

比如发生了质量问题，其实就是产品的现状不满足客户的要求，客户的要求就是目标。

当然，受欧美和日本企业的影响，现在很多中国的企业都在打造持续改善的文化，日本称之为Kaizen。

持续改善其实也是“问题解决”，只是这个问题不是现在与目标的差距，而是一个旧标准到新标准的差距。

举个简单的例子，一个产品，从样品到小批量，再到大批量，直到可以满足客户需求了，会有很多的问题去解决。

解决完后，为保证稳定的输出，就要开始标准化，比如标准作业，SOP，以及控制计划。

目标也就成了基准。

当公司提出更高目标时，原有的基准与新目标再次产生差距，又产生了新的问题。

当这个问题解决后，新目标又成了基准。

持续改善就是基准不断提高，新、旧标准差距（问题）不断解决的过程。

所以，不论是异常解决还是持续改善，本质都是问题解决。

问题解决的过程一般分为三个阶段。

第一阶段：提出问题、发现问题或发生问题。

不论是创新还是持续改善，最重要的是提出问题，体现的是思考力，而创新更是需要有第一性原理的思维。

发现问题，是察觉到了了现状与标准的差距，主要是过程中的影响因子的的变化，体现的是洞察力。

发生问题，就是结果不好，呈显性了，大部分人都是等到问题发生了才会想到去解决，俗称救火。

第二阶段：分析问题

第三阶段：解决问题，一般有两个步骤，提出假设和检验假设。

随着工业技术的发展，在工厂经营管理中，各种问题解决的套路或方法也是层出不穷。

比如丰田TPS推出的A3，通用电气6 Sigma推出的DMAIC，甚至约束理论TOC推出的5步骤法。

其它如麦肯锡的7 Stepts，质量问题汇报8D，以及谢宁DOE，都是大家常用的问题解决方法。

但其实，管理学发展到现在，各种方法，套路，其实都脱胎于同一个法则：PDCA。

可以说，所有的问题解决方法都适用于PDCA。各种新方法，新套路，其实都是新瓶装旧酒。

那懂得这么多套路，是不是解决问题可以信手拈来呢？

当然不是！

一些简单的问题，我们可以用一些工具去分析，处理，轻松解决。

比如日本企业推崇的5个Why，还有Fish bone（鱼骨图）， Pareto Chart（柏拉图）。

柏拉图Pareto Chart的二八原则，提供了一种有效的思维方式和分析工具，帮助人们在复杂的问题中找到关键点，优化资源配置，提高效率和效益。

Fish bone（鱼骨图）又名因果分析法，因其形似鱼骨，故称“鱼骨图”，它是一种透过现象看本质，发现问题“根本原因”的分析方法。

一张专业的鱼骨图，有利于我们梳理思路，透过现象看本质。

制造业，发生质量问题后，一般都会从人、机、料、法、环、测六个因素去入手。

鱼头是问题，鱼骨是人、机、料、法、环、测。

然后再用5个Why进行原因分析。

一般来说，在制造业，当要解决某个问题时，我们一般会先将这个大的问题进行分类。

然后再用柏拉图的二八原则找出最大的分类项。

接着对这个最大问题分类项进行鱼骨图分析，识别出因果关系。

最后连问5个Why，找到根本原因，然后采取行动，彻底解决这个问题。

解决简的单问题，上面三种方法足够了。

但是如果面对的是复杂的问题，上述三种方法就玩不转。

所以，我们会发现，在工厂内，一旦遇到复杂点问题，大家都束手无策，感觉有好多影响因素，而且还相互牵扯，一团麻。

问题解决也没个章法，东一头，西一棒，像个没头的苍蝇似的。

既浪费了时机，还浪费了大把的人力、物力。

面对复杂的问题，那我们该怎么去解决，关键是什么？关键是把复杂的问题简单化。

对，简单化，穷其不可分也！像庖丁解牛一样，以无厚，入有间。

不论是DMAIC还是金字塔原理，遵循的都是这个法则，分解，穷其不可再分也。

DMAIC是6 sigma理论提炼出的一个方法，不论是问题解决还是持续改善。

面对复杂，难搞的问题，具备专业知识，一旦使用6 sigma，基本都能找到问题的根本原因。

因为6 sigma的基因是数理统计，它依靠数据分析，数据驱动，而不是靠经验和感觉。

6 sigma也遵循流程驱动，就是把所有问题相关流程全部画出，直到不能再分解为止。

然后对每个流程进行数理统计，并进行分析，筛选，验证，最后找到相关性。

6 Sigma 首先要画出所有流程图process mapping，找到所有影响因子X1,X2………。

然后再对数据进行筛选数据，初次筛选会用到工具C & E，再次筛选要用工具FMEA。

然后开始对数据进行分析，不论是用回归分析Ra法还是试验设计DOE法，最终都能够找到影响问题的根本原因。

有时候，你会发现，问题的发生是被一个很不起眼的因素所导致。

上述的问题解决，范围基本都在单个点上，要么是产品质量，要么设计质量。

但如果是系统的问题，我们又该如何去解决呢？

比如，对于工厂运营者来说，如何降本增效？对于工厂，浪费无处不在，精益生产领导者，又该如何下手呢？

下一篇，我们继续聊！

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