【硬塞書摘】:《解決問題最簡單的方法》- 教你麥肯錫解決問題的方法

你是否曾有這樣的經驗:「面對一個突如其來的難題,可能是老闆交付的新專案,或是一個人生中重要的抉擇時刻;當下你頓時覺得龐然無助、腦袋突然變成了糨糊而完全無法思考。
評論
評論

你是否曾有這樣的經驗:「面對一個突如其來的難題,可能是老闆交付的新專案,或是一個人生中重要的抉擇時刻;當下你頓時覺得龐然無助、腦袋突然變成了糨糊而完全無法思考。就算打起精神來、強迫自己要應對,卻也因為眼前的難題範圍太廣、該考慮的因素太多,而不知道應該從何處下手…」

本書的存在,正是為了解決眾人心中如此的困惑而應運而生的。

作者渡邊健介先生出身自全球首屈一指的知名顧問公司麥肯錫(McKinsey & Company),非常熟捻顧問公司用來解決難題的各種邏輯框架與思考方法。作者第一次接觸到「問題解決工具」時,年僅 22 歲,體驗到如此思考方法的助益後,便一直想將這套方法更加發揚光大。透過多年的經驗與流暢的文筆,作者歸納了自己的生涯經驗後,以淺顯易懂的文字與故事,將這套「解決問題能力」的思維方式教給讀者。

解決問題四大步驟

書中定義「何謂解決問題」的正確方法,大致上來說可以分為以下的四個步驟:

  1. 「正確地理解現狀」(認清並定義問題)
  2. 「找出問題產生的原因」(拆解問題)
  3. 「徹底思考有效的解決方案」(對各分解後的點提出針對性方針)
  4. 「執行」(操作層面)

接下來我們用書中一個簡單的例子來應用上述的四個步驟:「數學成績在最近幾次的考試成績退步」。

 

找出問題的癥結,才能對症下藥:釐清原因

不論面臨各種難題,首先應該要採取的步驟即是釐清現狀,並思考問題的可能癥結點。書本不建議讀者利用天馬行空的發想隨便解釋原因,而是引出了「分解樹」的概念,使人能夠針對「現狀」進行拆解,鉅細靡遺的分解成為不同面向的「小問題」而沒有遺漏; 以上述「數學成績退步」的現況來說,可利用「分解樹」的方式拆解成類似下圖的分支。

簡言之,「分解樹」是一套透過對實際現象的觀察,並透過一步步向下分解的方式來找出現狀發生的可能原因;反覆詢問「為什麼」(Why so?),才能確保在理解現狀、分解問題時能夠鉅細靡遺而無任何面向的遺漏。

例如數學成績退步可能是由於對於各種類型題目的不熟悉,比如說正負數、方程式、平面圖型等等的題型;也可能是因為時間根本來不及算、抑或是有算但粗心算錯。透過「分解樹」的解構,可以將上述可能的原因一步步的拆解,找出造成現狀的成因可能。

在此必須提醒,若想要完全的掌握「分解樹」的概念,則不得不引入另一個概念 -- MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhausted),亦即「相互獨立,完全窮盡」,前者指的是機率上完全沒有交集的事件,後者指的是在機率上可能出現的事件完全不遺漏;唯有把握好了 MECE 原則,才可能在進行「分解樹」時達到最完整且考慮進各種可能性,以推估出真正問題的存在緣由。

延續上述,問題成因的可能方向確定後,便可運用實際的資訊蒐集來驗證假設是否正確;比如說假設數學成績退步的主因,在於對平面圖形題目的掌握特別差,那便可拿過去幾次的小考考卷與平常的練習作業來比對,看看是不是在遇到類似題型時,真的錯誤率會比其他類型的題目高。

書中則更進一步提出「課題分析表」的應用,整合從現狀到問題假設的各個步驟:「具體的課題為何」、「現階段的假設為何」、「需要蒐集分析哪些資料才能夠證明假設」等項目寫在紙上,以確認自己想法邏輯上的縝密性。套入上述的例子:

  • 「具體的課題」為數學成績退步
  • 「現階段的假設」為對平面圖型題目的掌握度較差
  • 「需要蒐集分析哪些資料」則是比對過去的考卷中平面圖形題型的錯誤率是否較高

正確設立目標,才能一步步達成:思考解決方案

通常在了解完現狀、將其拆解成較明確具體的小問題、透過驗證假設而確立問題的確存在後,即可著手開始進行解決方案的設立。首先最重要的便是,針對問題現狀,訂出一個想要達到的目標作為解決方案的衡量基準: 比如說數學成績在下一次段考進步 20 分。

應該如何訂定一個好的目標呢?書中提到應該清楚明瞭且可衡量,在這裡引入另一個外部概念-SMART 原則,亦即:

  • Specific(明確)
  • Measurable(可衡量)
  • Attainable(可達成)
  • Relevant(有相關的)
  • Time-based(有明確的截止日期)

透過符合 SMART 原則的方式,訂出來的目標通常都可以輕易達成書中提到的要求。目標確立後,再來便該審視現狀與目標之間的差異,並跟著利用樹狀圖分析,針對這些差異來思考各種可行的解決方法。比如說想要達成數學成績進步 20 分的目標,已經知道平面圖形的題目是自己不擅長的,而正負數、方程式與機率等類型則是自己擅長的題目,那可能的解決方案就是維持正負數等題型目前的練習方式,並加強平面圖形題目的演練。

最後,透過檢視自身的成本效益以及可行性強弱來從眾多的解決方案中,挑出最能夠在時效內達成目標,且在成本面花費上最有效率的解決方案,同時需要注意預設中的「解決方案」,在實際上在執行層面上是否可行且有沒有落差。

舉例來說,雖然多花在平面圖形上的練習時間,卻發現實際情況下並不足以讓數學成績一下子進步 20 分,因此先前預設的「靠加強平面圖形題目提升數學成績 20 分」的解決方案及不太可行;因此要做相應的調整,如是否是要同比例的增加一些自己擅長題目的答對率,以期能夠從多管道、多種題型的方式來增加自己的數學成績。

確認完以上所有的事項後,就只差執行計畫的步驟。如同目標設立一般,在執行方案上也該引入時間軸的概念,在執行計畫上不但清楚確立各方案的執行人,也須在計畫進行的中設計數個檢查點以檢驗計畫的實行進度,以確保計畫執行之紀律。為山九仞而功虧一簣,唯有達成這樣完整且嚴謹的執行計畫,才能確保前面一系列從確認問題成因、設想可行的解決方案等思考是有價值的。

變動時代的安身立命之道

文明的第一次變革終結了史前時代、第二次變革顛覆了動力的存在,而身處於科技改寫歷史的第三次大變革之中,網際網路顛覆了我們所認知的傳統規則與既有典範;這樣的世代,唯有培養起自己「解決問題」的能力、時時砥礪自己「三思而後行」的習慣,用對方法與心態,才能在這樣的動盪時代站穩住腳,不被瞬息萬變的社會洪流給吞沒。

購書連結: 博客來讀冊生活

 註:本文部分內容出自時報出版《解決問題最簡單的方法:在故事中學會麥肯錫 5 大思考工具》,INSIDE 獲授權引用。

智慧照護新革命!AI 機器人成為智慧醫療助手

高齡化浪潮來襲, 2025 年台灣將步入超高齡社會,65 歲以上人口佔比超過 20%。高齡化加上少子化,衍生勞動力短缺不足,經濟部工業局推動「電子資訊智慧製造服務系統推動計畫」,加速服務型機器人產業發展,借鏡日本智慧長照現況,把科技導入照護場域,提升更好的生活品質。
評論
Photo Credit:經濟部工業局
評論

日本是全球高齡化程度最高的國家,而台灣高齡化的腳步愈來愈快,僅剩不到 5 年的時間準備。因應長期照顧與醫療照護需求,各單位紛紛投入 AI 應用服務,解決人口結構改變問題。綜觀以 AIoT(物聯網 + 人工智慧)為核心的智慧醫療趨勢,可輔助醫療流程、節省人力成本,更提升照護服務效率,為高齡化社會帶來了新的解方。

Photo Credit:經濟部工業局
台日照護機器人交流會邀請各界分享照護機器人開發與應用案例與經驗。

人工智慧產業前景看好

人類壽命越來越長,智慧醫療正逐步顛覆傳統醫療模式,從遠距醫療、機器人、物聯網到穿戴式裝置,龐大潛在商機吸引國際科技大廠投入。台灣醫療服務水準居亞洲領先地位,尤其是資通訊科技實力鏈結全世界,創新能力與解決方案屢屢獲得市場矚目。當人工智慧遇上健康醫療,擴展未來醫療的無限可能,對社會大眾都有切身影響,不僅引領新一波商業浪潮,也創造出更多的照護服務模式。

醫療與科技結合,帶來新變革也帶動數位時代轉型新契機,未來將有更多關於智慧醫療的布局,解決人口高齡化的社會問題。從另一個面向來看,人口快速老化促使長期照護需求,服務人力是建置完整體系的關鍵因素,衛福部在政策面不斷調整適當的滾動式管理。目前長照 2.0 擴增老年照護服務,以及任何年齡的失能身心障礙者,從長照人力需求來說,缺工現象嚴重,照護機器人將成為醫療、長照的主力。

台日照護機器人交流會

為提供台灣照護場域導入智慧科技之契機,在經濟部工業局指導下,服務型機器人聯盟與台灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟於 5 月 6 日攜手舉辦「台日照護機器人交流會」,邀請各領域專家分享實務現況,作為研發製造與場域運用參考。經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,隨著科技迅速發展,智慧醫療創新服務產業生態系逐漸茁壯,5G 落地、AI 應用更多元,機器人正在改革醫療世界。

圖2_經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科
Photo Credit:經濟部工業局
經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科技能解決照護人力議題。

「台灣和日本一樣,面臨急速老化的超高齡社會,因此對於熟齡及身障者的照護非常重要。呼應長照 2.0 政策,應用科技打造更多元化、人性化的服務,AI 及智慧機器人的運用更是未來顯學。」林青嶔簡任技正分享觀點,這場交流會聚焦台日相關經驗分享與討論,加速業者與國際連結。台灣具有精密機電與 ICT 產業供應體系的優勢,發展機器人科技的腳步正迎頭趕上歐美日等國家,尤其是服務型機器人產業,將是台灣製造業的明日之星!

圖3_因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。
Photo Credit:經濟部工業局
因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。

促成更多元的服務應用

透過「台日照護機器人交流會」,日本 ATA 協會五島清國部長、日方企業 Reif 與 Whill,以及台方微星科技、全智通機器人、福寶科技分享照護機器人的開發與普及應用現況,透過創新科技解決照護難題。照護機器人的開發,必須掌握使用者需求、符合未來照護趨勢,再藉由實體實驗場域的調校,完美融入生活當中。微星科技、全智通機器人、福寶科技旗下的產品已分別應用於物流、醫療、清潔等領域;因應新冠肺炎疫情的「低接觸」服務型態需求,更加快普及速度。

圖4_日本ATA協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。
Photo Credit:經濟部工業局
日本 ATA 協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。

服務型機器人的創新應用在不同領域逐漸成形,經濟部工業局透過政策資源、科專計畫等大力推動服務型機器人產業化,協助企業轉型發展機器人新事業動能或新創公司設立,包括微星、東元、佳世達、凌群等企業。另外,2018 年成立的「服務型機器人聯盟」,由資策會服創所與台灣智慧自動化與機器人協會(智動協會)合作發起,結合政府及民間力量整合產業鏈上中下游資源,共組國家隊搶攻國內外市場。

服務型機器人聯盟今年度規劃「2021 ROBO COM 蘿蔔控」創意實證競賽,延續場域實證的精神,擴大研發能量及市場化企圖。聯盟持續引入資源,推動機器人業者和學研團隊合作,展開技術及實務交流,共同激盪具市場潛力的創新方案。


 「2021 ROBO COM 蘿蔔控」服務型機器人創意實證競賽資訊

  • 報名期間:即日起至 5 月 15 日
  • 競賽期間:6 月 15 日 - 9 月 30 日
  • 報名資格:不限年齡、學生團隊、社會人士、非營利組織、地方社團乃至公司行號都可組隊報名
  • 組隊資格:接受個人挑戰或多人組隊,團體至多6人

立即前往活動報名頁面了解更多!

經濟部工業局 廣告