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研發(fā)問題分析與解決技巧

2010/6/3 10:22:02 |  2522次閱讀 |  來源:網(wǎng)友轉(zhuǎn)載   【已有0條評論】發(fā)表評論

 一、 前言:

  研發(fā)單位是公司競爭力的指針,也是所有產(chǎn)品狀況的最終防線。所以研發(fā)人員不單單只需要新產(chǎn)品的研發(fā)能力,問題的分析、處理、解決、溝通能力也是不可或缺的。但是由于產(chǎn)品的問題解決往往不是個人能力所能完全涵蓋,所以目前以「問題處理團(tuán)隊」的方式來進(jìn)行問題處理的方式,是研發(fā)管理學(xué)術(shù)上的一個主流。

  這個團(tuán)隊中需要各種人員。首先是各方客戶代表,然后是善于分析者,善于操作者,善于協(xié)調(diào)者,以及流程主管或組織負(fù)責(zé)人等等。為什么需要這么多的角色呢?舉例來說,如果一個團(tuán)隊的組成,都是PM級的人物。如此,橫向的溝通肯定沒有問題,但是因為每個PM都還有許多的CASE需要處理,變成沒有人可以真的下去執(zhí)行操作會議中決議的事項。又譬如,所有的人才均都齊全,項目也很快的處理完畢了。結(jié)果修改出來的東西沒有一個客戶有興趣,為什么呢?因為團(tuán)隊中獨缺了客戶代表,所以并沒有以客戶的需求下去進(jìn)行處理。

  由于本公司的體制還沒有龐大到可以為了一個問題,去組成一個項目小組。但是,希望各位工程師能夠了解這樣的精神,盡可能以少數(shù)人的力量,去達(dá)成更完善的結(jié)果。這樣在將來公司成長起來之后,各位就都是能夠獨當(dāng)一面的人物了。

  在管理上,通常使用DMAIC的五個步驟來進(jìn)行問題的解決管理,概述如下:

  二、 訂定改善的方向 (Definition)

  在項目成立之前,首先必須先厘清改善的方向。也就是由客戶端所反應(yīng)回來的產(chǎn)品設(shè)計、規(guī)格問題,或是由業(yè)務(wù)端回饋回來的商品規(guī)格、成本問題,或是由生產(chǎn)單位反應(yīng)回來的組裝、測試、質(zhì)量穩(wěn)定度等等的問題改善方案。這些問題必須被匯整,并且召集所有相關(guān)單位研擬,確定必須改善的項目,并同時確定這樣的改善,并不會造成其它單位的新問題產(chǎn)生?;蚴前l(fā)生不必要的成本、工時。最后,會議的決議必須作成會議記錄,并且送交各單位存底備查。如此確認(rèn),最后出來的成果才會順利被所有單位接受。

  三、 確定問題點 (Measurement)

  問題定義:

  現(xiàn)狀分析與數(shù)據(jù)收集 – 首先,問題解決團(tuán)隊必須先根據(jù)改善方向會議當(dāng)中定義出來的改善方向,擬定出可能的問題所在。一般在這個階段,通常會使用的手法為1. 腦力激蕩,以及2. 魚骨圖分析 3. 數(shù)據(jù)的收集。

  1. 腦力激蕩 - 將問題改善團(tuán)隊召集,并且利用腦力激蕩的手法,盡可能的列出所有可能導(dǎo)致問題發(fā)生的原因,一一列出并記錄。無論可能性有多低,都必須提出來,并且記錄在黑/白板上,并刺激其它的組員產(chǎn)生更新的想法,如此重復(fù)的進(jìn)行,直到?jīng)]有人能夠想出更多的可能性為止。

  2. 魚骨圖分析 – 將腦力激蕩中所得到的可能原因,加以分類,并改畫成魚骨分析圖,使所有組員能夠一目了然。并就魚骨圖中表現(xiàn)的出的現(xiàn)象,加以討論,并歸納出可能性最高的幾條可能原因。

  3. 數(shù)據(jù)的收集 – 根據(jù)魚骨圖中分析出的可能原因,進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)收集或?qū)嶒炞C明。每個可能性都必須收集到足夠的數(shù)據(jù),來證明其是否為問題主要的原因。

  四、 分析問題 (Analysis)

  此一階段,就是利用搜集得到的數(shù)據(jù),來進(jìn)行分析,以確認(rèn)問題發(fā)生的根源為何。這是一個急轉(zhuǎn)直下的過程,往往結(jié)論就在一瞬間得到,所以必須非常仔細(xì)慎重的進(jìn)行。

  原因分析:

  分析型的問題(非數(shù)據(jù)型)

  非數(shù)據(jù)型的問題通常為邏輯值的累積結(jié)果,如發(fā)生率等等。在非數(shù)據(jù)型的數(shù)據(jù)分析重點,即在于發(fā)生裝況的周邊條件,必須也加以記錄。藉由大數(shù)法則,及能夠在量化的過程中,發(fā)現(xiàn)問題之所在。

  分析型的問題(數(shù)據(jù)型)

  數(shù)據(jù)型的問題也必須經(jīng)過大數(shù)法則,得到可靠的參考數(shù)據(jù),并藉由不同的實驗參數(shù),得到更

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