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1、l 矩阵图(matrix diagram)又名：矩阵(matrix)，矩阵表(matrix chart) 概述 矩阵图表现为2组、3组或4组信息间的关系，同时能提供相关性的更多信息，例如强度、不同个体的角色或测量方式。有六种不同形状的矩阵：L型、T型、Y型、X型、C型和屋顶型，形状的不同取决于比较组数的多少。这是门类型工具，适用范同很广。 适用场合 理解不同组数据间关系时； 表达不同组数据间的关系时。一般使用矩阵 给一组人分配任务时（有时被称为责任矩阵）： 将顾客要求与过程因素相联系时（有时叫做关键质量矩阵）； 区分哪些问题影响哪些产品或机器的哪个部分时： 寻找因果关系时； 寻找将要同时执行的
2、两个计划间的补充和冲突时。每种矩阵适用场合 表5.1l概括了每种矩阵的适用场合。 L型矩阵用于2组间的比较（或与自身的比较）。 T型矩阵用于3组的比较：B组与C组分别和A组比较，B组与C组间不相互比较。 Y型矩阵也用于3组的比较，3组循环比较。 C型矩阵用于在3维空间中间时比较3组间的情况。 X型矩阵用于4组间的比较，每组与其中的2组相联系。 屋顶型矩阵用于与自身的比较，通常与L型或T型矩阵一起运用。 摹本步骤 1确定要比较的组。 2选择合适的矩阵形式。 3画构成矩阵的网格线。 4沿矩阵各轴列出说明。 5确定在矩阵中表达信息的符号。参阅“注意事项”中的常用符号。写明图例描述符号的含义。 6组间
3、逐项比较。在交叉项上标注合适的符号。 7分析矩阵。也可以用不同的格式或符号重复上述步骤以加深对相互关系的了解。 示例：L型矩阵(L-shaped matrix) 图表5.113是总结顾客要求的L型矩阵。在表格中填写数字化的公差范围，并用符号说明包裹的选择。此例及以后的示例中，可以把矩阵中的轴显示成阴影以强调矩阵的名称。这样L型矩阵事实上构成倒置的L型矩阵，这是最基本、最常见的矩阵形式。这个例子是第4章中ZZ-400改进案例的一部分，其他例子请参阅第4章中相关圣鲁克和Medrad的案例。 示例：T型矩阵(T-shaped matrix) 图表5.114是表示四种产品模型与他们的生产地点和顾客的关
4、系的T型矩阵，可以从不同的角度研究矩阵来获得不同的信息。比如，集中研究模型A，它在德克萨斯州的生产厂大批量生产，在阿肯色州的生产厂小规模生产。时代公司是模型A的主要客户，艾罗公司只购买少量产品。如果我们关心顾客行，会发现只有一个顾客艾罗公司购买所有的四种模型，齐格公司只购买一种产品，时代公司大批量购买产品A和D，相比之下里尔公司则是不太重要的客户。 第4章中ZZ400案例是T型矩阵用于改进过程的一个例子。 示例：Y型矩阵(Y-shaped matrix) 图表5. 115是表示了顾客要求、内部过程指标和涉及的部门之间的相互关系的Y型矩阵。不同的符号表示相关性的强弱：强相关如制造部门对生产能力的
5、责任；次相关如产品有效性和库存的关系；弱相关如销售部门对订单提前期的责任；不相关如采购部门和及时交货的关系。 该Y型矩阵描述了准时交货与相关因素间的有趣关系。在日常运作中，销售部门对顾客要求负主要责任。然而，由该矩阵可以看出，与准时交货强相关的是库存水平和订单提前期；同时，销售部门与订单提前期只有弱相关关系，与库存水平无关；销售部门与运送能力强有关，而运送能力与订单提前期只是有中等相关联系。另一方面，计划部门与库存水平强相关，与订单提前期次相关，与准时交货无关。基于以上分析，到底该由何部门对准时交货的绩效负起责任或许应重新考虑了，你认为呢？ 示例：C型矩阵(C-shaped matrix) C
6、代表着立方，因为矩阵是三维的，所以图很难画并且不常用。如果同时比较三组间的关系很重要时，考虑用三维模型或计算机软件提供一个清晰的图像。图表5.116表示了产品、顾客和制造地点三者关系的C型矩阵上的一个点，即齐格公司的模型B在密西西比州工厂制造。 示例：X型矩阵(X-shaped matrix) 图表5.117通过加入运输公司与生产地点和顾客的关系将T型矩阵拓展。矩阵的每一个轴与相邻两轴相联系，但与交叉轴没有联系。这样产品模型与生产地点和顾客相联系，但与运输公司无关。 从X型矩阵可以获得很多信息。从图表5.117的矩阵中，我们可以看到红线公司和齐格公司并不是重要的运输公司，他们只向里尔公司提供服
7、务。模型C的客户是里尔和艾罗，而里尔的购买量并不多。每个模型都有一个主要生产地和一个小规模生产地。但模型D例外，它有两个小生产地。它还有两个主要客户，其他模型则只有一个。你还能从图中看到什么？ 示例：屋顶型矩阵(roof-shaped matrix) 屋顶型矩阵和L型或T型矩阵一起使用来表示一组选项与自身的关系。常用于质量屋，组成“屋”的“顶”。图表5. 118中的顾客需求彼此相关。例如颜色和微量金属强相关，而黏度与别的任何需求都不相关。 注意事项 用X或空格表示是或否的关系，如包括或不包括、适用或不适用、相关性存在或不存在。矩阵图还可用符号表示各项之间更丰富的信息，一般可以说明的信息有两类： 两项之间的相关性强弱； 如果矩阵中的两项是人和活动，则可以说明人在活动中扮演的角色。 下而是一些常用符号： 可以自己设置便于你和你的观众识别的符号和字母。 L型矩阵是最常用的，但不一定最适合你。结合你的各组数据及它们之间的可能关系和其他的矩阵形式，考虑是否其他形式的矩阵更能清楚地表现数据的含义。 本书中的许多工具都是有特殊用途的矩阵。比如，决策矩阵将被选项与评选标准联系起来。这些特殊矩阵遵循基本步骤的13和这个矩阵实施步骤的步骤5。 有些工具名字中有“矩阵”两个字，它们是二维图。有关这个工具门类的详细情况请参阅“二维图”部分。END
