Sixsigma教育材料
- 1. Six sigma 教育材料 一. 导入 Six sigma 的起源及卓越成绩 品质管理发展史 Six sigma 观念的植入 Six sigma 的理解 二.six sigma 五个阶段 定义阶段 测定阶段 分析阶段 改善阶段 管理阶段 三.six sigma tool的活用
- 2. Six sigma的起源及卓越成绩Motorola 在2.6年中取得了节省22亿美元的卓越成绩General Electric 在9个月当中，取得了惊人的成绩，共节 省了11亿美元。LGEHZ电子2002年共节省了3892万元的 好成绩公司和顾客都得到价值 6SIGMA管理，最早由摩托罗拉（Motorola） 提出，“在1992年实现6SIGMA”。后来由于通 用电气（GE）的积极推行，并取得市场价值第 一的卓越业绩，使6SIGMA管理的理论逐渐完 善，并且应用实践不断推广。σ（SIGMA）一 个反映数据特征的希腊字母，已从单纯的含义 标准差，被赋予更新的内容。6SIGMA质量意味着差错率为百万分3.4（即3.4ppm）。
- 3. 品质管理的发展史品质管理的历史18CIQC1940年代SQC1970年代TQC1980年代TQM6σIQC:Incoming quality control 工业革命时期，生产完后全检，良品与不良品进行区分SQC:Sample quality control 二战时期，主要是生产武器TQC:Total quality control 主要是在日本推行TQM:Total quality Management 美国总统里根极力推行6σ :1992年Motorola公司
- 4. Six sigma 观念的植入什么6σ ，都是骗人的东西！真的能节省那么多钱吗？实战Six Sigma ，观念导入 任何活动的推动与导入其成败关键常取決于人的态度，每家公司都有制度，而人的态度又常凌驾于公司的制度之上，因为观念会影响思維，思維能转化态度，态度又主宰行动。six Sigma能否成功？建构于TQM全面品质管理理念落实深根的基础上，当公司全员，由上到下皆將品质改善视为习惯，视追求流程零缺点为工作成就感，Six Sigma的第一要素即已完备。six Sigma，加强了自上而下、自下而上和跨部门的团队工作，改进公司内部的协作以及与供方和顾客的合作，这种合作机会是很多的。态度习惯领导参与
- 5. 什么是six sigma? Six Sigma 是一个严格的、遵守纪律、使用Data和统计分析来测定和改善一个公司成果的方法论 。什么是six sigma It is a business process that allows companies to drastically improve their bottom line by designing and monitoring everyday business activities in way that minimize waste and resources while increasing customer satisfaction. 因此SIX SIGMA 并不是单纯的提高SERVICE 或者产品品质的活动，它是通过提高PROCESS的竞争力而贡献于经营成果的活动 SIX SIGMA 是一种追求最小变异的经营管理思维，借用统计学上的常规分配与概率模式，来主导企业的战略战术，此之经营理念在强力且有效的管理工具的配合之下，大可从公司营运策略、管理方式一路做到产品研发、制程改善、品质提升及顾客满意度的提升。
- 6. six sigma 的定量认识： 3.4 233 6,210 66,807 308,537%σ Level6 5 4 3 299.99966 99.9767 99.379 93.3193 69.1463PPM良品率不良率
- 7. six sigma 的定性认识：Six sigma 是通过提高PROCESS的竞争力而贡献于经营成果的活动。因此PROCESS很重要，但是PROCESS并不是一成不变的，所以有必要对统计性思考方式进行了解！何谓统计性思考方式？对于信息的分析我们通常会在很大程度上依赖过去的经验和知识，但是，统计性思 考方式则不是根据过去的经验，而是根据给定的数据来评价现在的Process的.各位是 否经常听到如下的话？ 这些不适合我们部门的工作 我们现在已竭尽全力了 我们每天光干活就忙得喘不过气来 我不可能这么想 这种姿态对革新活动来说是最大的障碍.因为一般人这么想是因为他们难以摆脱过去的经验造成自己独有的思维方式.我们不常提出“为什么”的问题,但是小孩子经常问父母 “为什么”通过这种提问,孩子们学到新的信息,并通过学到的东西来决定自己的行动. 戴尔·卡耐基<<人性的弱点>>谈到： 只要你不认为不可能，你就不会被打败 “不要为已打翻的牛奶而哭泣”，冷静的分析过去的错误，设法从中获益， 再忘却它，这是惟一让过去有建设性意义的做法。 因此，不满足过去的经验，能够提出”为什么“的问题，从而学到知识，并在学习的基础上寻求恰当的行动方案，这种姿态可以说是进行SIX SIGMA 活动最基本的原理
- 8. six sigma 的定性认识：环境变了，有的过程就没有意义了，没必要把过去习惯继续下去。
- 9. six sigma 的定性认识：Six sigma是一个严格的、遵守纪律、使用Data和统计分析来测定和改善一个公司成果的方法论 。 “不满足过去，用创造性的思维方式去寻找捷径，超越自我” “条条道路通北京”，人们为了达到同一目的，可以通过不同的途径，但是最终效果是全然不同。我们现在许多知识是在前人的基础上得来的，也就是说是过去的经验，那么有没有更好的直通路呢？下面我以一个生动的实例来进行说明 某超大集团对该集团员工99999999999999999人十年的生产量进行统计，假设每人十年生产的部品数量为78945213546875476个，试求该集团十年的产量常用方法，用笔死算 使用计算器或计算机 创造性方法 第一种方法，可能要花费很多时间，而且准确不会很高 第二种方法，速度快，是一种好方法，但是一般计算机只能计算32byte,这里有34byte 第三种方法是什么呢？ 下面我们通过MTB进行详细分析！
- 10. six sigma 的定性认识： 有十二个球，其中有一个和其他十一个球不同重量，但是不知道是轻了还是重了，现在给一个天平，要求只称三次就能找出哪个球重量不同。首先把12个球分ABC三组，一边4个，如下：A1、A2、A3。。。。。C2、C3、C4。先让A和B先称，有两种情况1、相等，说明异常球在C组，那么把C组前三个球和A或B任三个相称，又有两种情况； 1.1、相等，那么C4是异常球，把C4和其它正常球相称可知其轻重。 1.2、不等，可知C1、C2、C3中有一异常球，并知其轻重。然后让C1和C2相称，两种情况；1。2。1、相等，那C3是异常球，轻重也知道了。 1。2。2、不等，那么在1。2中我们已经知道异常球的轻重了，所以现在就能找出C1和C2哪个是异常球。2、不相等，说明异常球在A和B组。取出A1和A2，取出B1和B2组成一组，然后取出B3和C组任三个再组成一组。
- 11. six sigma 的定性认识： Six sigma 是一种追求最小变异的经营管理思维，借用统计学上的常规分配与概率模式，来主导企业的战略战术，此之经营理念在强力且有效的管理工具的配合之下，大可从公司营运策略、管理方式一路做到产品研发、制程改善、品质提升及顾客满意度的提升。 最小变异又叫偏差，所以有必要对偏差的含义有深刻的认识！啊 ！平均水深 不是说 4m吗 ？愉快的休假….碧波荡漾…到东海度假的“罗克”先生希望通过跳水来消除长期积存的压力与疲劳，于是他爬上了跳台上。跳台上贴着这样一张告示：“注意：平均水深4米”，对自己的游泳水平非常自信的“罗克‘先生想到平均水深是4米，便看了水平线深深呼吸后，毫不犹豫跳进大海里。。。 但是。。。被送进了医院。 由此可见，处处存在偏差，罗克先生如果不只是了解平均水深，而且对海底偏差也加以确认的话，就不会犯这样的错误,所以对我们决定产生很大影响不仅仅是平均数，而且包括变异大小
- 12. 偏差的定义1 2 3 4 5距离● 标准偏差的概念平均 首先考虑一下平均时间，我们知道MEAN=（1+2+3+4+5）/5=3 测定偏差大小的方法是以平均数为中心，测定波及的范围，也就是说，求出各个不同值与平均之间差距，然后求出这些差距的平均数，就能得出平均数之间差距，用公式表示 的话，如下所示： 平均距离=各DATA与平均数间矩离/DATA数 但是考虑到矢量（+-），所以我们通常使用S（分散）或σ（标准偏差）来表示S = Σ(xi - x)² 这样求出来的平均矩离，我们称之为标准偏差，用σ表示，也就是说，如果偏差 大，就说明偏离中心的矩离大。 因此，革新或改善活动的中心就是减小这种标准偏差Sn - 1σ =
- 13. six sigma level计算▶中心内修理时间是三十分，标准偏差是五分。 ▶ 现在修理时间控制在 20~30分之间 。20分25分30分☞ 25分和30分 之间的这个标准段可以包含几个标准偏差呢？ 现准偏差为五分，故可包含一个 。 这时，称为1 Sigma Level。 所谓Sigma Level就是指标准段内可包含的标准偏差的个数。☞ project后 标准偏差将得到改善，那麽Sigma Level又将如何变化呢 ? 若由5分缩减为 2.5分 ， 则变为2 Sigma Level。 若再缩减为一分的话，则变为 5 Sigma Level。 即, Sigma Level大，标准偏差则小，也可看作想顾客提供的Output Quality的品质好。Sigma Level的计算
- 14. six sigma level公式计算▶当平均值没有偏移时Z = SU - SL2σχSLSU中心内修理时间是三十分，标准偏差是五分。 现在修理时间控制在 20~30分之间 。20分25分30分Z = 30 - 202*5
- 15. six sigma level公式计算▶当平均值发生偏移时χSUzu = Su - χσ求出Z值可以得出Zu的不良率χSLχ - SLσZL =求出Z值可以得出Zl的不良率P total=P l + P u 然后反查就可以得Z total
- 16. six sigma level实例某班学生的国语平均分数是60分,按偏差是5的正态分布的话,随意抽取一个学生时， 70分以上分数的可能性是多少?606570455055测定值(分数) : 012-3-2-1Z-值 σ:68.3%95.4%99.7%753Z =σx - μ=570 - 60=2Pr(X ≥ 70) = σx - μ[570 - 60≥]= (Z ≥ 2)= 2.28% 或 22,800PPM· · ·…Z00.010.020.030.040.05.00E-014.96E-014.92E-014.88E-014.84E-010.14.60E-014.56E-014.52E-014.48E-014.44E-010.24.21E-014.17E-014.13E-014.09E-014.05E-010.33.82E-013.78E-013.74E-013.71E-013.67E-010.43.45E-013.41E-013.37E-013.34E-013.30E-010.53.09E-013.05E-013.02E-012.98E-012.95E-010.62.74E-012.71E-012.68E-012.64E-012.61E-010.72.42E-012.39E-012.36E-012.33E-012.30E-010.82.12E-012.09E-012.06E-012.03E-012.00E-010.91.84E-011.81E-011.79E-011.76E-011.74E-011.01.59E-011.56E-011.54E-011.52E-011.49E-011.11.36E-011.33E-011.31E-011.29E-011.27E-011.21.15E-011.13E-011.11E-011.09E-011.07E-011.39.68E-029.51E-029.34E-029.18E-029.01E-021.48.08E-027.93E-027.78E-027.64E-027.49E-021.56.68E-026.55E-026.43E-026.30E-026.18E-021.65.48E-025.37E-025.26E-025.16E-025.05E-021.74.46E-024.36E-024.27E-024.18E-024.09E-021.83.59E-023.51E-023.44E-023.36E-023.29E-021.92.87E-022.81E-022.74E-022.68E-022.62E-022.02.07E-022.11.79E-021.62E-022.21.39E-021.25E-022.31.07E-029.64E-032.48.20E-037.34E-032.56.21E-035.54E-03表的 Z-值表示正态分布右侧尾部面积2.28E-02
- 17. six sigma level实例6σ促进 Gr对 1000个长途电话通话履历进行了统计性分析,结果是:平均通话时间为 240秒,标准偏差是 40秒的正态分布(长期Data)请回答以下问题: 1)比200秒少或比300秒大的通话次数? 2)当LSL=200秒, USL=300秒时,求Zlt_bench. 分析：确认平均值是否偏移，可以看出平均已发生了偏移，所以应该分两步走 Zusl=(300-240)/40=1.5 P=0.0668 Zlsl=(240-200)/40=1 P=0.159 P total=0.159+0.0668=0.2258 ※ 1000*0.226= 226 通话 Zbench=Zusl+Zlsl=0.159+0.0668=0.2258 => Z=0.76 A君于 01年 12月 GB考试中(100分满分)得了80分，这次GB考试共千人应试，平均60分，标准 偏差5分，在应试者中，A君为大概为第几名？ 分析：可以看出是平均发生偏移，且是只考虑单边的情况。 Zusl=(80-60)/5=4 等数=31.7/1000000*1000= 0.03 所以是第1名
- 18. DEFINE
- 19. 定义阶段 Process Mapping · Process Mapping是调查情报的流程,而使Process文件化 · 为明确改善的可能性而使用的工具 Process Mapping制定 · 定义Process范围(要改善的一般领域或特殊的Process) · 通过大脑风暴法制定Process的阶段顺序 · 为了容易分析,使用符号 · 为了验证Process,实际确认 · 追加Key Process的值 (Yield,Cost,损失费用 ,加班费用, Cycle time等) · 按题目的性质,使用分析图 (Process Loss或浪费要素/改善Cycle time/改善品质/Flow 改善)选定CTQ，PROJECT导出，定义阶段就算结果。通常在定义阶段会用到QFD、FMEA、 PARETO图、Process Mapping、Logic Tree等工具。
- 20. SIPOCS IPOCSupplierInputProcessOutputCustomer活动(Activity)意思决定Process 方向与流程Process开始和结束 SIPOC是表示个人业务的进行状况的略图(Map)，在定义顾客的概念及改善 Process 突出Point时的 核心Process分析手段Input InputProcessManMethodMeasurementMaterialMachineEnvironmentoutputOutput
- 21. 定义阶段 QFD(Quality Function Deployment)质量指标分解 · QFD是将顾客核心要求事项,转换分解成技术要求事项(规格),或暂定的 CTQ的工具,由相关工序专家制定 QFD Process · 进行市场调查，明确信赖性要求,及一般的要求事项和顾客对现在 品质核心问题的要求。 · 对调查内容优先排序,为满足顾客的要求事项制定技术规格 · 确定对顾客要求事项影响大的技术规格的先后顺序,对已确定的先后 顺序的技术要求事项，转换成暂定的Part特性(CTQ) · 对技术规格影响大的特性要素(CTQ)进行排序
- 22. 抓住顾客 !!
- 23. 1970年代开业以来生意兴旺的000饭店最近有很头痛的事情. 好多同行在附近开了饭店.他们以新口味,低廉价格,更上一层的服务的逐渐得到顾客的欢喜.这些饭店已经成了000饭店的竞争者. 虽然有名气但是现在不能只靠这个名气来经营.有了这种想法的000饭店开始了6Sigma 活动想找回以前的风光. 统计性思考作为根本,明确区分了SIPOC(Supplier, Input, Process,Output, Customer),并且在顾客的角度出发分析了顾客的重要要求事项等.. 经过几个月的时间根据各种数据分析了公司经营状态,并且选定了首先要改善的课题.从现在开始大家是这个饭店的老板和服务员. 根据大家的经验和,已知的数据请制作work sheet.
- 24. ⊙ 事业角度上最重要的是什么?VOB(Voice of Business)经营环境分析结果Business IssueKPI1.销售额两年翻一番； 2.成本降低15%； 3.顾客满意度提高； 4.竞争社兼并。 Customer 1. 物 美 价 廉 2. SVC 优 质 3. 口 味 多 样 4. 环 境 优 美 Company 历史悠久 品牌好 经验丰富 体系完善 价格高 口味少 经营体制不活 Compatitor 口味新，价格低 服务更好，规模大 环境好 无品牌 经验少 体系不完善1.销售额呈下降趋势； 2.价格高； 3.经营体制不灵活； 4.服务质量有待提高； 5.饭店环境有待进一步改善； 6.食品种类不丰富。1.利润额； 2.顾客满意度.
- 25. 全体员工消费者◎ 我们 000饭店做的事情是?我们000饭店做的事情是 ? Output是? Input是 ?⊙ 我们CTQ饭店要做的事情是什么?1.增加利润； 2.为顾客创造价值。1.物美价廉的菜肴； 2.最佳的服务； 3.顾客满意； 4.利润额。这个Output谁使用?Internal CustomerExternal Customer1.物美价廉的原材料； 2.高水平的厨师及工作人员； 3.舒适的环境和最佳服务； 4.成本资金。Internal CustomerExternal CustomerInput的供应者是谁?1.采购部 2.人力资源部 3.总务部 4.服务人员 5.财务部1.供应商 2.人才市场顾客的要求是什么？1.物美价廉的菜肴； 2.SVC优质； 3.口味多样； 4.环境好。
- 26. 1.按照顺序整理 000饭店的业务2. 整理000饭店的 产出物.3. 整理000饭店所 需要的内容. Idea\money\ 问卷 Idea \money Menu Material 菜(客人点的) Svc process /skill Gifts Skill\bag等material 问卷 \skill Process \skill Idea \ dataProcess分析(SIPOC 分析)投入物(Input)Process Data 知名度 菜 Satisfaction Satisfaction Satisfaction Satisfaction 经过打包的food 完成的问卷/data 账单 Data 问卷等产出物(Output)市场调查广告点菜制作上菜svc赠品打包问卷结账后续svc
- 27. 品质功能展开（Remark: -strong ( 9 ), –medium( 3 ), -weak( 1 ) )
- 28. 改善课题选定1. KPI2. 品质功能展开结果3. 问卷调查结果改善课题成本 菜肴顾客满意度 有竞争力的价格成本缩减 好的口味 低价格顾客期望得到物美价廉的 食品 通过成本缩减 提供物美价廉的佳肴 从而提高本酒店的竞争力
- 29. Logic Tree不良内容1次因子2次因子潜在因子划伤&脱漆外观不良 作业方法不当LINE作业不良来料不良LINE 判定基准不明确来料不良作业者责任感不强修理后未重新投入X1X2X3X4X5X1X2 从4M（人、资材、机器、方法）分析，结合问题的影响要素，运用 Logic tree ，初步找出问题的潜在因子.ControlImprovement Analysis MeasurementDefineLG Electronics (HuiZhou) Inc异色&脏4/25
- 30. Pareto图 拍拉图是基于帕累托原理，该原理是Vilfredo Pareto提出的，他是十九世纪末二十世纪初的意大利经济学家。1897年他提出，80%的财富集中在20%的人手中。同理，任何过程中的大部分缺陷通常是由相对少数的问题引起的。排列图分析能帮助人们确定这些相对少数但重要的问题，以使人们把精力集中于这些问题的改进上。在six sigma方法的测量和控制阶段，排列图分析尤其有效。 拍拉图分析有助于把差错、缺陷、延迟、顾客抱怨等分类、分层，并从中找出最关键的。 PARETO PIE
- 31. Two-sample T for a vs b N Mean StDev SE Mean a 6 18.19 6.00 2.4 b 6 18.01 4.42 1.8 Difference = mu a - mu b Estimate for difference: 0.77 95% CI for difference: (-5.94, 7.49) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0.26 P-Value = 0.802 DF = 10 Both use Pooled StDev = ( ) 请问Pooled StDev如何计算？ pooled STD 公式为： S=SQRT(((n1-1)*S1^2+(n2-1)*S2^2)/(n1+n2-2))) S1、S2分别为两个样本的标准偏差 pooled STD ＝SQRT(((5)*6.00^2+(5)*4.42^2)/(10)))=5.27 Two-sample T for x1 vs x3 N Mean StDev SE Mean x1 60 5.38920 0.00140 0.00018 x3 20 5.39035 0.00464 0.0010 Difference = mu x1 - mu x3 Estimate for difference: -0.001150 95% CI for difference: (-0.002483, 0.000182) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -1.72 P-Value = 0.090 DF = 78 Both use Pooled StDev = 0.00259
- 32. Pareto图 拍拉图是基于帕累托原理，该原理是Vilfredo Pareto提出的，他是十九世纪末二十世纪初的意大利经济学家。1897年他提出，80%的财富集中在20%的人手中。同理，任何过程中的大部分缺陷通常是由相对少数的问题引起的。排列图分析能帮助人们确定这些相对少数但重要的问题，以使人们把精力集中于这些问题的改进上。在six sigma方法的测量和控制阶段，排列图分析尤其有效。 拍拉图分析有助于把差错、缺陷、延迟、顾客抱怨等分类、分层，并从中找出最关键的。 PARETO PIE
- 33. Pareto图有人在估计总体均值时要求在置信度为99%的条件下保证样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%。问应抽取多少样本？ 有人问我什么时候要利用这样的公式 这个问题很复杂，我也说不好，只能谈谈我的个人见解，希望大家一起研讨。 首先你要先搞清楚，总体是不是符合正态分布的。其次就是你分析的目的要得到变化的区间，也就是置信区间，是区间估计。如果这个区间是很重要的话，你就必须要考虑样本的误差。在这种条件下，就要使用样本容量，如果计算方差还要考虑样本修正系数。 我们知道6sigma主要采用的是小样本，小概率理论的。主要目的是通过考察样本组的变化，观察总体的变化，着眼点是在变化和差异上，和上诉理论着眼点不一样。 从抽样看来样本校正系数=1-（n/N） 但当样本n数很少的时候，这个比率接近于0。所以小样本的校正系数就是1。如果你看统计学的公式经常看到多一点东西，这就是样本误差的校正系数的计算公式。 如我们非常熟悉的 sem =σ/n^1/2 这个公式，使用条件应该是简单随机重复抽样。 完全的是sem =σ/n^1/2 [（N-n)/(N-1)]^1/2使用条件是简单随机不重复抽样。 而在我们所学中，只提到随机抽样，而没有重点提到是不是重复抽样（有放回）。所以说这个公式被简化了。 而Z值的标准公式是(u-Xbar)/σ/n^1/2 而在教材中我们往往看到(u-Xbar)/σ，这是为什么哪？因为样本小，开方后可以忽略不记了。 我学习了6sigma后再学统计学，忽然发现我经常出错，经常算错题。后来就明白了，原来是我熟记的很多东西，并不是确切的，是某些公式的简化形式。 ，看了你的计算公式，但是还是不明白你的题目和这个公式有什么关系。比如你的题目是“有人在估计总体均值时要求在置信度为99%的条件下保证样本平均数与总体均值之间的误差不超过标准差的25%。问应抽取多少样本？” 问：是不是S/△和你这个25%是什么关系呢？ 用简单随机重复抽样方法选取样本时，如果要使抽样平均误差降低50%，则样本容量需要扩大到原来的（ ）。（单选题） A. 2倍 B.3倍 C.4倍 D.5倍 这个题是不是C呢？应该是。
- 34. Pareto图什麼時候用常態分配、什麼時候用t-分配 常態分配與t-分配是很類似的機率分配模式，一個是有比較集中的峰態與單薄的尾部，一個是有比較偏平的峰態與厚重的的尾部，但兩者都是屬於對稱型的分配模式。 我們知道做母體平均數的估計(點估計/區間估計)或是假設檢定時，都知道可以用常態(正态)分配或是t-分配來做。 就學理上來說，其中的差別在那裏：什麼時候該用常態分配、什麼時候該用t-分配？請大家一起來發表意見。 大數法則有告訴我們，只要樣本數夠大，樣本平均數(Xbar)的分配會收斂到一個常態分配。所以說，不管原來的母體真正的分配是那一種，應該通通都可以用常能分配就可以啦！那為什麼還要多考慮一個t-分配呢？問題就出在於我們對原來母體離散程度的瞭解。 沒有錯，就是Standard Deviation(標準差)。一般來說，最常用來代表資料的集中性質的量就是Variance(變異數或方差)。但是變異數與原來資料的單位不一樣─因為變異數的單位是原來單位的平方，所以就把變異數取二分之一次，得到的量就跟原來的單位是一致的，這個值就是標準差。我們一般在做問題討論時，都是用標準差而不是用變異數。 所以答案的關鍵就在於母體標準差是否為已知。 如果說母體的標準差已知，或是由過去的經驗得到一個可以用來代表母體標準差的量，則就用常態分配(Z)的方法。戶之，當母體標準差未知時，就必須用t-分配的方法。 在接下來的說明之前，我們先來看看T-分配的由來。可能會用到一些數理統計的術語，或是比較數學化的一些定義，大家看看就好。 令X與Y表兩個獨立的隨機變數(Random Variable)，其分配模式分別為X為標準常態分配，Y是具自由度＝df的卡方(Chi-Square)分配。以符號表示如下：另外令 則隨機變數T為具有具自由度＝df的Student’s t-分配，簡稱為t-分配。
- 35. Pareto图
- 36. Logic TreeLogic Tree的概念及有用性 在理解Logic Tree的基本原理时，MECE的概念非常重要。 所谓MECE是“Mutually Exclusiveand and Collectively Exhaustive”的缩略语，指的是”不重复且能够包含所有元素的和的要素集合“ MECE是Logic Tree的基本思想，如果不是MECE的话，问题就会错综交叉到一起， 难以明确把握问题。 而且，因为没有覆盖整体，问题有可能被遗漏。 但是，尽管MECE是Logic Tree展开的基础，但很多情况不是MECE的情况，因此就 有必要立足于MECE指向的思考方式来展开Logic Tree。 因为，如果过分拘泥于MECE，致使Logic Tree无法展开，反而不如在MECE不甚充 分的情况下展开Logic Tree更加有益，因为在这样做的过程中，展开Logic Tree的Skill得到提高。
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