书摘2:《项目计划、进度与控制-詹姆斯刘易斯》-分析问题

作者: ricksteves 分类: 读书 发布时间: 2020-02-29 17:53

问题、问题的类型

朱兰博士认为项目就是解决一系列问题的,意思就是,当我们做一个项目时我们是在一个大的环境中解决一个问题。建一座桥是为了解决不能轻松跨越河流或峡谷的问题;开发汽车是为了解决不能把人从一个地方转移到另一个地方的问题;发明保险箱是为了保护人们的经济免受侵害,经济损失是一个主要问题——随着保险箱的出现而被解决。

同样,每个项目都是为组织解决问题,但是我们经常误认为我们已经解决了问题,但实际上并没有。例如,假设你感到头痛,你觉得可能是因为压力的关系,所以你吃了一些止疼片,头痛消失了;可是第二天又疼了,你又吃了一些止疼片。

这样不断反复,直到你认识到问题很严重而去看医生。经过一番烦琐的检查,医生告诉你脑子里有一个肿块,必须通过手术才能切除。

你一开始对付的只是问题的症状,而不是原因,症状是头痛,原因是有肿块。

很多试图解决问题的努力都是这样,我们定义问题的方式总是决定着我们解决问题的方式,如果定义下错了,就不可能解决。

开放的问题和封闭的问题

有两种类型的问题——有一种解决方法的和有多种解决方法的。只有一种解决方法称为封闭的问题;有多种解决方法的称为开放的问题。

解决不同的问题,需要不同的方法。封闭的问题最好用左脑分析方法解决;而开放式问题最好用右脑综合方法。所以根据赫尔曼思维模型,应当让A象限思维者去解决封闭的问题,让D象限思维者去解决开放的问题。当然,一定要记住,某一象限的思维偏好并不代表能力,我们都有一个全脑,如果你的思维偏好在A象限很强,在D象限很弱,你很有可能更喜欢去解决分析性的问题,反之亦然。

有趣的是,在美国,大多数的教育都集中在解决封闭的问题上,而很少去关注那些开放的问题,尽管在这个世界上,开放的问题显然远远多于封闭的问题。结果就是,当我们离开学校是,满脑子都是封闭的问题,用来对付开放问题的方法很少。当然,一个项目要同时解决这两类问题,所以这两类问题我们都要处理。

举个例子,一个环境清洁项目是封闭式的;大修某个设备、修理汽车或发现病因,都是封闭式的。另一方面,一个新软件或硬件的开发项目则是开放式的;又如建房屋、改进流程、销售产品,或者组建一个项目团队,等等,都是开放式的。也可以这样看,封闭式项目指向过去,而开放式项目面向未来。

修理汽车是努力让它恢复以前的状态;数学问题是封闭式的,答案早已经存在,我们只需要努力发现它就行了。

然而,建房屋是开放式的,因为房子还不存在,有多种方法可以用来建一间屋子。你可以说某一种方法更好,但不可否认还有其他的方法。开发一种新产品也是这样,这个产品还不存在,可以有多种方案来设计它。

定义封闭的问题

对封闭的问题来说,最好的定义方法就是用所谓的科学思维的方法,包括以下六个步骤。

●提出问题。

●制定调查计划。

●提出假设。

●收集数据验证假设。

●从假设验证中得到结论。

●验证结论。

找出一个好的问题说明方式

同样的,出于这样的考虑,建立一个问题描述模板是非常有必要的,问题模板应包含以下五方面内容。

●问题的说明应该能反映共同的价值判断和明确的目标。

●问题的表述不应提及原因和解决办法。

●问题的表述应当在可控制的范围内定义问题与过程。

●如果可能,问题的表述应当描述出问题的可测量的特征。

●问题的说明应尽可能精练。

用问题分析法定义封闭的问题

正如前面提到的,封闭的问题只有一种解决办法。某个有用的东西现在坏掉了,解决的办法就是找出坏掉的原因,并把它修好——一个单一的解决办法。要解决封闭的问题,就要用到问题分析法。

问题分析法的步骤体现在图6-9中。

图 6-9 问题分析步骤

确认

问题分析法的第一步是确认:“我怎么才能知道我遇到了问题?”一般情况,我们知道一个问题的存在,是因为正在正常运行的系统突然不能照常运行了。不能正常运行的症状告诉你一定有什么问题出现了。例如,在机械系统中,奇怪的噪音可能来源于机器内部。又或者运行状态的改变——交通工具停止运行,例如,你自行车的轮胎扁了。

在自然环境中(人类、植物、动物),生病在所难免。剧烈的头痛是你身体有问题的症状,不能像平时一样正常工作。

正如前面所讲的,所谓问题是指理想状态与现实状态之间的差距,并且有障碍存在,使这种差距很难弥合。在涉及过程时,这种差距可以是对标准的偏离。在项目监控过程中,有一个指数被称为关键比率,这个指数通常在0.8~1.1。如果这个关键比率处于可接受范围之外,就可能表示有潜在的问题,这就是问题分析法的开始(关键比率是挣值分析法的一部分,将在第12章进一步阐述)。

什么是正常运行

要处理偏差,我们必须知道标准状态是什么,这个过程应该如何运作。人的身体本应该是没有病痛的;你的汽车应该可以在一定时间内从0加速到60英里;在高速路上,汽车每加仑汽油可以跑若干英里,当然这也要取决于道路的状况和驾驶员的风格。但所有系统运行都可能与标准状态存在偏离,一些系统的偏离很小,而另一些会存在较大的偏离。

同样,有的项目本身存在很大的可变性,这时就需要给关键指标严格地设置标准,一旦出现偏差,我们就能判断这个偏差是否严重,无论他是正偏差(表现得比标准状态更好)还是负偏差(表现得比标准状态差)。

一般来看,当过程结果与期望值不同时,问题就出现了。这种差异可以表现为废品率的变化、生产率的变化或者消费者购买量的变化,等等。

找出原因

为了纠正偏差,我们需要找到原因。对于正向的偏差,我们需要找到原因让它继续重复;对于负向的偏差,我们必须找到原因以便纠正。为了找出导致偏差的原因,我们需要启用一个问题描述的过程。

是非分析法与分层描述法

分层描述与是非分析都是通过揭示潜在因素、发现问题的方法。这些分析可以用在收集数据之前(这样团队就知道需要什么数据),也可以用在收集数据之后(这样团队才能知道真正的根源)。

分层描述就是通过对过程的研究发现什么特性导致数据出现偏差。比如,结果的差异与倒班有关吗?新雇员犯的错误与老雇员的不同吗?一部机器生产出的产品比另一部生产出的产品问题更少吗?

首先列出一个可能导致这些结果产生差异的特性名单(使用头脑风暴),制作一个包含这些因素的数据分析表,再收集数据。然后分析这些数据的时间和顺序,检查每日之间、不同班次之间、不同操作者等等之间的系统差异。

图6-10是一个是非矩阵,可以用来分层描述,它是基于查尔斯·凯普纳(Charles Kepner)和本杰明·特雷高(Benjamin Tregoe)的思想(Kepner&Tregoe,1965)。

分析

分层数据被收集起来之后,就可以对数据偏差进行分析,以便提出关于原因的假设。下面这些问题帮助你确认偏差所在。

●如果问题是这样,而不是那样,会有什么偏差、区别或特征?

●如果问题出在这里,而不是那里,会有什么偏差、区别或特征?

●如果问题发生在这时,而不是那时,会有什么偏差、区别或特征?

这些问题能帮我们确定程序中的什么因素发生了改变。如果什么也没有改变,就说明没有问题。我们的注意力应当放在以下问题上:出现结果偏差时,是什么因素导致了变化?

图 6-10 是非矩阵
注:确认要解决的问题,就用这个矩阵处理你所知道的信息,回答这些问题有助于你找到问题之所在,证实你的结论或推测。

注意每一个变化发生的日期,也可以帮助我们把问题的产生与过程中的某种特殊变化联系起来。也许是不同的人做这项工作导致了差异的出现,也可能是这里发生了雷暴,还有可能是由于一种新的原材料的引入。

假设

假设是一个简单的推测或有关该问题可能原因的猜测。我们在数据收集和分析的基础上提出假设,然后验证这些假设以确定我们的猜测是否准确。在这里,所有可能的猜想与推测都应当被列举出来,不应该排除任何可能,即使是看起来有些荒唐的猜想或是由外行提出来的。

我最喜欢的一个解决问题的实例来自于一个日本半导体生产厂。该工厂要解决一种新芯片产量低的问题,工程师们疯狂地工作想找出问题所在,但是毫无进展。一天早上,一个刚进厂工作不久的18岁姑娘正在上班的路上,她骑着一辆自行车,当她正要到达厂房的时候,一列火车经过,她只好停下来直到火车通过她才能继续前行。

当她站在那里望着火车的时候,她注意到地面在震动,同时她也在想产量的问题,并想可能火车震动是其中的一个原因。她把想法告诉了上级,她的上级转达给了工程师。其中一位工程师决定验证一下这个假设,他租了一台挖掘机,在厂房和铁轨之间挖了一条大沟,在沟里注满水以吸收震动,产量的问题就这样解决了!(随后公司把他们的设备改成防震的——挖沟只是一个临时的解决办法。)

在许多环境下,类似这个女孩的想法几乎是被忽略的,因为她不是工程方面的专家。然而,在日本,来自任何人的意见和建议都是受欢迎的。

因果图

建立假设的一个最常用的工具就是石川图或称做因果图,也被称为鱼骨图,因为看起来像鱼的骨架。图6-11是因果图的一个示例,它可以单独使用也可以与是非分析结合使用。有四种标准的原因类别,这里我们用的是人力、机械、方法和原材料(可能还有其他的原因,但这四种是最常见的)。对每一个因素,我们都要询问是否因其变化导致了问题的发生:一个员工是否没有经过相应的培训就被安排了工作?问题开始的那天是不是有人病了?是不是操作人员没有遵照标准的操作流程?机器是否做了调整?是否采用了不当的方法?原材料是否有缺陷或不正确?

图 6-11 石川图

利用头脑风暴收集一组想法,所有原因都被列在分支上。再次必须强调的是,不要事先排除任何可能的原因。

验证假设

一旦确定假设,就必须验证假设。要验证假设,首先就要提出疑问,这个假设是否可以同时解释该问题的正反两方面,或者说,这个原因必须能同时解释是与不是两种结果。如果不能,它可能不是真正的原因。

为了节约时间,团队通常要尽力确定哪些原因是最有可能的,可以简单地凭直觉判断。头痛通常是由于压力导致的,所以医生会询问病人是否最近有很大的压力,如果不是,会验证其他可能的原因,也许需要对病人进行一系列的检查,如脑部扫描、血液检测,等等。

验证方法如下:

●验证每一个可能的原因是否符合问题所描述的情况,特别是在两种截然相反的情况下。

●“仅仅是如果”的假设也要全部验证。

最有可能的原因,就是最符合问题所描述的情况,或者猜想成分最少的原因。为了确认它,你现在必须对这个假设做出简要的证明。

一个方法就是看你能否通过控制这些可能导致偏差的因素来得到预想的结果。如果能,你可能就发现了真正的原因。如果医生认为你是过敏性头痛,检验就是要确定过敏源是否存在,如果确实存在,你会被建议需要避免接触过敏源,如果头痛消失了,那么过敏就是最大可能的原因。请注意,我们可以通过把你故意暴露在过敏源来测试这一点,但是大部分人都满足于头痛消失了,而不愿意做这个检验的另一部分。然而,在一般的假设验证中,这是一个有效的验证方法,以确认这个原因是否是我们要找的原因。

行动

当我们验证假设或者寻找问题发生的根本原因时,可以采取的行动有三种。

●临时行动:在问题的原因未找到之前,可以用临时行动来争取时间,但这是治标不治本的方法。例如,在医生没有确定你头痛的原因之前,你可能会先吃一些止痛片。

●适应行动:你去决定接受或适应这些问题。例如,有些人知道自己对某种食物过敏应该放弃它,但是他们太喜爱这种食物了,所以决定去接受和适应这种过敏症状。

●纠正行动:这是能真正解决问题的唯一途径。它直接指向造成问题的真正根源,而不是仅仅减轻症状。

实验设计

很多时候问题不是单一的原因导致的。举个例子,一个生物技术产品可能有很多成分,每一种成分都不能超出一定的范围,否则最终产品就很有可能有问题。我知道的一个实例就是,某生物产品的问题被归咎于一种酶,但实际上却是由于缓冲浓度不正确造成的。这个问题可以用实验设计来验证,通过同时改变几种因素然后观察结果。这个方法能同时验证一阶(独立影响因素)和二阶(互动影响因素)的影响,如果不运用这个方法我们很难识别二阶的影响。例如,缓冲液的问题很有可能是温度和浓度两个互动因素同时导致的。

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