另外，指派、升级、处理 这里是一个人操作的，不存在一个处理方案到验证中状态，一个方案还在处理中。设计中为了降低复杂度，处理的人员填写方案，每个方案的具体执行人员设置为“责任人”，通知责任人有这件事情，通过验证来确定最终执行效果。这里也就说明，为什么存在验证不通过的情况，这个时候处理执行人员需要重新处理。

　　这里也是和普通问题处理不相同的地方，作为通用问题管理，这里可以进行改进，多个处理方案走各自的处理流程，类似于任务分解。

　　3、问题处理支持链式路径

支持链式处理

　　随着系统的执行，简单的问题很容易、很快就会处理掉。剩下的问题会越来越复杂，处理人员也不一定很明确。就会存在超长链路的情况。

　　操作工 小白发现了一个问题，处理不了；指派给机修人员 文文；文文一看，我也处理不了，指派高级技工武武；武武一看问题觉得很严重啊，我也处理不了，进行问题升级；升级给管理室室主任双双；双双一看问题，这不是和某年某月某日的那个问题一样么，顺手就指派了当时修改的泉泉，问题终于得到解决。

　　在上面的案例中，存在单个问题经历了多轮指派及升级，让很多人参与进来。问题只有找对方案、找对人才能更快处理。这里就是数字化的意义，典型的问题可以标准化，为后续类似的问题提供参考。

　　4、问题挂起

　　另一个问题状态就是“挂起”，是针对那些目前没有解决方案，但是不直接影响生产的；针对未来有解决方案，但是时间较长的；针对有些很复杂的问题，目前根本无法明确是否是根本问题的。

　　这些问题挂起，可以让先关参与人知道已经发现了这个问题，不需要重复的提交；另外就是通过状态标识出来，不影响统计数据、不需要每次都拎出来查看，从而提升效率。 

　　03  问题标准化

　　1、统计分析

　　随着业务的执行，问题汇总越来越多，积累下来的问题素材也就越来越丰富。

　　不识庐山真面目，只缘身在此山中。

　　看到问题更多的特征，需要对问题进行统计分析。按照类型统计，可以发现哪类问题容易发生；按照关闭率统计，发现哪些问题未关闭，配合“挂起”功能，数据统计更为有效；按照月度统计，可以查看问题趋势，可以溯源问题发生较少月份的根源，促进车间改善。

问题统计

　　数据统计分析，将有效的数据筛选出来！

　　2、标准化

　　问题标准化，主要是实现问题模版。在问题发现时，检查是否已有类似的问题，复用其问题描述、问题解决方案，从提升效率。同时，标准化的问题查看可以将经验传递，形成常见问题处理库。