根本原因分析（RCA）是一項結構化的問題處理法，用以逐步找出問題的根本原因并加以解決， 而不是僅僅關注問題的表征。這要求我們要透過冰山一角，找到隱藏在水下的部分。
當然，任何一個問題，如果我們刨根究底，不加任何限制，我們甚至可以將其原因追溯到文明，因此，“適可而止,命中要害” 就顯得特別重要。
一般來講，根本原因要從下面三個維度進行一定的深挖，深挖到一個可執(zhí)行層面（actionable level)，即直到可以采取有效措施為止：
物理原因（技術原因），如原材料錯誤、設備故障
人的原因，如錯誤操作、遺漏的操作導致問題發(fā)生
體系原因，如流程、方針等不能支持正確的決策導致問題發(fā)生
下面來看這7個秘密武器都有哪些？魚骨圖 Fish b
一、魚骨圖：又名因果圖（Cause and effect daigram）, 由日本管理大師石川馨先生發(fā)明，故又名石川圖。此工具簡明實用，深入直觀，是精益活動中常用武器。
要點：
右邊魚頭是果(effect)，左邊魚骨和魚刺是因（cause)；
魚骨是大的要因(main-cause)，魚刺是小的要因（sub-cause);
現(xiàn)場作業(yè)大的要因一般為5M1E：人、機、料、法、環(huán)、測；
管理類問題大的要因一般為：人、事、地、時、物；
此武器搭配頭腦風暴法使用更佳。
PS：頭腦風暴法（Brain Storming），一種通過集思廣益、發(fā)揮團體智慧，從各種不同角度找出問題所有原因或構成要素的會議方法。BS有四大原則：嚴禁批評、自由奔放、多多益善、搭便車。
二、5-why分析法：又稱“5問法”，就是對一個問題點連續(xù)以5個“為什么”來追問，以追究其根本原因；之所以叫 5 Why，是因為大多數(shù)問題通過問5個問什么基本能找到其根本原因。
三、故障樹分析(Fault Tree Analysis:簡稱FTA) 又稱事故樹分析，由美國貝爾電報公司的電話實驗室于1961年提出，是安全系統(tǒng)工程中重要的分析方法，常用于各種復雜設備問題的原因分析
一般來講，安全系統(tǒng)工程的發(fā)展也是以故障樹分析為主要標志的。故障樹分析法故障樹分析法1974年美國原子能委員會發(fā)表了關于核電站危險性評價報告，即“拉姆森報告”，大量、有效地應用了FTA，從而迅速推動了它的發(fā)展。
FTA 以數(shù)學為基礎，采用邏輯符號幫助分析，直觀、明了，思路清晰，邏輯性強，可以做定性分析，也可以做定量分析。
從一個可能的事故開始，自上而下、一層層的尋找頂事件的直接原因和間接原因事件，直到基本原因事件，并用邏輯圖把這些事件之間的邏輯關系表達出來。
四、柏拉圖 Pareto Chart ：又名主次因素圖、排列圖，可看作是按降序排列并帶有累積百分比的特殊柱狀圖，是十九世紀的經濟學家“維爾法度·柏拉圖”的一種分析方法。
要事diyi，凡事抓重點。此法背后的核心原理就是20/80法則。把數(shù)據(jù)按次序排列區(qū)分，在原因分析時可以找到“關鍵少數(shù)”（Vital Few）和“非關鍵多數(shù)” (Trival Many)，并予以區(qū)分。
柏拉圖的主要用途
(1)按重要順序顯示出每個質量改進項目對整個質量問題的作用；
(2)識別進行質量改進的機會。
(即識別對質量問題有影響的因素,并加以確認)
作圖步驟
1) 選擇要進行質量分析的項目；
2) 選擇用來進行質量分析的度量單位，如出現(xiàn)的次數(shù)（頻數(shù)、件數(shù)）、成本、金額或其他；
3) 選擇進行質量分析的數(shù)據(jù)的時間間隔；
4) 畫橫坐標；
5) 畫縱坐標；
6) 在每個項目上畫長方形，它的高度表示該項目度量單位的量值，顯示出每個項目的影響大小；
7) 由左到右累加每個項目的量值（以％表示），并畫出累計頻率曲線（帕累托曲線），用來表示各個項目的累計影響；
8) 利用柏拉圖確定對質量改進為重要的項目（關鍵的少數(shù)項目）。
五、失效模式及后果分析
六、樹狀圖 Dendrogram：亦稱樹枝狀圖，Dendro即希臘語中的“tree” 。樹形圖是數(shù)據(jù)樹的圖形表示形式，以父子層次結構來組織對象，是枚舉法的一種表達方式。
風靡的麥肯錫金字塔原理 MECE法則，其實本質就是個樹狀圖而已，并不高深。
所謂： MECE=Mutually Exclusive Collectively Exhaustive。
即： 相互獨立，*窮盡。
也是初中學生學習概率問題所需要畫的一種圖形
近幾年流行的思維導圖 Mind map，其實就是樹狀圖哦，只不過更加思維圖像化了。對了，Mind map的在線工具有很多。
七、散點圖（scatter diagram）：即通過分析數(shù)據(jù)點在直角坐標系平面上的分布，來判斷兩變量之間是否存在某種關聯(lián)的一種圖形工具。
散點圖中包含的數(shù)據(jù)越多，比較的效果就越好。
散點圖與折線圖相似，而不同之處在于折線圖通過將點或數(shù)據(jù)點相連來顯示每一個變化。
散點圖是回歸分析的基礎。在回歸分析中，散點圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對數(shù)據(jù)點進行擬合。
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