讓科學家來當偵探：用「假設－演繹法」揪出公司慢性病的真兇
一、別再讓數據和爭吵模糊了焦點！
在企業裡，有些問題就像**「慢性病」或「爛攤子」**一樣，怎麼治都治不好：業務停滯、庫存老是出錯、品質老是抓不到原因。
傳統的管理方法，像是畫魚骨圖或問**「五個為什麼」**，往往只會讓情況更糟。因為：
意見矛盾： 銷售部門怪營運部門，營運部門怪預測部門，你根本分不清誰說的是事實，誰只是在推卸責任。
數據誤導： 數據常常是片面的、不完整的，甚至會被用來證明各種立場偏見，讓大家各說各話，問題始終無解。
為了解決這些棘手的問題，我們必須放下老方法，像偵探或古生物學家一樣思考，運用一套來自嚴謹科學的推理方法：假設－演繹法（Hypothetical Deductive Method, HDM）。
二、科學偵探三部曲：用「預測效應」驗證真相
假設－演繹法的核心精神很簡單：一個真正的原因，必然會帶來一系列的連鎖反應。我們觀察到一個結果（A），然後大膽猜測一個原因（X），接著最重要的一步是：根據這個原因（X），預測出其他必定會發生的連帶結果（B、C、D）。
如果這些被預測的結果（B、C、D）不存在，那你的原因（X）就是錯的！
【實戰範例】
觀察與假設： 你的問題是**「交貨老是出問題」（結果 A）。你猜測原因是「工廠運作效率太差」**（原因 X）。
預測連帶結果： 如果工廠效率真的太差，那麼你一定會看到（預測 B、C、D）：
B：客戶每天打電話要求改期（大量重排訂單請求）。
C：出貨量極度不平均（八成以上的貨都擠在月底出）。
驗證真相： 假設你發現，客戶幾乎沒有要求改期，且出貨時間分散得很平均。這表示你的假設「工廠效率太差」是錯誤的！
透過這種方法，你根本不需要去翻閱那些混亂的工廠效率報告，就能直接鎖定：問題不在工廠效率本身，而在於你對「交貨問題」的定義或「效率數據」的計算方式有誤。
三、三個原則，讓你的診斷精準無比
為了讓「假設－演繹法」有效運作，你的思考和語言必須極度嚴謹：
1. 語言必須精確，遠離空泛的比喻
永遠不要使用模糊、主觀或帶有情緒的詞彙來定義問題。
例如，部門主管說問題是「員工能力不足」。你必須追問：「能力不足具體是什麼意思？」如果「能力不足」是指缺乏書面程序，那麼錯誤只會發生在需要經驗的複雜工作上。如果連簡單的、有明確 SOP 的工作都出錯，則證明能力不足並非真正的原因。
2. 追問「為什麼」也要追問「如何發生」
光知道為什麼還不夠，你必須理解機制。找出「原因」和「結果」之間是如何運作的（How），這才能讓你做出精準的預測。
例如：你知道太陽從東邊升起（Why），因為你知道地球是從西向東自轉（How）。理解這個機制後，你就能預測：在一個反向自轉的星球上，太陽就會從西邊升起。
在企業裡，你發現實驗室錯誤頻傳，不只是「為什麼」要再訓練，而是要找出「如何」出錯的機制。你可能會發現，原因是分析師被超載的多重任務打斷，導致短期記憶超負荷，而不是能力問題。找到這個「機制」，才能對症下藥。
3. 絕不將「缺乏解方」當作問題的原因
不要將問題歸咎於你沒有的東西。
錯誤的邏輯是：「我的銷售效率低，因為我們沒有 CRM 軟體」或「我瘦不下來，因為家裡沒有跑步機」。
這種思維會讓你花大錢買一堆無效的軟體或設備。正確的思維應該是：**你如何利用你「已經擁有」的資源和流程？**專注於現有資源，才能真正找出問題的根本洞察。
唯有將這種嚴謹的科學思維與整體思維（理解所有問題間的連動關係）結合起來，你才能真正解決企業中那些久治不癒的頑強慢性病。
發表文章
