在实践中，我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。
        不能够就问题而言起到的作用。
        在生产中，可以认为其所在的工序的功能。可以假设如果没有此问题，该活动能够起到的作用。

        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