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六西格玛之因果矩阵图引言在现代管理和生产体系中，六西格玛（Six Sigma）是一种以数据驱动的方法和工具，旨在提高质量和效率，减少变异性和缺陷率。
六西格玛采用了一系列统计分析和管理策略，帮助组织识别并解决问题，从而实现持续的改善。
因果矩阵图（Cause and Effect Matrix Diagram），也称为鱼骨图（Fishbone Diagram）或石墨盘（Ishikawa Diagram），是六西格玛中常用的工具之一。
它可以帮助团队全面理解问题的根本原因，并找出相关的因素。
本文将介绍因果矩阵图的定义、使用场景、绘制方法以及应用实例，以帮助读者更好地理解和应用这一工具。
定义因果矩阵图是一种用于分析和解决问题的图形工具，它通过将问题链接到可能的原因，帮助识别问题的根本原因和相关因素。
这种图形工具形状类似于鱼骨，因此也常常被称为鱼骨图。
使用场景因果矩阵图可以在各种领域和场景中使用，例如生产制造、服务行业、软件开发等。
它可以帮助团队快速分析和解决问题，并促进团队合作和沟通。
以下是一些适用于因果矩阵图的使用场景：1.产品质量问题：当产品出现质量问题时，团队可以使用因果矩阵图来确定可能的原因，从而采取相应的改进措施。
2.流程优化：对于复杂的流程或业务流程，团队可以使用因果矩阵图来分析并改进关键因素，以提高效率。
3.项目计划：在项目计划阶段，团队可以使用因果矩阵图来确定可能影响项目成功的因素，并制定相应的应对策略。
4.服务问题解决：当客户投诉或问题发生时，团队可以使用因果矩阵图来追踪可能的因素，并采取适当的措施来解决问题。
绘制方法绘制因果矩阵图需要以下步骤：1.定义问题：首先，团队需要明确定义问题，并确保所有成员对问题的定义达成共识。
2.确定主要因素：接下来，团队需要确定可能与问题有关的主要因素。
这些因素通常可以分为六个类别，即人员（People）、方法（Methods）、材料（Materials）、机器（Machines）、测量（Measurements）和环境（Environment）。
因果矩阵（CE Matrix）——找出关键的第⼀步因果矩阵（C&E Matrix）因果矩阵和因果分析有什么不同？矩阵的应⽤有什么优势？如果你⼤学线性代数学得不好，矩阵⽤得不顺⼿？别担⼼这些问题，矩阵再复杂，也是由简⼊繁的，我们使⽤的因果矩阵真的是简单的不能再简单的⼩学运算了，这⾥的矩阵是⽅便我们计算⽽采⽤的，⽤得是量化的指标，我们的⽬标是，经过因果矩阵的筛选后，找出⼏个得分⽐较⾼的“嫌疑根因”，晋级到失效模式与影响分析（FMEA）去⽐较决定优先级。
失效模式与影响分析（FMEA）找到关键x后，可以通过试运⾏来找到改进的切⼊点。
因果分析矩阵不是因果分析图，但是它们确实有⼀点相像，都是从若⼲关键肇因中找到对过程结果输出变量有较⼤影响的肇因。
不过，因果矩阵是⿊带⼯具，在应⽤它时，团队已经对过程内波动的绝⼤多数来源有相关资料可以查证理解，对整个流程或问题有较深的理解。
因果矩阵也可以视为⼀个简化的质量功能展开矩阵，但不是对⼀个产品或者⼀个⼤的流程进⾏分析，它的上游输⼊是流程图和⼀系列数据计划，过程映射也是很好的输⼊，如果你所关注的问题不是很复杂，那么利⽤因果图，给思维来个拓展也是可以的。
因果矩阵将关键输⼊与关键输出（客户需求）联系起来，利⽤相关性和重要性给输⼊计算得到⼀个衡量值。
流⾦花园⼩区已经连续发⽣了⼏起⼊室盗窃案，⼩区安全保卫处主任为此深感内疚。
他觉得⾃⼰还是⽐较负责任的，但是为什么盗窃案还是接⼆连三的发⽣，⽽且偏偏就在他负责的地点。
为此，他咨询了⼏位六西格玛专家，研究了盗贼⼊室盗窃成功的种种可能。
即盗贼发现周遭情况允许，则破门⽽⼊或者乘虚⽽⼊，那么就有以下⼏种原因：⼀，防盗门窗未安装或根本不防盗；⼆，家⾥没有⼈在，门窗未锁；三，⼩区部分建筑利于盗贼攀爬并窥视；四，保安巡逻不⼒。
这个因果矩阵图的客户竟然是“⼩偷”，我们提炼盗贼偷盗的⼏个重要条件，即这位“客户”的重要要求，按照对盗贼来说的重要程度进⾏１－１０打分，（团队需要客观地达成统⼀意见）进⼊住房的难度——9分；威慑作⽤——7分；进⼊后偷盗的难度——6分。
对客户的重要
性排序
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求
需求需求
过程步骤
过程输入
1234567891011121314151617181920
合计
规格下限目标规格上限
因果矩阵
这个表格提供了FMEA 的起始输入。
当任何一个输出变量（需求）是不可接受时，这代在的“效果”。
当任何输入变量处于一个不可接受的设置状态时，这就产生了一个“失1. 列出主要流程输出变量
2. 对每个变量用一个1到10 的标尺来评定它对于客户的重要程度
3. 列出重要流程输入变量
4. 使用1，3或9来给那些变量与每个输出变量之间的关系打分
5. 挑选最前面的输入变量作为FMEA 过程的开始。
确定挑选出来的每个变量会出现怎样的并将这个信息填在FMEA 的失效模式列中。
并将这个信息填在FMEA的失效模式列中。
1415
需求
需求
总和
000000000000000000000
，这代表了一个潜个“失效模式”。
怎样的“问题”，。
因果矩阵1范围本文件阐述了因果矩阵的设置和实现，以便在工程实践中使用。
它目的是描述一种简单的格式，用于支持不同工程专业之间在项目或维护活动中信息交流的一致性。
该文件定义了因果矩阵内容的最低要求。
该内容来自于现有设计文件，例如管路和仪表图（P&ID）或文字说明。
如何将因果矩阵中定义的关系转换为PLC/DCS应用程序的功能或源代码，不在本文件范围内。
此外，本文件不涉及在专用自动化平台上实现复杂的和/或顺序逻辑，这需要执行/遵循额外的规定。
因果矩阵可用来记录工厂设备的故障反应，因此可以用作必要的安全验证参考点。
本文件中定义的因果矩阵与鱼骨图或石川图的范围不同，后者在文献中一般被称为因果图。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T5094.1-2018工业系统、装置与设备以及工业产品结构原则与参照代号第1部分：基本规则GB/T40214-2021流程工业中电气和仪器仪表工程的文件种类ISO7200技术产品文件标题栏和文件标题中的数据字段3术语定义和缩略语3.1术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1.1因果矩阵cause and effect matrix用相应的关系（3.1.4）将原因（3.1.2）及其结果（3.1.3）关联起来的矩阵。
注：类似定义参见ISO10418:2003第5章和C.1，用于石油和天然气行业的海上生产平台。
3.1.2原因cause在生产过程中引发技术系统响应的事件。
注1：一个典型原因是过程变量的物理变化，可能导致非预期的与/或不可容忍的条件。
这可能是压力增加超过允许的设定点或质量超出制造公差。
注2：原因也可能是机械装置的位置发生了变化。
（例如阀门的位置指示器或机械臂的运动或泵的故障）。
注3：原因被明确地定义、登记并通过其源标识符（如带有标签名称和触发点的传感器）进行报告。
