(2)因果分析
因果分析法
因果分析法因果分析法(Causal Factor Analysis，CFA)目录[隐藏]• 1 什么是因果分析法• 2 因果关系的类型• 3 因果关系的分析方法• 4 因果关系分析法应用步骤• 5 因果分析法案例分析[1]• 6 相关条目•7 参考文献[编辑]什么是因果分析法因果分析法是通过因果图表现出来，因果图又称特性要因图、鱼刺图或石川图，它是1953年在日本川琦制铁公司，由质量管理专家石川馨最早使用的，是为了寻找产生某种质量问题的原因，发动大家谈看法，做分析，将群众的意见反映在一张图上，就是因果图。
用此图分析产生问题的原因，便于集思广益。
因为这种图反映的因果关系直观、醒目、条例分明，用起来比较方便，效果好，所以得到了许多企业的重视。
按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。
因果预测分析是整个预测分析的基础。
因果分析法（技术）运用于项目管理中，就是以结果作为特性，以原因作为因素，逐步深入研究和讨论项目目前存在问题的方法。
因果分析法的可交付成果就是因果分析图。
如下图所示：一旦确定了因果分析图，项目团队就应该对之进行解释说明，通过数据统计分析、测试、收集有关问题的更多数据或与客户沟通来确认最基本的原因。
确认了基本原因之后，项目团队就可以开始制定解决方案并进行改进了。
[编辑]因果关系的类型在社会经济现象之间，因果关系大致可分为函数关系、相关关系、因子推演关系等几种不同的类型。
1、函数关系函数关系是指几种社会经济现象之间存在着确定的数量关系。
在预测具有此种函数关系的经济事物中。
常用的方法有直线回归模型、二次曲线模型、指数曲线模型等预测方法。
2、相关关系相关关系指两种或两种以上的社会经济现象间存在着相互依存关系，但在数量上没有确定的对应关系。
在这种关系中，对于自变量的每一个值，因变量可以有几个数值与之相对应，表现出一定的波动性、随机性，但又总是围绕着它们的平均数并遵循着一定规律而变动。
相关关系与函数关系是性质不同的两类变量间的关系。
因果分析的五种方法
因果分析的五种方法
因果分析是指，将事件或行为从全局来看，详细分析事件或行为产生的原因，
以及其带来的影响和后果，从而深入探究问题的内在联系。
互联网的兴起和发展，尤其是包括电商、大数据在内的数字经济之后，须要给予更有效的因果分析。
目前因果分析的五大方法，主要有可视化分析、概念模型分析、统计学分析、拓扑分析以及深度学习分析。
举例来说，某一个互联网企业要求通过可视化分析，观察其业务发展状况，分
析背后导致业务变化的原因。
因果分析的五种方法：1、可视化分析可以使用图表、图像、空间数据等形式；2、以数字化显示企业营运状况；3、实现可视化多维度数据比较和管理，更容易掌握细节信息4、由此能够深入地分析企业的营运状况和表现；5、及其背后的影响因素，从而制定更具有效性的发展策略。
此外，概念模型分析也可以被用于互联网领域，其主要是通过将涉及事件的细
节表达出现，然后建立概念模型来进行分析。
它的主要步骤是，首先对涉及事件的细节信息抽取，然后将之转换为图形化的概念模型，再使用数学方法对模型进行可视化，最终给出解决方案或结论。
例如某企业在研究获客流量如何影响交易量时，可以使用概念模型分析，通过建立概念模型，更容易领会获客流量对交易量的影响，并因此发现和交易量增长有关的关键性影响因素。
统计学分析是因果分析中最常见的类型。
它基于统计手段，探究不同事件或行
为带来的变化，旨在从数据出发推断任何性质的现象。
通常可以用于研究互联网中各种营运指标，观察在一定条件下，互联网企业的相关数据表现如何，以及如何与因素相关联。
因果分析法
一 定义 二 因果关系及其类别 三 分析因果关系的方法
1. 必要原因和充分原因 2. 非确定性原因 3. 组合式非唯一充分原因 4. 直接和间接原因 5. 双向因果关系
所谓必要原因，是指现象Y的发生 （变化）一定以现象X的发生（变化） 为前提，因此X被认为是Y的必要原因。 换言之，如果X不存在，那么Y必定不 会存在。
实验方法的基本思路
通过实验设计者人直接控制、操纵实 验参与者所面临的约束和激励条件（解 释变量X），并观察他们在接受刺激前、 后的状态（解释变量Y）的变化，从而 得到X 对Y 的因果效应。
米尔分析法被广泛用来分析在小 样本条件下确定性的必要/充分原因 是否存在。
这一方法主要包括：
（1）一致分析法（Method of Agreement, MOA）
组合式非唯一充分原因意为对一组 可以用来解释结果的解释原因而言， 所有这些因素可以划归为若干子原因 组，其中每一个子原因都可以构成导 致结果的充分原因，而构成这些子原 因的因素本身，对其所在的子原因而 言都可以看作是构成它的必要而不是 充分原因。
直接原因是不经过其他因素而直接会 导致结果发生的原因，而间接原因是直 接原因的原因。
换言之，如果X是Y的直接原因，而Z 是导致X的原因，那么Z就是Y的间接原 因。
例如，对某产业投资的决策而言， 对该产业增长前景的信心程度是决策 的直接原因，而该国的法律对产权的 保护则是间接原因，因为它通过影响 投资者读该产业的信心来影响投资决 策。
间接原因一般在分析历史因素时会 起到很大的作用。
在第三行中，A、H、G的事前存在和现象 S的随后发生联系在一起。
A的存在总是和S的发生相联系，而B、C、 E、F、H、G消失则不影响S的发生。因此我 们可以认为A是S的必要原因（不过这一结论 却有可能因为新案例的发现而改变），而B、 C、E、F、H、G是S的必要原因的可能性则 可以被确定排除。
因果分析图法
先作出预防事故因果鱼刺图。例如，根据
某省“报废巷道瓦斯中毒、窒息事故”的 情况，而做①出图2-8所示的预防后果分析 图。 ②据所制定出的因果分析图，找出重点， 用椭圆形标出，表明为主要预防点，要经 常关心检查。
图2-8防报废巷道与瓦斯中毒事故因果分析图
（2）因果分析图法应用的注意事项
②对每个大因素深人分析，找出直接构成
相应大因素的较小因素（画中枝）。度，设备带病作业； b.操作者（司机）没经过培训就开机；司机 违章作业；司机缺乏安全知识；思想麻痹 大意； c.耙斗装岩机存在严重缺陷；钢丝绳损伤； 机身没安装保险杠。 根据以上分析，则可进一步做出鱼刺图， 如图2-6所示。
果比较严重的典型作业，绘制成预防事故的因果分析图。 这样，不仅可以达到直观了解事故因素的分布和关联，还 能够指出预防事故的重点因素，提醒人们做好预防措施。 绘制时，应当围绕分析的重点，后果（伤亡、损失）、事 故次数（频率）、偶然事故的次数（频率）、安全检查指 出的故障等数据，通过排列、关联、反馈和检验等方法进 行分析，经过反复实践和修正之后才能作成，这种鱼刺图 对事故的预防会起到积极有效的作用。
图2-6耙斗装岩机伤人事故鱼刺图（二）
③对中枝的原因再进一步分析，找出更小的
因素（小枝）。 a.没健全的操作制度：没制定；操作制度错 误（技术员失职）； b.设备带病作业：没检查；没及时维修； c.违章作业：违反正确的操作规程；开机前 没检查设备安全状况； d.没培训就开机：领导失职； e.缺乏安全知识：没安全教育；安全教育走 过场；没参加安全教育； f.思想麻痹：操作者自身失职； g.钢丝绳损伤：没按时检查；没及时更换。
因果分析法
因果分析法因果分析法(Causal Factor Analysis，CFA)[编辑]什么是因果分析法因果分析法是通过因果图表现出来，因果图又称特性要因图、鱼刺图或石川图，它是1953年在日本川琦制铁公司，由质量管理专家石川馨最早使用的，是为了寻找产生某种质量问题的原因，发动大家谈看法，做分析，将群众的意见反映在一张图上，就是因果图。
用此图分析产生问题的原因，便于集思广益。
因为这种图反映的因果关系直观、醒目、条例分明，用起来比较方便，效果好，所以得到了许多企业的重视。
按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。
因果预测分析是整个预测分析的基础。
因果分析法（技术）运用于项目管理中，就是以结果作为特性，以原因作为因素，逐步深入研究和讨论项目目前存在问题的方法。
因果分析法的可交付成果就是因果分析图。
如下图所示：一旦确定了因果分析图，项目团队就应该对之进行解释说明，通过数据统计分析、测试、收集有关问题的更多数据或与客户沟通来确认最基本的原因。
确认了基本原因之后，项目团队就可以开始制定解决方案并进行改进了。
[编辑]因果关系的类型在社会经济现象之间，因果关系大致可分为函数关系、相关关系、因子推演关系等几种不同的类型。
1、函数关系函数关系是指几种社会经济现象之间存在着确定的数量关系。
在预测具有此种函数关系的经济事物中。
常用的方法有直线回归模型、二次曲线模型、指数曲线模型等预测方法。
2、相关关系相关关系指两种或两种以上的社会经济现象间存在着相互依存关系，但在数量上没有确定的对应关系。
在这种关系中，对于自变量的每一个值，因变量可以有几个数值与之相对应，表现出一定的波动性、随机性，但又总是围绕着它们的平均数并遵循着一定规律而变动。
相关关系与函数关系是性质不同的两类变量间的关系。
变量之间存在着确定性数量对应规律的称为函数关系，可以用数学函数式表达。
变量间不存在确定性数量对应规律的要用统计学的方法来研究。
统计学上研究有关社会经济现象之间相互依存关系的密切程度叫做相关系数。
因果分析
因果分析因果分析是一种用于解释和理解事件或现象之间因果关系的方法。
它基于对可观察数据的观察和分析，并试图通过识别和分析因果关联来确定事件之间的因果关系。
因果分析被广泛应用于社会科学、经济学、医学和其他领域，以帮助研究人员深入了解事件之间的相互作用。
在因果分析中，研究者试图回答一个简单而重要的问题：某个特定的变量（因变量）是否受到其他变量（自变量）的影响？换句话说，我们想要确定自变量和因变量之间是否存在因果关系。
要进行因果分析，我们需要收集和分析相关的数据。
首先，我们需要明确自变量和因变量是什么，并确定其他可能影响因变量的潜在因素。
然后，我们需要收集这些变量的观测数据，并进行统计分析，以揭示它们之间的关系。
在分析数据时，我们通常使用统计方法来检验因果关系的存在。
例如，回归分析是常用的因果分析方法之一，它可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度。
通过构建数学模型，回归分析可以估计自变量和因变量之间的关系，并提供统计上的显著性验证。
除了统计方法之外，我们还可以使用实验设计来进行因果分析。
在实验中，研究者可以操纵自变量，并观察因变量的变化。
通过对比实验组和对照组的差异，我们可以确定自变量对因变量的实际影响。
在因果分析中，我们还需要注意一些潜在的混淆变量。
混淆变量是指在自变量和因变量之间存在相关性，从而导致误认为存在因果关系。
为了排除混淆变量的干扰，我们需要使用一些处理方法，例如匹配、配对或者通过回归分析来控制混淆变量。
需要注意的是，因果分析并不能提供绝对的确定性。
因果关系的确定依赖于数据的质量和分析方法的准确性。
在进行因果分析时，我们需要小心谨慎地制定研究设计，收集充分的数据，并进行严谨的统计分析。
总结起来，因果分析是一种用于确定事件或现象之间因果关系的方法。
它通过收集和分析相关数据，帮助研究人员理解和解释事件之间的相互作用。
在实际应用中，因果分析可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度，并排除其他潜在的混淆变量。
因果分析法
因果分析法因果分析法在古今中外的思想家和文学家那里都有，但最突出的要数亚里士多德的因果关系了。
《孟子·公孙丑下》中有这样一段话：“无或乎王之不智也。
”这句话意思是，没有谁敢否定王的贤明，这就叫因果分析法。
孟子通过这种方法指出了上至天子，下至百姓人人遵守的道理。
而孔子呢？他不赞成孔子的弟子之言，孔子却十分欣赏。
而孔子认为弟子所言正确吗？显然不是，所以也要通过因果分析法来解释自己的观点。
可见，从古至今思想家们所采用的因果分析法，大同小异。
做任何事情，一定会有结果，但绝不是所有的结果都一样，它们之间肯定有差别，我们把它称作原因和结果。
原因和结果之间的关系，又可以分为内部和外部两种。
所谓内部的，也就是自身性的，它是指每一件事情本身。
比如说我国著名数学家华罗庚，他为我国数学的发展作出了巨大贡献，在世界数学史上占有重要地位。
他写的书中就有好几本是以数学为主题，谈到了人生，科学和社会，其目的只有一个，即给读者以启示。
还有像屠格涅夫、高尔基等都属于这一类。
所谓外部的，就是外在的，是与某一事物有关的事件。
比如我国的革命领袖毛泽东，他提出了新民主主义革命纲领，坚持农村包围城市的策略，打败了蒋介石。
再比如苏联的斯大林，对战后国际形势的走向起了决定性作用。
这些伟人的事例，在我们眼前似乎就是已经发生了的事实。
他们能够创造奇迹，是因为他们把握住了时机，掌握了事物的规律。
古往今来，多少伟人曾受过因果分析法的启发，产生了不朽的思想，像爱迪生的“电流之父”，伽利略的“落体之父”，牛顿的“微积分之父”等。
甚至连神话故事中的女娲，也是运用因果分析法发现了“女娲补天”的真相。
由此可见，因果分析法并非无稽之谈。
在任何事情的背后，总有一个必然的因素在推动着事物的发展，这便是因。
《劝学》篇中说：“君子之学必好问，问与学，相辅而行者也。
”这句话也可以看作是因果分析法的另一种表现。
君子学习必须喜欢问问题，这是一种良好的学习态度，正是因为他有问问题的好习惯，才有很多的知识与技能。
因果推断与因果分析
因果推断与因果分析因果推断与因果分析是科学研究中常用的方法，用于确定一个因素是否引起了一个事件或现象。
在各个学科领域，因果推断和因果分析都扮演着重要的角色，有助于我们理解和解释各种现象。
一、因果推断的概念与原理因果推断是通过识别和分析某个事件或现象的可能原因与结果之间的关系，来确定因果关系的推测性推断过程。
该过程主要基于以下几个原理：1）相关性：因果关系必然具有相关性，即两者之间存在一定程度的关联；2）时间顺序：因果关系中，原因必定在结果之前；3）排除他因：推断中需排除其他潜在原因对结果的影响。
二、因果分析的步骤与方法1. 问题定义：明确研究中要解答的问题，并确定要分析的因素和结果。
2. 数据收集：收集与所研究问题相关的数据，可以是实验数据、观察数据或历史数据。
3. 数据分析：运用统计学和相关方法对数据进行分析，以得出结果和因素之间的关系。
4. 结果解释：根据数据分析结果，解释因果关系的可能性，并对研究问题进行回答。
常用的因果分析方法包括回归分析、实验设计、因果图等。
三、因果推断和因果分析的应用因果推断和因果分析在不同领域具有广泛的应用，以下是一些典型应用领域：1. 医学研究：通过随机对照试验等因果分析方法，确定药物治疗对于疾病症状的效果。
2. 经济学研究：通过经济模型和统计分析，探讨政策变化对经济增长的影响。
3. 教育研究：利用实验设计和统计分析方法，研究不同教育政策对学生学习成绩的影响。
4. 社会学研究：通过样本调查和回归分析，探讨社会因素对人们价值观和行为的影响。
5. 环境科学研究：通过分析大气、水域和土壤中的污染物，确定其对生态环境和人类健康的潜在危害。
四、因果推断和因果分析的局限性虽然因果推断和因果分析在科学研究中具有重要价值，但也存在一些局限性和挑战：1. 伦理和实践问题：某些实验条件下进行因果分析可能违背伦理原则或不可行。
2. 多因素影响：实际情况中，一个结果往往受多个因素的影响，确定单一因素的因果关系具有一定困难。
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故障树常用符号 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
17
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3 、鱼骨图分析法
• 非定量的分析工具 • 对一个问题，分类别地列出所有影响因素，分别
进行分析，找出潜在的引起问题 的根本原因
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构建鱼骨图
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故障树建立方法 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
• 结构 – 树形 – 事件符号 – 关系符号
• 建树方法 – 1.自顶向下按层分析直接原因 – 2.列出每个事件：故障内容及发生条件 – 3.分析事件之间的关系，用与或门表示 – 4.按照事件结构和发生概率，确定导致故障发生的重 要事件，按照轻重缓急采取对策
2
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因果分析步骤
1、标记存在问题的组件－通过组件价值分析，找出理想 度指标最低的系统组件进行根本原因分析。
2、判断可能导致问题的功能 3、根据功能判别存在问题的参数 4、依次继续查找原因和结果，分析根本原因
–工具：根本原因分析模板
3
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Nation Aeronautics and Space Administration (NASA)
Chrysler, Ford GM, ASQ, AIAG
1993出版FMEA手冊 1995出版FMEA手冊 2001出版FMEA手冊
Defense Department
International Electrical Commission (IEC)
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实例三：机器停停止运转
• 一个生产线的机器经常停转，修过多次仍不见好转 • 问：“为什么机器停了?” • 答：“因为超过了负荷，保险丝就断了。” • 问：“为什么超负荷呢?” • 答：“因为轴承的润滑不够。” • 问：“为什么润滑不够?” • 答：“因为润滑泵吸不上油来。” • 问：“为什么吸不上油来?” • 答：“因为油泵轴磨损、松动了。” • 问：“为什么磨损了呢?” • 答：“因为没有安装过滤器，混进了铁屑等杂质。” • 最终的解决办法：在油泵轴上安装过滤器
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4. 因果矩阵
❖ 适用于分析多个结果与不同的原因之间的影响关系 ❖ 采用头脑风暴法，由客户确定MPV作为输出Y，及其重要度I ；团队搜集影响因素作为输入，然后评价每个输入与输出之间 的相关性R，从而找出影响这些Y的最重要因素
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因果矩阵使用方法 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
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• FMEA是一種系統方法，使用制式表格以確認潛在失效模 式及其影响，並評估其
• 失效嚴重度SEV 、 • 失效原因發生频度或概率DET 、 • 失效原因的可检測度OCC • 目前管制方法（现有控制或设计方案验证）， • 從而計算風險優先指數（RPN=SEV*OCC*DET）。 • 最後採取進一步改善方法，如此持續進行，做到了防患于
Effects ）Analysis
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1、五问“为什么”分析法
问题 为什么 为什么 为什么 为什么 为什么
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实例一：纪念堂外墙的腐蚀问题
• 杰斐逊纪念堂（Jefferson Memorial）
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什么是因果分析？
有因必有果，有果必有因
• 从系统存在的问题入手，层层分析形成问题的原因，直至分析到最后 不可分解为止。
• 因果分析可以向两个方向：向着求因的方向——由现在分析过去 ；也 可以向着求果的：由现在分析未来
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• 杰斐逊和林肯纪念堂的 外墙都由花岗岩制成， 但杰斐逊纪念堂脱落和 破损严重， 推倒重建， 这要花纳税人一大笔 钱……
• 找出最优的突破点
破损的外墙 （清洗剂）腐蚀外墙
大量的鸟粪 大量的鸟 大量的蜘蛛
大量的小虫子
充足的阳光
充足的阳光
透光的天窗
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实例二、汽车无法启动
0 0 0 0 0 0 0 0
5. 交叉相0乘, 累计数由相乘 之和决定2，8 然 后选择重点。
5、失效分析法（ FMEA） 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
Subversion Analysis(破坏性分析）
• FMEA （Failure Mode and Effects Analysis）：失效模式和影响分析 • Failure失效－对失效的定义包含有兩種分析方式： • 1、使用歷史數據，針對相似產品、 服務、 保證數顧客抱怨、 及其
原理 通过对可能造成产品故障的硬件、软件、环境、人为因素进行 分析，从而确定产品的故障原因来自的各种可能的组合方式 和(或)发生概率。
目的 --复杂系统的功能逻辑分析； --分析同时发生的非关键事件对顶事件的综合影响 --评价系统可靠性与安全性； --确定潜在设计缺陷和危险； --评价采用的纠正措施； --简化系统故障查找。
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鱼骨图模板
类别1 原因1
类别1
次原因1
次原因2
原因2
类别3
类别4
问题
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构建制造业鱼骨图的五个主要分支
机器 Machine
人员 Man
5M1E
Materials 材料
测量 Measurement
环境 + Environment
鱼头 ：最终所描述的问题 大鱼骨：问题发生的原因类别（主分支）
传统上的大鱼骨分以下五个主分支： 1）人员/People 2）设备/Machine 3）方法/Method 4）材料/Materials 5）环境/Environment
小鱼骨：发生问题的细部原因 按照主要的流程步骤由自己或由项目小组或和那些关心项目 流程的人员一起利用头脑风暴法对于每一个主分支问5 次 “为什么” （问题为什么会发生…），找出潜在的 引起问题发生的根本原因。（切不要想当然地.）
1、列出输出
顾客重要度
因果矩阵
2、根据对客户的重要性 给输出打分，(1-10分)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5Байду номын сангаас
过程步骤
1 2 3 4 5 6 7 8 9
过程输入
3、列出输入
4. 对每一个输入与输出之间 的相关性打分( 0－10分）
累计值
• 为什么？：电池电量耗尽。（第一个为什么） • 为什么？：交流发电机不能正常工作。（第二个为什么） • 为什么？：交流发电机皮带断裂。（第三个为什么） • 为什么？：交流发电机皮带远远超出了其使用寿命，从未
更换过。（第四个为什么）
• 为什么？：我一直没有按照厂家推荐的保养计划对汽车进
行过保养和维护。（第五个为什么，根本原因） • 保养和维护。（第五个为什么，根本原因）
在有效的逻辑关系）
4、原因不充分性
在一个复杂的相互作用的过程中，某结果很少是由单一的原因导致，在大
部分情况下，是由多个相互依赖的因素导致或者由几个独立的原因导致。
原因不充分性是逻辑图中常出现的不足
5、附加原因（“是不是还有其他的原因也能产生同样的结果”？）
附加原因的提出并没有否定最初的原因，仅是对其进行补充和完善，与最初
的原因具有同等的重要性。
6
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• 因果分析的结束条件： –当不能继续找到下一层的原因时 –当达到自然现象时 –当达到制度/法规/权利/成本等极限时
7
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常见的五种因果分析方法
• 1、五问“为什么”（Why)分析 • 2、故障树分析FTA （Fault Tree Analysis）， • 3、鱼骨图（也叫 Ishikawa 或因果图）分析 • 4、因果矩阵分析 • 5、失效分析FMEA（ FMEA:Failure Mode and
1950 FMEA飛機主 操縱系統失效分析
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2、 故障树分析法 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
• 故障树分析技术（Fault Tree Analysis），美国贝 尔实验室于1962年开发出来
• 采用逻辑方法，形象地进行分析工作 • 特点：直观、清晰、逻辑性强 • 可用于定性分析或定量分析
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建立故障树原理与目的 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
原因与结果之间的三种类别关系
结果
原因 A
（a ）
结果
原因 A
原因 B
（b ）
结果
原因 A
原因 B
（c ）
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因果树
不良结果
原因 A
原因 B
原因 C
原因 D
原因 E
原因 F
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遵循规则 文档仅供参考，如有不当之处，请联系本人改正。
1、确保所描述的实体及实体间的逻辑关系，具有被其他人所理解和认同的明确
程序不可用
未培训
无预算
设备缺陷
没有人保 养
未保养
管道焊接裂缝
无人监控裂缝 销售额下降