七大分析原因方法

1. QC七大手法

前言
公司应具备质量意识、危机意识、改善意识、寻求自身工作的改善方法，在管理上应用统计技术和观念，在全员工努力之下来满足顾客要求和社会要求。
在品质活动中所采用的统计方法，即我们常讲的“品管七大手法”和“品管新七大手法”。

第一章 品管七大手法简介
品管七大手法：
检查表——收集、整理资料；
排列图——确定主导因素；
散布图——展示变量之间的线性关系；
因果图——寻找引发结果的原因；
分层法——从不同角度层面发现问题；
直方图——展示过程的分布情况；
控制图——识别波动的来源：
一、检查表（数据采集表）
系统地收集资料和累积数据，确认事实并对数据进行粗略的整理和简单分析的系统的统计图表。
注意几点：
用在对现状的调整，以备今后作分析；
对需调查的事件或情况，明确项名称；
确定资料收集人、时间、场所、范围；
数据对人员的能力进行培训；
二、排列图
用从高到低的顺序排列的一组矩形表示各原因出现频率高低的一种图表，原理是80%的问题仅来源于20%的主要原因。
注意几点：
明确问题和现象；
寻找不良的情况统计数据；
频率计算和累计；
对频率从高到低的顺序排列；
三、散布图
研究成对出现的不同变量之间相关关系的坐标图。
注意几点：
收集足够的数据，至少年宫30对；
横坐标表示数据（原因），纵坐标表示因变量（结果）；
正确判断变量之间的关系模式；
因果图的后续工作，提供直观的相关性验证；
四、因果图
用于寻找造成问题产生的原因，即分析原因与结果之间关系的一种方法。
注意几点：
充分组织人员全面观察，从人、机、料、法、环、测方面寻找；
针对初步原因展开深层的挖掘；
记下制图部门和人员、制图日期、参加人员；
五、分析法
按照一定的类别，把记录收集到的数据加以分类整理的一种方法。
注意几点：
确定分层的类别和调整的对象；
设计收集数据的表格；
收集和记录数据；
整理资料并绘制相应图表；
比较分析和最终的推论；
分层法示例：
某空调维修部，帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏，通过现场调查，得知泄漏的原因有两个：一是管子装接时，操作人员不同（有甲、乙、丙三个维修人员按各自不同的技术水平操作）；二是管子和接头的生产厂家不同（有A、B两家工厂提供配件）。于是收集数据作分层法分析（见表一、表二），试说明表一、表二的分层类别，并分析应如何防止渗漏？
六、直方图
用于分析和掌握数据的分布状况，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。
注意几点：
确定过程特性和计算标准值；
收集数据，必要是计量值数据；
数据针对一个范围时期收集至少50-100个；
确定积差分组组界、组间距；
作次数分配表；
七、控制图
控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。
控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值（或由质量特性值获得的某种统计量）；腊敏模横轴代表按时间顺序（自左至右）抽取的各个样本号；图内有中心线（记为CL），上控制界限（记为UCL）和下控制界限（记为LCL）三条线（见下图）。
注意几点：
确定产品型号、工序名称、品质特性；
确定子组大小（4-5）、收集成电路100个以上数据和频率；
计算各组的平均值X（取至测定值最小单位下一位数）
计算各组之极差R（最大值-最小值=R）；
计算总平均X
计算极差的平均R
计算控制界限
X控制图：中心线（CL）=X
控制上限（UCL）=X-AR2

第二章 品管新七大手法概述
一、品管新大手法的来源
1972年日本科技联盟整理出七个新手法；
1977年在日本开始在企业中推行实施；
1978年由日本水野滋，近藤良夫教授召开研讨会命为“品管新七大手法”；
1979年日本科技联盟正拿改式公布品管新七手法。
二、品管新、旧七大手法浅说
品管新七大手法的使用情形，可归纳如下：
关联图——理清复杂因素间的关系；
系统图——系统地寻求实现目标的手段；
亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；
矩阵图——多角度考察存在的问题；
PDPC法——预测设计中可能出现的轮缓障碍和结果；
箭条图——合理制定进度计划；
矩阵数据解析法——多变量转化少变量数据分析；
品管新七大手法的特点：
整理语言资料；
引发思考，有效解决规零乱问题；
充实计划；
防止遗漏，疏忽；
使有关人员了解；
促使有关人员的协助；
确实表达过程；
品管新七大手法在品管手法中的地位：
并不取代品管七大手法；
与品管七大手法相辅相成；
与品管七大手法的差异。
两种品管七大手法的区别：
品管七大手法
品管新七手法

理性面
感性面

大量的数据资料
大量的语言资料

问题发生后的改善
问题发生前计划、构想

两种品管手法之间相辅相成；

2. 七大手法是指什么

七大手法是关系图，系统图法和KJ法，辩漏箭头图法和矩阵图法，PAPC法和矩阵数据解析法。关系图，又称关联图是用来分析事物之间原因与结果，目的与手段等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

七大手法特点

品管新七大手法，也叫品管新七大工具，是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的旧品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应谈灶闭用在具体的实际工作中。

七大手法主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有老七种和新七种之分，质量问题的原因多方面来源于含裂不同条件，为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源需要进行追溯进行分类，再进行质量分析的方法。

3. QC七大手法是哪7种

QC七大手法又称作品管七大手法，分别是：控制图、因果分析图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图。

1、控制图

控制图又称为管制图。用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

2、因果分析图

所谓因果分析图，就是将造成某脊旦猛项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

3、直方图

直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

直方图的作用：显示质量波动的状态；较直观地传递有关过程质量状况的信息；通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

4、排列图

排列图又称为柏拉图、重点分析图、ABC分析图，排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。

分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓樱桥住影响质量的主原因素。

5、检查表

检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效，主要作为记录或者点检所用。

6、层别法

层别法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

例如，按不同时间，不同班次进行分迟轮层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

7、散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。

假定有一对变量x和y,x表示某一种影响因素，y表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x和y的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断x和y的相关情况。

4. 分析问题原因关键项的方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：
1、对比分析法
也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。
2、因素分析法
又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
3、相关分析法
揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。
4、差额计算法
确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

5. qc的七大手法是什么

QC七大手法：

（1）关联图(Relationship Diagram)

关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

（2）亲和图(Affinity Diagram)

亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。

（3）系统图(System Diagram)

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

（4）过程决策程序图(PDPC)

过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。

（5）矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

（6）矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

（7）箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

(5)七大分析原因方法扩展阅读：

1、在质量管理发展史上先出现了“QC”，产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。QC职能为生产加工过程中的管控及制程数据的统计分析，并将相关信息提供给其它部门。

2、质量控制的主要功能就是通过一系列作业技术和活动将各种质量变异和波动减少到最小程度。它贯穿于质量产生、形成和实现的全过程中。除了控制产品差异，质量控制部门还参与管理决策活动以确定质量水平。

3、质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素。以达到质量要求，获取经济效益，而采用的各种质量作业技术和活动。

4、质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

6. 如何分析质量的根本原因

如何分析质量的根本原因

:很多时候，我们只是把现象当做根本原因，这是质量人需要解决的问题。光靠我们质量人是远远不够的，质量的推广要让全公司每一个角落都渗透质量的意识，这样公司的质量才会有进步...

做了十几年的质量，我最关注的是找出根本原因。无论是公司内部、员工、产品质量还是给客户的改善，如果找不到根本原因，其他不良状况就会连续发生，组织最后就要救火。很多时候，我们只是把现象当做根本原因，这是质量人需要解决的问题。光靠我们质量人是远远不够的，质量的推广要让全公司每一个角落都渗透质量的意识，这样公司的质量才会有进步。

在QC七大手法里面，用到原因分析的是因果分析图，也叫鱼骨图。需要提醒的是排列图，也叫柏拉图，我做到第八年时，才发现它是不可以做原因分析的。它是找问题的，是分析和寻找影响质量主原因素的。在新QC七大手法中，有两个是可以用来做原因分析的：一个就是系统图，还有一个是关联图。除了这三个方法，还有正交试验、交叉实验、假设实验等等方法。

因果图是用于单一问题的原因分析。鱼骨图，就一个鱼头下面就一根鱼刺，千万不要把两个问题放在因果图里一起分析。有些做得不到位的公司把两个问题放在一起分析，比如把外观不良和供应不良一起做原因分析，最后就错了。因果图一定是针对单一的问题来做。系统图也是分析单一问题的，层层展开，然后告诉你原因之间的关系。关联图可以做两个或者两个以上的原因分析，而且它的很多原因之间是有关联的。但是关联图很复杂，大家在对关联图掌握之前，建议多使用因果图和系统图。

还有一个方法就是5
Why分析。在系统里面，其实也要求做预防性维护、预测性维护，但总是有人不按照游戏规则来做。有些公司就会对员工做惩罚，但是他们以后还是会这样犯错误。我们要思考如何教会员工去做各方面的改进，例如要想想有没有这方面的标准，为什么没有。有时80%的问题不是员工的问题，而是管理上的问题。

进行5
Why分析时，如果你问到最后一个答案无法控制的时候，请回答上一个答案。上面一个答案已经有可以采取的方法了，我觉得到那个地方可以截止了，那就是一个末端因素，我们所说的根本原因。可以直接采取对策的那部分因素，叫末端因素。

所有的问题其实是可以分解的，分解成销售问题、设计问题、生产问题、运输问题、安装问题等等。我们不能把所有问题都放在质量的筐子里面，说是质量问题。其实大家都存在问题，我们只是协助、教育、管理，帮助大家解决这些问题。我觉得质量这种思维，如果在公司生根开花，能够给到每一个部门、员工甚至到高层，他就会慢慢理解地理解什么是质量。

我们一定要去分解，具体到每一个问题，然后每一个问题都有相应的人员做分析、改进，公司才能够理解什么是质量。

如果站在一个更高的角度来看的话，其实质量是用很多方法的，并不是说我们抓着一个标准或者功能不放。作为公司的高层，作为总监或总经理的角色，他就会衡量质量跟公司的风险。作为高层就要考虑，不仅仅为了质量而做质量，很多时候你要能掌握风险。无论我们是做体系、做流程或者是做改进的，都是在降低风险。客户也想降低风险。出现质量问题时，我们拿出依据来告诉客户，当时我们产品出厂的状态是合格的，这也叫可追溯性。如果没有可追溯性，就要赔偿客户的损失。还有一些是客户使用不当造成的问题。

原因分析有四个重要环节。第一个，是要对存在的问题、原因作分析。第二个是要展开问题的全貌。第三个，我认为最重要的，要分析到可直接采取对策那一层。第四个，要恰当地运用这些统计方法。原因一定是具体的，不是抽象性的。
例如供应不合理，然后又说员工的品质意识差，没按照流程做，后来又说来料不合格，如果不找到根本原因是很难改的。还有一种是人为式的。很多公司都会遇到这样的问题，例如设备原因，一分析是因为没钱，没钱是因为效益不好，然后是因为领导不得力，分析到这一层就没法改了。我们一定要分析到可以采取措施的那一层，哪怕它是第一原因，如果它没有对策方法，你不要把它作为根本原因。你可以做的是采取对策的那一部分。

我认为在分析根本原因时，QC方法宁可不用，也一定不能错用。尤其是如果大家以后要参加全国的六西格玛发布会或者是一些重要场合的话，用错就不行。另外，还要学以致用，也就是要知行合一，运用之后才能有收获，千万不能纸上谈兵。

一间公司如果想要把质量做强，仅靠我们这些质量人是远远不够的，应该把全公司的人都带动起来。要做好质量，纵横要联系，上下也要联系，要四通八达。上要跟总经理沟通，下要跟主管沟通，横向要跟生产、工程师、财务、人事等沟通。所以质量人要有很强的交际能力和沟通能力，要学会合纵连横，把公司的所有资源都整合起来才能提高质量。

7. 质量管理里面，进行问题原因分析的方法有哪些

共七种统计分析方法,另一种是综合运用

在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。
一、引言
20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程的预防为主。SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统计方法。
二、SPC的理论要点
在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。SPC理论要点主要包括以下内容。
1．产品质量的统计观点
产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。(2)产品质量的变异具有统计规律性。认识了统计规律的特点和性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。控制图就是在这种思想指导下提出来的。
2． 抓住异常因素就是抓住主要矛盾
将质量因素分为偶然因素和异常因素。偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。难以去除。反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。控制图是发现异常因素的主要工具。
3．稳定状态是生产过程追求的目标
在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。建立全稳生产线是建立产品质量保证体系的基础。
4．预防为主是质量管理的重要原则
SPC中的控制图和其他经常采用的统计方法，在实际应用中都遵循预防为主这一质量管理的重要原则。
在SPC的进行过程中有一个关键的步骤，即确定关键变量，(关键质量因素)，要完成这一工作，要对生产过程中每道工序进行分析，此时我们常用的是因果图。当要找出对最终产品影响最大的关键变量时，我们常采用排列图。下面对排列图和因果图的使用进行举例说明。
三、排列图
现场质量管理往往有各种各样的问题，我们应从何入手?怎样抓住关键?一般说来，任何事物都遵循“少数关键，多数次要”的客观规律。例如，大多数废品由少数人员造成，大部分设备停顿时间由少数故障引起。排列图即是一种能够反映出这种规律的图。此图是将各种问题按原因或状况分类，把数据从大到小排列后所作出的累计柱形图。
例一：某厂为降低多层印制板的翘曲度，对98年6月至99年5月期间印制板产生翘曲超标的原因进行统计，列出统计表，做出排列图。
表1翘曲度超标因素统计表
序号 1 2 3 4 5
项目 层压产生翘曲 热风整平产生翘曲 布线不匀产生翘曲 其他 合计
频数 82 11 6 3 102
累计频数 82 93 99 102
累计百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列图的作法如下：
步骤1：针对所存在的问题收集一定期间的数据，此时间不可过长，以免统计对象有变动；也不可过短，以免只反映一时情况而不全面。然后将数据按原因、工序、人员、部位或内容等进行分类，并统计各
项目的频数。参见表1。
步骤2：将工序按频数从大到小排列，并计算各自的累计百分比，计算结果见表1所示。
步骤3：以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小依次列出各工序，将频数用直方表示，成为挪若干个直方相连由左至右逐个下降的图形，即排列图。见图1所示。
步骤4：以右侧纵坐标为比率，依次将各工序的累计比率用折线表示，参见图1。注意，累计比率100％刻度应对应于不合格品频数102的高度。
排列图是一种频数分布图，用于找出少数关键，分清主次，抓住主要矛盾。因次，对于排列图应注意观察以下几点：(1)哪一项是最主要的?前多少项是包含60％以上内容，?(2)哪些项目采取措施后，可使存在的问题减少百分之几?(3)对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化。本例由图1可以看出，出现翘曲超标的主要原因是由层压工序引起的，占总数的80．4％。换句话说，只要解决了这道工序的问题，由翘曲超标产生的不合格率就可以降低80．4％。因果图是日本质量管理专家首先提出的。在发生质量问题后，为了找出其原因，分析与研究诸原因之间的因果关系而采用的一种树状图，或鱼刺图，就是因果图。它把影响产品质量的诸因素之间的因果关系清楚地表现出来，使人们一目了然，便于采取措施解决，因此，因果图广泛应用于制造业和服务业中。下面结合实例介绍因果图。例二：在上一例里已经提到应用排列图分析多层板翘曲的原因，并己知层压是多层板产生翘曲的主要质量因素。那么，现在希望通过因果图找出层压过程中使多层板产生翘曲的主要原因。以便采取有针对性的措施来解决问题。
因果图的作法如下：
步骤1：将层压为何产生翘曲作为该问题的特性，在它左侧画一个从左到右的粗箭头，
步骤2：将造成板翘曲的原因分为人、设备、工艺、材料四大类，用长箭头表示，见图2。
步骤3：分别对人、设备、工艺、材料进行分析，找出导致它们不好的原因，逐类细分，直到能具体采取措施为止。具体参见图2。例三：某研究所为解决SMT表面贴装质量不好的问题，对影响表面贴装质量的诸因素进行分析，并希望通过因果图找出表面贴装质量不好的主要原因，以便采取有针对性的措施来解决问题。