有接觸過品質的你，想必「魚骨圖」應該已經用過，或至少聽過了吧？
維基百科的說明，或是MBA智庫百科的說明，都說的很棒也很詳細，但身為一個想專門寫品質領域的我，不介紹一下魚骨圖又說不過來。想了一想，我想透過一些各行各業的問題，讓你看看魚骨圖在實務上可以怎麼使用，讓我們不要那麼拘泥在說明理論。
魚骨圖的由來
1960與70年代，日本學者–石川馨（Kaoru Ishikawa，後為著名的現代品質學管理大師）推出了幾個影響日本製造產業的品質概念與手法，包含精實生產（Lean Manufacturing）手法之一的Kaizen、公司需要著重內部客戶、品質控制圈、以及石川圖。其中的石川圖，就是我們這一次分享的魚骨圖。
石川圖是一種因果關係的圖像模型表現，主要用法，是當我們都知道了結果之後，從結果倒推，推測所有可能的原因。因為這是日本學者當初使用的模型，後來普及到全世界時就出現很多不同的翻譯名稱，多數的名字比如：
Ishikawa Diagram
石川圖，用來紀念原創者而使用他的名字來命名。
Fishbone Diagram
魚骨圖，我猜是歐美人士的幽默，因為這個模型長的真的就像一條魚骨頭。
Cause-and-Effort Diagram
要因圖、要因分析圖、或是因果圖，因為這個模型的功用就是一種因果模型（Causal Model）。
魚骨圖形狀
一般而言，魚骨圖的魚頭在右邊，大魚刺會放上主要因素，主要因素會互相獨立。
以我熟悉的電子製造業，我們會放4M（Manpower 人員、Machine 機器、Material 材料、Method 方法）。後面聽過4M1E，多一個Environment 環境因素，聽起來滿合理。
之後我也聽過5M1E，就是上頭的4M1E，再多一個Measurement 量測因素，也聽過是Management 管理因素，但我個人偏好，如果要再加，應該是「量測因素」會比「管理因素」好，因為當我們正面深究問題核心，通常都會到達管理層面或是系統層面，所以我認為直接把「管理因素」跟其他因素放同一層，就不會達到各因素完全獨立的概念。
各行各業的魚骨圖大魚刺
從網路上其他專業文章的分享，魚骨圖在不同行業的大魚刺可以有很大的區別。除了各行各業本來的著重點就不同，很酷的是歸納主要因素的專家，還把行業跟它的主要因素都用同樣的英文開頭，特別有一致性。
Manufacturing Industries 製造業的主要因素（5M1E）
Manpower 人員、Machine 機器、Material 材料、Method 方法、Environment 環境、Measurement 量測。
Product Macketing 產品行銷的主要因素（8P）
Product 產品、Price 價格、Place 地點、Promotion 促銷、People 人員、Process 流程、Physical Evidence 實體證據、Performance 績效。
Service Industries 服務業的主要因素（5S）
Surroundings 環境、Suppliers 供應者、Systems 系統、Skill 技能、Safety 安全。
範例說明-難吃漢堡
假設我們開了一間漢堡店。
有一天一位客人點了漢堡，吃了幾口就請服務員過去，開始抱怨這次漢堡怎麼味道怪怪的，跟之前的不一樣。先排除我們遇到了奧客，漢堡好像真的味道不太對，那我們就可以開始使用魚骨圖來找找看可能的原因。
理論上的做法
1. 召集人聚集跟這次問題有關的人員，一起組成臨時團隊。
2. 對於結果，也就是客戶抱怨，要取得共識。以這一次的例子，就是「漢堡好難吃」。
3. 大家一塊兒腦力激盪，想出可能的原因。你可以看著主要因素（人機料法環測）去想，也可以天馬行空的想，再把你覺得可能的原因放到適當的主要因素，變成中型魚刺。
4. 可能原因（中型魚刺）放上去之後，可以再想想有什麼樣的原因，會造成這些原因。比方說下面範例的人員因素，漢堡變難吃的可能原因有「人員不熟練」。人員不熟練的原因，可能是訓練次數太少。訓練次數太少，可能是這名人員上週才加入團隊。
（小提醒，可能原因最好互不相關，雖然最終的根本原因可能會交織在一起，但至少魚骨圖上面不要，不然很容易會在腦力激盪過程中陷入泥淖。）
5. 針對所有可能原因，找到中性或是小型魚刺，也就是比較深入的原因之後，全部改善。
6. 三個月後確認改善的狀態，可以對於原本「漢堡很難吃」再來一次魚骨圖，或是把各個小魚刺當一條魚，製作很多魚骨圖再各自尋找更深入的原因，然後繼續改善。
比較實際的作法
事實上，除非公司家大業大，或是我們碰到世紀客訴，不然平常我們碰到客戶抱怨，需要靠魚骨圖思考可能原因時，不太會有一群人願意陪你一起腦力激盪，因為腦力激盪很花時間，而現實世界的大家都很忙。
如果負責處理問題的你，也對整個做漢堡的前後流程都有一定了解，其實你可以自己先跟自己腦力激盪，等夥伴A有空時拿給他看，請他抽一點時間一起想想；等夥伴B也有空了，也拿給他看請求提供可能原因。
根本原因會在魚骨圖中找到嗎？
在理論中，我們召集到與問題有關的人員，組成臨時團隊後，就是希望可以針對所有可能的原因，深入的想背後的根本問題，我們就可以對症下藥。
考量到公司人數、擁有的資源、時間、金錢，要能夠遍地開花的把所有「可能的根本原因」都改善是不容易的事情。
實際的作法，我會喜歡把魚骨圖完成後，另外劃一個表格列下所有可能的原因，然後逐一的找證據佐證或是找證據排除。
經過這一輪的篩選後，運氣好的話，我們就可以找到「真正的根本原因」。
如果沒有找到，很正常，但我們可以透過與夥伴的討論（比如可能問題在於人員訓練，要找負責新進員工的夥伴），我們就可以把可能原因訂出「高機率」跟「低機率」。然後我們再針對「高機率」的可能原因來改善，看看效果如何。
延伸範例說明-難吃漢堡的可能原因表格
當我們把剛才想出的魚骨圖完成後，下一步動作，是對於每一個可能原因除一排查。
如同上一小節提到的，我會透過與夥伴詢問、現場看設備與環境、確認當初的紀錄等等動作，將可能原因歸納成「移除」、「低機率」、以及「高機率」。
下一步呢？
還是回到公司資源夠不夠的問題，人力充足、金錢充足、時間允許，就全部可能原因都嘗試改善，不管是不是老師傅，總是有事情可以讓整個流程變得更好。
公司資源稍少，可以針對「低機率」與「高機率」的可能原因嘗試做改善；最現實的情況，就還是針對「高機率」的可能原因做改善。
但知道問題後該如何改善，要先回歸到一個問題：這是最根本的原因了嗎？
我們希望的改善，是改過之後，以後就不會再有同樣的錯誤。但這就跳出魚骨圖的範圍，我會再分開介紹如何「找出根本的原因」。
正所謂知道原因，問題先解決了一半，我們之後會討論的就是如何嘗試抓出根本原因。
延伸閱讀：
【帕雷托圖（Pareto Chart）】-品管七大手法，讓公司可以持續改善的好幫手
【品質事件討論】福斯集團環境報告造假事件 - 毀滅性的品質事件，對企業是福還是禍？
【品質事件討論】- 2018年F1 澳洲大獎賽的HAAS螺絲亂牙事件
【IPC-A-610 電子組件的可接受性】–
IPC 發布的使用最廣泛的標準，電子產品製造中不可或缺的品質標準指南
沒有留言:
發佈留言