一个质量问题摆出来，能想到的原因往往几十条。全试一遍既费时又容易跑偏，所以需要一个先发散再收敛的过程。鱼骨图与因果矩阵，正好一放一收。
把问题写在鱼头上，从人、机、料、法、环、测几个方向拉出主骨，再把可能的原因挂上去。它的价值在于把团队的看法集中到一张图上，避免只盯着自己熟悉的那一类原因。画的时候尽量具体，写设备参数没校准比写设备不好用有用得多。
把鱼骨图上的原因作为行，把客户或过程关注的结果指标作为列，逐个评估每一条原因对各指标的影响强弱，给出分数，再按总分排序。分数不必精确，关键在于把团队的分歧摆到台面上讨论，形成相对一致的先后顺序。
排在前面的少数几条原因，就是后续重点验证的对象。
先用鱼骨图发散，尽量把可能的原因列全；再用因果矩阵收敛，把影响大的挑出来。收敛之后未必立刻下结论，还要用数据验证：可以做分层对比、假设检验或相关性分析，看排在前面的原因是否真的和结果相关。
没有数据验证，矩阵的排序只是团队的主观判断，可能集体看走眼。
一个是把人的态度当根因。写进员工责任心不够，既验证不了也改不动，实际往往另有流程或工具上的原因。另一个是只往下挖一层，写设备故障却没追问为什么故障，很可能停在表面。再一个是团队里职级高的人先开口，后面的意见就跟着走，图就失真了。
先各自写下原因再汇总，减少从众；用数据说话，谁的看法有记录支撑就优先；对排在前面的原因当场定下验证方式和负责人。把讨论结果落到一张表上，下次复盘还能接着用。
写设备老化不如写主轴间隙超出规定，写培训不足不如写新员工未做过某工序的实操考核。原因越具体，验证和整改的方向就越清楚；停在笼统的词上，讨论了也难落到行动。
问题往下问几次为什么，往往能从表面现象追到更深的管理或设计原因。追得太浅，改的只是表象，问题还会换个样子回来；追得过深，又可能超出项目范围。一般追到能动手改的层级即可。
因果矩阵的打分难免带有主观。可以让不同岗位的人分别打，再比对差异大的条目重点讨论；也可以用少量数据交叉验证排在前面的原因。打分的意义在于形成共识，不在于分数的精确。
把鱼骨图和矩阵留档，日后同类问题再出现时可以直接翻出来对照，看是旧原因复发还是新因素冒头。积少成多，这套资料就成了团队的排查手册。
画图时容易只盯车间内部，忽略来料、环境、客户要求变化这些外部因素。把供应、销售、客服的人拉进来一起讨论，视野才全，根因也不至于只往自己身上找，讨论的结果也更接近事实。
鱼骨图打开思路，因果矩阵收拢重点，数据验证最终定音。三步走下来，找根因就不再是凭经验猜，而是一段有章可循的过程。
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