我在实践中，逐步勾画出了解决问题的一条路径当遇到没有以前出现的问题时，会很茫然，在这里设立一定的规则，通常可以解决90%的问题。

　　方法：

1.系统的功能定义。

　首先确定问题所在的环境中所起的作用，即功能。不能够臀侍舛云鸬降淖饔谩Ｔ谏校梢匀衔渌诘墓ば虻墓δ堋？梢约偕枞绻挥写宋侍猓没疃芄黄鸬降淖饔谩?lt;/P>

2.要素

　把工序当做一个系统，那它必然会具有很多要素。要素要求尽可能的把之罗列出来，正面的，负面的，都应该存在。这就要求对工序非常熟悉。一般情况下，需要2个月以上的实践，很是必要。

3.要素之间的相关性

　各要素都是为系统的功能服务为目的，融合在一起，相互活动，才能实现系统的功能。那他们之间必然会存在联系。把他们的联系也尽量逐一描述出来。这种联系是辩证的。简单的说，如果他们之间是这样的会得到一类关系，反之如果不是这样，有会得到怎样的关系

4．层次性

　依据系统的功能，各要素以及他们之间的关系的重要性就会不一样。根据我的实践，层次可以分为３类。A.重要，占总量的20%　B.一般行，占70%　C.次要性，占10%．这先动作完成后，问题的基本原因会一目了然的呈现出来。

5.系统要素的优化

　这是IE最重要的工作。我们可以在满足系统功能的要求下，对各要素做调整，使的他们的之间的关系简单化，层次性更清楚，对不影响功能的要素进行删简。这一步是由认识系统向控制系统的转化过程。

6.环境适应性。

　也就是为了解决问题，必然会产生一些动作，那势必会对系统的功能，要素之间的关系产生影响。更进一步，系统是动态变化的，需要考虑在不同条件下的功能体现。需要分析评价其影响情况。

　　步骤：

1.功能明确，即系统的功能定义。

2.要素获得与分析。还是强调一点，必须非常熟悉该活动。

3.要素之间的相关性：千万不要用经验来加以估计，正反俩面都要具到。

4.问题的定义：很多情况下，并不清楚影响问题的要素有哪些。我很提倡采用试验方法。先假设一下影响问题的要素会有哪些，一般需要设立三种以上的假设。然后根据假设进行试验。用定量的数据进行描述。数据的多少可以根据泊松定义来计算其需要数。如果发现不离散，12组数据即可以，如果离散，35组数据。有了数据，采用线性回归法进行分析比较，建议采用Excel提供的数学功能进行处理。在这里，９０％的原因可以呈现出来。

5.把这些原因放到系统的要素相关性中进行分析：可以比较明确的分析出这些原因在关系中所处的环节。当然，也就可以采取措施了

6.方案确定与实施。

7.得到层次关系：从问题点出发，依据实施结果，逐步理清各中要素关系的重要性。依据重要性，制定作业标准，使其稳定，迫使系统也稳定下来。

8.重复5,6步骤

9.评价所做的改动：对前后的实践情况进行比较，如果系统的功能已经实现，并且已经稳定，那就大功告成。反之，重复4,5,6

10.系统优化