ការវិភាគមូលហេតុឫសគល់
ការវិភាគមូលហេតុឫសគល់ គឺជាវិន័យនៃការសួរថា ហេតុអ្វីបានជាអ្វីមួយខុស រហូតដល់ចម្លើយលែងផ្លាស់ទី។ ជួសជុលឫស ហើយរោគសញ្ញានៅខាងលើវានឹងបាត់ទៅជាមួយ ជួសជុលរោគសញ្ញា ហើយវាត្រឡប់មកវិញ។ ការគ្រប់គ្រងគុណភាព ការឆ្លើយតបនឹងឧប្បត្តិហេតុ IT សុវត្ថិភាពអ្នកជំងឺ និងអាកាសចរណ៍ សុទ្ធតែតម្រូវឱ្យមានការវិភាគនេះ បន្ទាប់ពីការបរាជ័យ។ វិធីសាស្ត្រខុសគ្នាជាចម្បងត្រង់ អ្នកណាជាអ្នកវែកញែក។
វិធីសាស្ត្រ
ហេតុអ្វីប្រាំដងសួរ «ហេតុអ្វី» ចំពោះការបរាជ័យ បន្ទាប់មកចំពោះចម្លើយ ប្រាំដង។ មនុស្សម្នាក់ ឬក្រុមតូចមួយ។ លឿន និងថោក ហើយវារកឃើញខ្សែសង្វាក់មូលហេតុមួយ — ខ្សែដែលអ្នកសួរសង្ស័យរួចហើយ។ ល្អសម្រាប់ឧប្បត្តិហេតុតែមួយ ដែលមានយន្តការតែមួយ ខ្សោយនៅកន្លែងដែលមូលហេតុមានអន្តរកម្មគ្នា។
ដ្យាក្រាមឆ្អឹងត្រី (Ishikawa)មូលហេតុដែលតម្រៀបជាប្រភេទ — មនុស្ស ដំណើរការ ឧបករណ៍ សម្ភារៈ បរិស្ថាន — គូសជាឆ្អឹងចេញពីឆ្អឹងខ្នង។ អ្នកសម្របសម្រួលម្នាក់បំពេញវា ពីសំណើរបស់ក្រុមមួយ។ ទូលាយ ជាជាងជ្រៅ៖ វារាយបញ្ជីបេក្ខភាព ប៉ុន្តែមិននិយាយអ្វីអំពីថាមូលហេតុណាជះឥទ្ធិពលដល់មូលហេតុណាទេ។
ការវិភាគមែកធាងកំហុសមែកធាងតក្កវិជ្ជាពីលើចុះក្រោម ពីការបរាជ័យ តាមរយៈច្រក AND/OR ទៅព្រឹត្តិការណ៍មូលដ្ឋាន។ ម៉ត់ចត់សម្រាប់ប្រព័ន្ធវិស្វកម្ម ដែលគ្រឿងបង្គុំ និងរបៀបបរាជ័យរបស់វាត្រូវបានគេដឹង។ កសាងដោយអ្នកវិភាគ ត្រូវការទិន្នន័យដែលពិភពសង្គមកម្រមាន។
ការវិភាគ Paretoរាប់ឧប្បត្តិហេតុតាមប្រភេទ ហើយជួសជុលប្រភេទដែលបង្កឱ្យមានឧប្បត្តិហេតុភាគច្រើន។ ប្រាប់ថាការឈឺចាប់នៅត្រង់ណា មិនមែនអ្វីបង្កឱ្យកើតវាទេ — ជាឧបករណ៍តម្រៀបអាទិភាព មិនមែនជាឧបករណ៍រកមូលហេតុទេ។
Structured Democratic Dialogueមនុស្សដែលរស់នៅជាមួយបញ្ហា សរសេរមូលហេតុបេក្ខភាព បំភ្លឺវា ហើយបន្ទាប់មកវិនិច្ឆ័យ — ម្ដងមួយគូ នៅកម្រិត 75% — ថាតើមូលហេតុនីមួយៗជះឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់ដល់មូលហេតុនីមួយៗផ្សេងទៀតឬទេ។ ចម្លើយត្រូវបានផ្គុំជាផែនទីឥទ្ធិពល ដោយក្បួនដោះស្រាយមួយ (interpretive structural modelling) ហើយមូលហេតុនៅខាងក្រោមនៃផែនទី គឺជាឫស។ ការអនុវត្តហាសិបឆ្នាំ ការសន្ទនារាប់រយដែលបានកត់ត្រា។ វាជាអ្វីដែលគេហទំព័រនេះដំណើរការ។
ពេលណាក្រុមធ្វើបានល្អជាងអ្នកវិភាគ
សំណួរមួយជាអ្នកសម្រេច។ តើមាននរណាម្នាក់ក្នុងបន្ទប់ដឹងពីមូលហេតុឬទេ? បើម៉ាស៊ីនមួយខូច វិស្វករម្នាក់ដែលមានកំណត់ហេតុ នឹងរកឃើញមូលហេតុលឿនជាងមនុស្សដប់ប្រាំនាក់បោះឆ្នោត។ បើការដឹកជញ្ជូនយឺត អ្នកជំងឺរង់ចាំ សាលារៀនមួយកំពុងបាត់បង់គ្រូ ឬទីក្រុងមួយកំពុងបាត់បង់ទំនុកចិត្ត មូលហេតុរាយប៉ាយក្នុងចំណោមមនុស្សដែលពាក់ព័ន្ធ — វេនយប់ដឹងមួយ អ្នកចាត់ចែងដឹងមួយទៀត អតិថិជនដឹងមួយទីបី — ហើយគ្មានអ្នកវិភាគណាកាន់ទាំងអស់ទេ។ ពេលនោះ វិធីសាស្ត្រត្រូវតែប្រមូលមូលហេតុពីមនុស្សគ្រប់គ្នា ហើយឱ្យមនុស្សគ្រប់គ្នាវិនិច្ឆ័យការភ្ជាប់ បើមិនដូច្នោះទេ វារកឃើញតែអ្វីដែលអ្នកវិភាគជឿរួចហើយ។
លទ្ធផលរកឃើញពីរពីការស្រាវជ្រាវ ពន្យល់ថាហេតុអ្វីបានជាការពិភាក្សាក្រុមធម្មតា ក៏មិនធ្វើការនេះដែរ។ មនុស្សដែលត្រូវបានស្នើឱ្យតម្រៀបមូលហេតុតាមសារៈសំខាន់ មុនពេល ការភ្ជាប់រវាងវាត្រូវបានពិនិត្យ តម្រៀបវាខុស — ឥទ្ធិពលនៃអាទិភាពខុស — ហើយក្រុមដែលត្រូវបានស្នើសុំទស្សនៈ រាយប៉ាយទស្សនៈទាំងនោះទូលាយពេក រហូតគ្មានអ្វីមានសំឡេងភាគច្រើនទេ — ការគិតរាយប៉ាយ។ ការសន្ទនាមានរចនាសម្ព័ន្ធ ត្រូវបានកសាងជុំវិញទាំងពីរ៖ គ្មានការតម្រៀបទេ រហូតដល់ការភ្ជាប់ត្រូវបានវិនិច្ឆ័យ ហើយការភ្ជាប់ត្រូវបានវិនិច្ឆ័យម្ដងមួយ ដោយសំឡេងភាគច្រើនលើសលប់។
អ្វីដែលការវិភាគមូលហេតុឫសគល់ល្អមួយបង្កើត
- ផែនទី មិនមែនបញ្ជីទេ៖ មូលហេតុណាជះឥទ្ធិពលដល់មូលហេតុណា ដោយឫសនៅខាងក្រោម។
- ការភ្ជាប់នីមួយៗ ជាមួយការយល់ស្រប នៅពីក្រោយវា ដើម្បីឱ្យអ្នកអានអាចមើលឃើញថាអ្វីត្រូវបានសម្រេច និងអ្វីដែលមិនទាន់។
- ជម្លោះ នៅក្នុងកំណត់ត្រា ជាជាងត្រូវបានធ្វើមធ្យមភាគឱ្យបាត់។
- វិធានការដែលត្រូវបានវិនិច្ឆ័យទល់នឹងឫស មិនមែនទល់នឹងរោគសញ្ញាដែលឮខ្លាំងបំផុតទេ។
គំរូប្រាំពីរដំណាក់កាល ·
ឧទាហរណ៍ដែលធ្វើរួច ជាមួយតួលេខពិត ·
របៀបដែលគេហទំព័រនេះដំណើរការវា សម្រាប់ក្រុមប៉ុន្មានក៏បាន