5W2H分析法


简介

5W2H分析法又叫七何分析法,5W2H法是第二世界大战中美国陆军兵器修理部首创。简单、方便,易于理解、使用,富有启发意义,广泛用于企业管理和技术活动,对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。
(1) WHY——为什么?为什么要这么做?理由何在?原因是什么?(2) WHAT——是什么?目的是什么?做什么工作?(3) WHERE——何处?在哪里做?从哪里入手?(4) WHEN——何时?什么时间完成?什么时机最适宜?(5) WHO——谁?由谁来承担?谁来完成?谁负责?(6) HOW——怎么做?如何提高效率?如何实施?方法怎样?(7) HOW MUCH——多少?做到什么程度?数量如何?质量水平如何?费用产出如何?
发明者用五个以w开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问,发现解决问题的线索,寻找发明思路,进行设计构思,从而搞出新的发明项目,这就叫做5W2H搜索法。
提出疑问于发现问题和解决问题是极其重要的。创造力高的人,都具有善于提问题的能力,众所周知,提出一个好的问题,就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高,可以发挥人的想象力。相反,有些问题提出来,反而挫伤我们的想象力。发明者在设计新产品时,常常提出:为什么(Why);做什么(What);何人做(Who);何时(When);何地(Where);如何(How);多少(How much)。这就构成了5W2H法的总框架。如果提问题中常有“假如……”、“如果……”、“是否……”这样的虚构,就是一种设问,设问需要更高的想象力。
在发明设计中,对问题不敏感,看不出毛病是与平时不善于提问有密切关系的。对一个问题追根刨底,有可能发现新的知识和新的疑问。所以从根本上说,学会发明首先要学会提问,善于提问。阻碍提问的因素,一是怕提问多,被别人看成什么也不懂的傻瓜,二是随着年龄和知识的增长,提问欲望渐渐淡薄。如果提问得不到答复和鼓励,反而遭人讥讽,结果在人的潜意识中就形成了这种看法:好提问、好挑毛病的人是扰乱别人的讨厌鬼,最好紧闭嘴唇,不看、不闻、不问,但是这恰恰阻碍了人的创造性的发挥。

下面说明5w2H法的应用程序

1、检查原产品的合理性
(1)为什么(why)?
为什么采用这个技术参数?为什么不能有响声?为什么停用?为什么变成红色:为什么要做成这个形状?为什么采用机器代替人力?为什么产品的制造要经过这么多环节?为什么非做不可?
(2)做什么(What)?
条件是什么?哪一部分工作要做?目的是什么?重点是什么?与什么有关系?功能是什么?规范是什么?工作对象是什么?
(3)谁(who)?
谁来办最方便?谁会生产?谁可以办?谁是顾客?谁被忽略了?谁是决策人?谁会受益?
(4)何时(when)?
何时要完成?何时安装?何时销售?何时是最佳营业时间?何时工作人员容易疲劳?何时产量最高?何时完成最为时宜?需要几天才算合理?
(5)何地(where)?
何地最适宜某物生长?何处生产最经济?从何处买?还有什么地方可以作销售点?安装在什么地方最合适?何地有资源?
(6)怎样(How to)?
怎样做省力?怎样做最快?怎样做效率最高?怎样改进?怎样得到?怎样避免失败?怎样求发展?怎样增加销路?怎样达到效率?怎样才能使产品更加美观大方?怎样使产品用起来方便?
(7)多少(How much)?
功能指标达到多少?销售多少?成本多少?输出功率多少?效率多高?尺寸多少?重量多少?
2、找出主要优缺点
如果现行的做法或产品经过七个问题的审核已无懈可击,便可认为这一做法或产品可取。如果七个问题中有一个答复不能令人满意,则表示这方面有改进余地。如果哪方面的答复有独创的优点,则可以扩大产品这方面的效用。
3、决定设计新产品
克服原产品的缺点,扩大原产品独特优点的效用

转载于:https://www.cnblogs.com/fangzuchang/p/6732041.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果技术创新。5.2未来展望出系统局限性并提出后续优化方向。
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