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矩阵图(matrixdiagram)又名:矩阵(matrix),矩阵表(matrixchart)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-shapedmatrix)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-shapedmatrix)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ZZ-400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-shapedmatrix)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-shapedmatrix)C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-shapedmatrix)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-shapedmatrix)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1~3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
本文标题:矩阵图(matrix-diagram)
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