魚骨圖生成器 魚骨圖
描述您的問題,我們的AI將製作含分類根因的專業魚骨圖(石川圖)。非常適合品質管理、根因分析與持續改善。
魚骨圖生成器
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魚骨圖範例
瀏覽石川圖範例,或在上方生成您自己的圖
品質管理魚骨圖
使用6M分類(人員、機器、材料、方法、量測、環境)分析產品品質缺陷的魚骨圖(石川圖),每個分支顯示導致主要品質問題的影響原因。
製造缺陷根因分析
調查裝配線缺陷根因的石川圖,分支涵蓋設備故障、材料差異、人為因素、製程偏差與環境條件。
客訴根因分析
映射客訴增加根因的因果圖,涵蓋服務品質、員工表現、技術系統、政策與溝通管道。
專案延誤根因圖
調查軟體開發專案進度延誤的魚骨圖,涵蓋資源限制、需求變更、技術債、團隊動態與外部依賴。
醫療病患安全分析
用於醫療環境調查病患安全事件的因果圖,分析人為因素、設備、程序、環境與組織原因。
環境影響原因分析
檢視工業設施環境影響原因的魚骨圖,涵蓋排放、廢棄物管理、用水、能源消耗與法規合規因素。
什麼是魚骨圖?
魚骨圖,又稱石川圖或因果圖,是一種視覺化工具,用於系統性地識別並呈現特定問題或結果的潛在原因。石川圖由石川馨博士於1960年代在東京大學發明,圖形外觀類似魚的骨架:魚頭代表所分析的問題,從脊柱延伸的魚骨代表潛在原因的類別。每個主要分支可延伸出更細的子分支,深入探討促成因素。魚骨圖是品質管理的基石,廣泛用於製造業、醫療保健、企業運營及任何需要結構化根因分析的領域。
6M分類:建構魚骨圖的框架
- 人員(Man):影響結果的人為因素,如培訓程度、經驗、疲勞、積極性、溝通技巧與人力充足性
- 機器(Machine):設備相關原因,包括維護計劃、校正狀態、年齡、產能限制與技術老化
- 材料(Material):原材料、零件與耗材,涵蓋品質差異、供應商可靠性、儲存條件與規格符合性
- 方法(Method):程序、標準作業程序、工作流程與流程設計因素,包括清晰度、一致性與適當性
- 量測(Measurement):檢驗與量測系統因素,如量具準確性、抽樣方法、資料收集程序與規格定義
- 環境(Mother Nature):環境條件,包括溫度、濕度、照明、噪音、清潔度及法規或市場條件
如何製作有效的魚骨圖
首先清楚定義問題或結果,將其寫在圖右側的魚頭處。接著畫出主脊柱(水平線),添加主要類別分支——製造業通常使用6M,服務業則可採用人員、流程、技術與政策等調整後的類別。在每個類別下集思廣益潛在原因,以子分支形式添加。針對每個原因提問「為什麼會發生?」,以識別更深層的根因並以更細的分支呈現。透過資料分析、投票或專家判斷確認最可能的根因的優先序。最後制定針對已驗證根因的糾正措施。使用ConceptViz,只需用白話文描述問題,AI即可自動生成結構完整的魚骨圖。
何時使用魚骨圖
魚骨圖在根因分析會議中最為有效,當團隊需要超越症狀、找出潛在原因時特別適用。在六標準差DMAIC專案的分析階段、精益製造的問題解決,以及品質圈的持續改善中,魚骨圖不可或缺。醫療團隊用它進行事件調查與病患安全分析。專案經理用它了解進度延誤或預算超支的原因。每當複雜問題有多種潛在影響因素,且需要結構化、視覺化的方法來組織集思廣益,並將調查引導至可行的根因時,魚骨圖就非常有價值。
魚骨圖與其他分析工具的比較
- 5個為什麼:一種更簡單的技術,透過反覆詢問「為什麼」來追蹤單一因果鏈——最適合簡單問題;魚骨圖則適合具有並行原因類別的多因素問題
- 故障樹分析(FTA):使用布林邏輯閘的自上而下演繹法——對安全關鍵系統更嚴謹,但需要概率數據;魚骨圖在集思廣益會議中更快速
- 柏拉圖:使用80/20法則識別哪些原因對問題貢獻最大——通常在魚骨圖之後使用,以確定應優先處理哪些根因
- 失效模式與影響分析(FMEA):在故障發生前評估潛在故障的主動方法——與魚骨圖互補,魚骨圖通常在問題發生後被動使用



