一、 前言：
研發(fā)單位是公司競(jìng)爭(zhēng)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(gè)人能力所能完全涵蓋，所以目前以「問題處理團(tuán)隊(duì)」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(gè)主流。
這個(gè)團(tuán)隊(duì)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(gè)團(tuán)隊(duì)的組成，都是PM級(jí)的人物。如此，橫向的溝通肯定沒有問題，但是因?yàn)槊總€(gè)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(huì)議中決議的事項(xiàng)。又譬如，所有的人才均都齊全，項(xiàng)目也很快的處理完畢了。結(jié)果修改出來的東西沒有一個(gè)客戶有興趣，為什么呢?因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)中獨(dú)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(gè)問題，去組成一個(gè)項(xiàng)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(zhǎng)起來之后，各位就都是能夠獨(dú)當(dāng)一面的人物了。
在管理上，通常使用DMAIC的五個(gè)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(xiàng)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(jì)、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(cè)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(xiàng)目，并同時(shí)確定這樣的改善，并不會(huì)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(shí)。最后，會(huì)議的決議必須作成會(huì)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(huì)順利被所有單位接受。
三、 確定問題點(diǎn) (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(duì)必須先根據(jù)改善方向會(huì)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(gè)階段，通常會(huì)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(duì)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?yàn)證明。每個(gè)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(gè)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(diǎn)，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(shí)驗(yàn)參數(shù)，得到更