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关于逻辑思考力的原理及模型构筑法，在前面文章中已经进行了详细说明。本章中主要介绍发现问题，分析问题，解决问题的方法。
一、分析及解决问题的系统性流程
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**a) **发现问题：
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很多人可能会感到困惑，为什么要解释问题，谁不知道问题是什么。然而，实际上有许多人并不擅长寻找正确的问题。
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问题＝ 应有的姿态 – 现状。（GapAnalysis差距分析法）
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应有的姿态可以被理解为目标（当然，目标应该是合理和可实现的，不可实现的目标不是真正的目标）。目标减去现状的差距部分就是问题。
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通过图示可以理解，要正确地理解一个问题并不容易。许多人通常凭直觉去寻找和分析问题，但是以上三要素只要有一个方面出错，就无法发现正确的问题。无法发现正确问题的原因。
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①认识不到应有姿态是什么，或者应有姿态是错误的
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②认识不到现状，或理解的现状是错误的
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③应有姿态有了，现状也有了，但是把握不到问题的结构GAP
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如何正确把握这三个要素，逻辑思考力发挥着重要的作用，下面举一个例子：小A是后工程品管的P职，她应该如何寻找她需要对应的问题。
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应有姿态
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一个正确的工作目标是和公司方针、部门方针以及上级目标相匹配的，今年最大目标是Cost Down，分解到小A的上级的目标是Loss金额降低到2,000kRMB，而小A负责工程的Loss目标金额是1,000kRMB以下。这种从上到下的分析方法称为“金字塔模型”。而构造金字塔模型的基础逻辑思维就是分类法。在该案中是以组织类型大小进行分类的。
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现状分析
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通过简单数据整理可明确，目前充放电工程的Loss金额是2,000kRMB
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GAP
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2000-1000=1000 这1,000kRMB之间的差距，就是小A需要解决的问题。但是问题并不是分析到这一步就结束了。因为后工程有很多个机种，每个机种的产量、不良率都各不相同，所以造成的Loss占比也不相同。同时改善是没有那么多工数的。于是小A利用柏拉图来明确TOP3的Loss机种，并根据GAP金额确定这些机种的改善目标。（柏拉图中应用了80/20法则）
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**b) **分析问题
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分析问题，就是找到隐藏在背后的逻辑关系。现实世界原因错综复杂，有时候看似找到了问题，实际上只是找到了表面问题，并不是根本原因，这样的话是 没办法解决问题的。所以这时候就要利用到2种思维工具：零基思考，MECE。
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零基思考
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什么是零基准思考呢？就是拆掉既有思维的框架，突破自身的年龄、经验、眼界等限制去寻找解决方案。大家常说的定势思维就是受既有框架的限制。
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在原来我们遇到问题的时候，可能因为一些局限性把我们的思维局限在一堵墙内，如同下面下面这张图所显示的这样，始终找不到解决办法，这就需要我们拆掉自己思维的墙，从而能够像下边那张图那样找到解决办法。
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如何拆掉思维的框架呢？我接着上面的例子：
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小A要改善TOP3机种的充放电不良率，她应该怎么去做呢？
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1、向现状提出质疑，多问为什么（5W分析法）
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为什么充放电会产生这么多不良→电池自放电大→电池存在物理短路→组装卷绕机气缸磨损→气缸润滑不足。
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在你解决问题的路上，加上一堆“为什么”的拦截器，连续深入问到5层，一般就可以逼近问题的本质了。
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2、获取更多和问题领域相关的信息
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经过对外部情报的调查，我们了解到，电池充放电不良往往由化学和物理两种原因引起，其中物理自放电通常是由金属粉尘和水分导致的。我们可以通过对电池在常温和高温下放置的保存容量和回复容量比率的观察，来区分是物理自放电还是化学自放电，并进一步分析以确定要因发生的范围。通过明确原理原则和扩大知识框架的方式，我们可以快速找到问题的根本原因。
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零基思考是需要有意识的锻炼，我们一直以来的思维习惯就是惯性思维，这个思维速度很快，快到我们根本无法察觉，因为这是潜意识在思考。所以我们要有意识的去锻炼它。
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MECE**（逻辑树）**
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MECE（发音me see）是由麦肯锡公司的巴巴拉·明托(Babara Minto)在《金字塔原理》一书中提出的一个重要原则，它是一种有用的问题分析思维方法。许多高手都通过遵循这个原则来确保逻辑严密。
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金字塔原理简而言之，就是任何事情都可以概括为一个中心论点，并由三至七个论据来支持。这些一级论据本身也可以作为论点，由二级论据的三至七个论据来支持，如此延伸，形成一个金字塔的结构。
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金字塔中的子结构
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● 主题与子主题之间的纵向关系
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● 各子主题之间的横向关系
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横向关系：水平思考，帮助我们看到事务的整体
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纵向关系：垂直思考，对特定部分进行深度的分析
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所谓有逻辑的思维方式，首先要从水平思考着手，使事物整体和部分之间关系明确化，然后再进行垂直思考。但在做垂直思考的时候，也要时不时进行水平思考，以便顾及整体。
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在工作中有很多的模型结构与MECE相同：思维导图、FTA、CE图、FMEA、DRBFM、5M1E、5W2H等等。利用这些现有模型可以快速定位到发生要因。
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接下来，让我们试着做一个逻辑树。首先，针对“提升营业额”这个课题，将其构成要素分为“既有客户营业额的提升”和“新客户营业额的提升”。然后进一步对这些要素进行分解，找到更加具体的对策。
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不过制作这些类似MECE的模型时需要注意一些问题，包括不遗漏、不重复和穷尽性。特别是在可能出现问题的地方需要格外留意，例如过度关注细枝末节而偏离了大方向（为了避免遗漏导致的结果）、找错了切入点导致遗漏或重复、习惯性忽视重复、为了强调而特意重复结果却导致混乱、过度思考将一切都视为重要（一切都重要等于什么都不重要，因为资源是有限的）、被他人的建议影响、动摇判断的基准、增加选项、忘记资源分配的最终目的，使MECE本身成为最终目的。MECE的最终目的是帮助我们找到最重要和关键的要素，并以此为基础来分配资源。因此，MECE本身并不是目的，而只是手段。切忌将手段当作目的。
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此外，在MECE结束后，我们必须确定其中的关键因素，并区分它们的优先级，以进一步分配资源。问题解决可以被理解为资源分配，就像如何合理地分配战斗力给前线一样，这是非常重要的。MECE不仅帮助我们把握问题的广度，也有助于我们理解问题的深度，只有找到深层逻辑，才能发现问题的本质。在这个过程中，我们必须注意掌握“真正的原因”，而不是逃避问题。
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零基思维和逻辑树在问题分析中的作用互补而又不可替代。零基思维通过重新思考问题，开拓思维，发现新的思考方向和解决方案；而逻辑树通过结构化的方式整理和组织问题和解决方案的相关信息，帮助我们深入分析问题的各个方面和细节。这两种工具相互配合，能够提高我们对问题的分析能力和解决问题的效果。
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**c) **解决问题
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用逻辑树找到问题后，可以制作对策逻辑树。通过不断问自己SO HOW？从而一步步找到执行方法。但是需要注意，最后解决问题的方法一定要是具体的、可执行、清晰准确的、不可再分解的单一动作。比如，关于气缸润滑不足的执行逻辑树，最后一个结果：一个是增加点检频度，一个是点检频度从1次/月→1次/周，显然后面的才是应该的具体解决方案，前面不够具体，那就不是最后的结果思考。
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另外，执行次优方案，在better中不断优化、迭代，从而形成最终的best方案。比如追加点检频度很显然并不是最佳方案。因为这样做需要以最弱的气缸磨损频率作为点检频度，对于其他气缸来说还处于寿命范围之内。但由于不清楚哪个气缸会磨损，我们需要统一提前点检或更换，这无疑是一种浪费。
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有没有更好的办法呢？利用零基思维的方法，我们对外部情报进行调查发现，如今很多设备会加装噪音和振动传感器。气缸磨损、设备干涉会产生噪音和设备振动异常。这种声音虽然现场人员感知不到。但是精密的设备可以感知到并采样出波形。通过噪音和振动的异常算法模型，可以提前预知设备的不安定因素，只针对即将发生不良的部品进行更换，做到了预知保全。
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但是这种方法需要采集数据并进行调试，会很花时间。市场环境瞬息万变，效率决定命运，速度决定一切。在改造、收集数据、建立模型上花费太多时间，容易让我们错失机遇，甚至当你做出决定的时候环境已经完全改变。但并不是说不需要做这个事情，而是分为临时对策和恒久对策2步进行。逐步优化，将次优方案作为临时对策，同时进行数据收集和模型建立的工作。一旦建立好了预知保全的系统，并能够准确判断设备的不稳定因素，就可以逐步将这个方案应用于整个设备，实现恒久对策，从而大幅提高设备的可靠性和效率。
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在制定最佳解决方案的过程中，除了需要具体、可执行、清晰准确的单一动作外，还需要考虑其他因素。比如，成本效益、时间成本、人力资源等。有时候最佳方案并不一定是最优解，需要综合考虑多个因素进行权衡。在追求最佳解决方案时，我们可以采用迭代和优化的方式，通过不断改进和调整，逐步接近最优解。
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综上所述，逻辑树是一个帮助我们分析和组织问题的有力工具，而制作对策逻辑树则能帮助我们找到解决问题的具体方法。在制定最佳解决方案时，需要注意方案的具体性、可执行性，同时还要考虑其他因素的权衡。并且，可以结合零基思维，调查外部情报，寻找创新的解决方案，并通过迭代和优化逐步达到最佳解决方案