课程背景BACKGROUND
将了解到的“现象”变为可改善的“问题”是分析与改进成败与否的关键第一步；初学者可能习惯于将知道的“问题现象”直接定义为问题，这往往容易导致课题偏大、漫无方向、原因不聚焦、改善成本高而导致项目夭折。
有的问题原因查找适合采用“层层深入”的演绎法，有的问题的原因查找适合采用“逐一列举”的归纳法，不同性质的问题需要选择正确的原因分析方法；同时，可能多种原因共用影响结果，哪种原因影响更大？如何选择多种条件优化组合来提高质量水平？如果不能对其要因准确判断，后续的改善措施则可能容易陷入“加强检查、提高某项资源成本”等无效措施的情况。
课程安排ARRANGEMENT
适用对象
质量类管理岗与工程师、生产类中基层管理干部、技术研发类岗位、储备技术与管理人才
授课方式
以企业实际问题实战，50%方法学习+50%课堂实练；分组竞赛，全程互动
课程收益BENEFITS
为企业培养有独立分析和解决问题能力的人才是本课程的基本基本宗旨；本方案从问题分析与改善深度和解决问题知识宽度两个维度界定改善专家水平；并结合企业技术特点培养能同时掌握根本原因分析方法与创新改善手法的企业改善专家
课程更关注通过整理和提炼问题分析与解决工具，形成一套标准化的问题解决工具包，本方案通过现场辅导、内部培训等方式实现举一反三，带动更多员工参与问题分析改进，并形成一套从问题表述标准、快速原因定位、根本原因分析与创新十五项改善原则等一系列企业可直接转化使用的问题解决标准工具，从而夯实企业全员参与持续改进的基础条件
课程大纲OUTLINE
- 一、企业最严重的成本浪费——质量成本损失
- 1. 持续改进的企业文化
- 案例：某企业全员问题管理模式
- 2. 常见的企业问题改善形式
- 案例：QC报告、8D分析、提案改善
- 二、问题改善的基本原则
- 1. 从开饭馆过程分析计划—组织—领导—控制的过程
- 2. 运用PDCA的纠正预防实施原理
- 三、企业全员改善文化推进路径
- 1. 第一阶段：“依样画瓢”的实施要点
- 2. 第二阶段：“实战演练”的注意事项
- 3. 第三阶段：“全员改进”的推进展望
- 一、问题表述的5why原理
- 案例：丰田设备停机的问题表达
- 原理：已知的叫现象，未知的叫问题
- 二、问题快速定向定位技巧
- 案例：从警察破案学习问题快速定位的方法
- 案例：从问题变异特性区分资源性与管理性问题的方法
- 三、问题分层的方法
- 案例：某企业缺陷问题分层查找原因
- 四、问题的正确表述方法
- 案例：通过新冠肺炎实例看5W2H表述方法与分层法结合
- 课堂演练：根据问题表述模板，对企业实际问题进行正确表述，要求输出《问题描述表》
- 一、问题重要性的定义方法
- 1. 问题重要性的两大指标：严重性+发生率
- 2. 问题重要性的四个等级：关键—重要—普通—轻微
- 二、客户反馈型问题重要性分析方法
- 1. KANO模型的原理与结构
- 2. 质量特性的五大类别与重要性排序
- 基本型、期望型、魅力型、反向型、忽略型
- 三、问题改善计划设计
- 1. 问题改善步骤分解
- 2. 问题改善步骤与岗位职能关系——矩阵分析法
- 3. 各改善步骤实施工期分析技巧
- 4. 团队参与的改善计划分工设计方法
- 课程实战1：根据问题重要性评价模板，对企业实际问题进行正确评价，要求输出《问题评价表》
- 课程实战2：根据问题分析改善计划模板，设计企业实际问题改善行动计划，要求输出《问题改善计划表》
- 第二期：《从原因到结论的问题分析技术》
- 一、因果关系演绎的原因查找方法
- 1. 演绎三段：大前提—小前提—结论
- 2. PM物理分析法：工程技术问题大前提分析
- 3. 科学管理与组织行为原理：管理问题大前提分析
- 二、因果关系演绎常用工具：QC关联图
- 1. 关联图的绘制步骤与要求
- 2. 关联图与系统图结合使用技巧
- 三、独立穷尽归纳的原因查找方法
- 1. MECE麦肯锡独立穷尽原则
- 2. 独立穷尽原因细分的三种方法：二分法、过程法、要素法
- 3. 制造类问题分类要素:4M1E
- 4. 管理类问题分类要素：5W+PDCA
- 四、因果关系演绎常用工具：QC因果图、系统图与思维导图
- 1. 因果图的绘制技巧与要求
- 2. 系统图的绘制技巧与要求
- 3. 系统图与矩阵法结合使用技巧
- 4. 思维导图的四步绘制过程
- 一、要因筛选方法：KANO模型创新运用
- 1. 原因对结果干扰值与保障值得测评方法
- 2. 可能原因的四象限分类：关键—重要—异常—无关
- 二、单一原因结果间关联性判定：QC散布图
- 1. 散布图的绘制步骤与要求
- 2. 散布关系判定方法一：图形对比法
- 3. 散布关系判定方法二：中值检测法
- 4. 散布关系判定方法三：相关系数与回归分析法
- 三、多项独立原因结果间关联性判定：DOE正交试验法
- 1. 正交表的数学意义：均衡分散+整齐可比
- 案例：从制作牛排看三因子二水平无交互正交表分析
- 2. 极差效应对比分析方法
- 3. 多种水平工艺参数混合型正交试验方法
- 4. 交付作用因子正交试验与方差效应分析方法
- 课程实战3：根据原因分析模板，对企业实际问题查找原因，要求输出《问题原因分析表》
- 课程实战4：根据要因确认计划模板，对末端原因设计要因确认方法，要求输出《要因确认计划表》
- 第三期：《从补救到预防的闭环QC改善》
