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Problem & Solve

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By Hyoeun Choi
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Problem & Solve

Problem-Solving Methodologies

Beyond simple projects, I have contemplated the structural approach one should take when solving any issue in daily life. While I have my own intuitive ways of doing things, I want to document them as a formal series of structures, moving beyond mere instinct.

First, here are the generally well-known methodologies:

McKinsey & Company’s 7-Step Problem Solving

This is a methodology optimized for structurally analyzing complex business problems and deriving solutions. The core is not simply thinking “hard,” but efficiently approaching the correct answer through a logical framework.

Step 1. Define the Problem

The most critical stage. If you do not clarify what the problem is, you will waste resources in the wrong direction. Follow the SMART principle when defining a problem:

  • Specific: Is it well-defined?
  • Measurable: Can it be quantified?
  • Action-oriented: Can it lead to concrete actions?
  • Relevant: Is it an important issue?
  • Time-bound: Is there a deadline?

Step 2. Structure the Problem

Break the problem down into smaller, analyzable components. Use the MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) principle to disassemble the problem without overlaps or omissions.

  • Mainly use a Logic Tree to visualize the problem.

Step 3. Prioritize Issues

You cannot solve all problems at once. Focus on the core tasks that have the greatest impact on results, following the “80/20 Rule (Pareto Principle).”

  • Set priorities based on Impact and Feasibility.

Step 4. Plan Analyses and Work Plan

Establish a concrete execution plan regarding who will prove what through which analysis and by when.

  • Pre-determine data sources and analytical methods to validate hypotheses.

Step 5. Conduct Analyses

Collect and analyze data according to the plan. McKinsey emphasizes extracting insights behind the data by asking “So What?” rather than just listing raw data.

Step 6. Synthesize Findings

Re-combine individual analysis results to derive an overall conclusion. You should construct a solution-oriented storyline rather than a mere summary of facts.

  • Utilize the Pyramid Principle to present the core conclusion first, followed by supporting evidence.

Step 7. Develop Recommendations

Report actionable recommendations so the decision-maker can take immediate action. The goal is to provide a clear answer to “How do we execute this?”

💡 Key Tip: Hypothesis-driven Thinking A hallmark of the McKinsey approach is starting with a “hypothesis.” Instead of drawing conclusions after looking at all the data, you save time by setting a hypothesis of what the answer might be and then proving or refuting it.

Six Sigma’s DMAIC

This exerts powerful force when reducing defect rates and maximizing efficiency, primarily in manufacturing sites or service processes.

The 5 Steps of DMAIC

  1. Define: Clarify what needs improvement.
    • Core Questions: What is the quality the customer wants (CTQ, Critical to Quality)? What is the scope of the project?
    • Key Tools: Project Charter, SIPOC Model.
  2. Measure: Understand the current state with objective figures.
    • Core Questions: What is the current defect rate? What data needs to be collected?
    • Key Tools: Data Collection Plan, Pareto Chart, Process Capability Analysis.
  3. Analyze: Find the root cause of the problem. Similar to McKinsey’s hypothesis testing, but uses a much more statistical approach.
    • Core Questions: Why do defects occur? What are the key variables (X) affecting the result (Y)?
    • Key Tools: Fishbone Diagram, 5 Whys, Scatter Plot.
  4. Improve: Design and execute the optimal solution to address the analyzed causes.
    • Core Questions: How will we solve the problem? Is the improvement plan actually effective?
    • Key Tools: Design of Experiments (DOE), Pilot Test, Brainstorming.
  5. Control: Systematize the process so that improved performance does not regress.
    • Core Questions: How will we maintain the improved performance? Who will monitor it and how?
    • Key Tools: Control Chart, Standard Operating Procedure (SOP), Monitoring Plan.

Toyota’s A3

The name originates from the principle of “fitting all core content onto a single sheet of A3 paper.” It refers to a visual and logical way of thinking that summarizes the entire process of defining a problem, finding a solution, and executing it.

1. Key Characteristics of A3

  • The Magic of One Page: Instead of complex reports, it is written so the entire context can be grasped at a glance.
  • Based on the PDCA Cycle: Follows the flow of Plan-Do-Check-Act.
  • Visualization: Uses graphs, charts, and illustrations rather than heavy text for immediate understanding.

2. Typical Components of an A3 Report

It generally flows from the left (Problem Definition & Analysis) to the right (Solution & Plan).

  1. Background: Why is this important?
  2. Current Condition: What is the current state? (Using figures/graphs)
  3. Goals/Target Condition: What should the state be? (Specific target values)
  4. Root Cause Analysis: What is the true cause? (5 Whys, Fishbone, etc.)
  5. Countermeasures: What will be done to solve the cause?
  6. Implementation Plan: Who, when, and what? (Gantt Chart, etc.)
  7. Follow-up: Did the results meet the goal? What standardization is needed?

My Personal Problem-Solving Method

The most important thing is Problem Definition. I believe the process of defining the problem will be the most crucial element in the AI era and the first and most important step in leading one’s life.

Problem Definition & Situational Analysis

I first write down what the problem is in a sentence. Then, considering the scale of the problem, I look for an approach or analyze/think it through. I analyze the current situation. In both defining the problem and finding a solution, the key is whether you accurately understand the “current state.”

Proposing the Primary Solution

Once I feel the problem and current situation are properly understood, I brainstorm possible solutions. I propose the first solution and begin the validation process. During validation, I dig deep into the solution as specifically as possible, checking if each step is verifiable, and then actually verifying them.

Proposing Alternatives & Iteration

Unforeseen issues may arise during the validation of the primary solution, so I propose other alternatives at that point. As I validate all possible solutions currently available, new ones often come to mind. In such cases, I re-analyze the current state, propose yet another solution, and eventually decide on the one I deem most suitable.

문제 해결 방식

단순한 프로젝트를 넘어 일상 생활의 모든 것을 해결할때 어떠한 구조로 일을 하면 좋을지 생각을 해보았다. 내 늘 해오던 방식이 있겠지만 그것을 감각, 본능에서 벗어나 일련의 구조로 문서화 해보고자 한다.

우선 일반적으로 알려진 방식들은 다음과 같다.

맥킨지(McKinsey & Company)의 7단계 문제 해결 프로세스(7-Step Problem Solving)

복잡한 비즈니스 문제를 구조적으로 분석하고 해결책을 도출하는 데 최적화된 방법론입니다. 단순히 ‘열심히’ 고민하는 것이 아니라, 논리적 프레임워크를 통해 효율적으로 정답에 접근하는 것이 핵심입니다.

1단계: 문제 정의 (Step 1. Define the Problem)

가장 중요한 단계입니다. 무엇이 문제인지 명확히 하지 않으면 잘못된 방향으로 자원을 낭비하게 됩니다. 문제를 정의할 때는 SMART 원칙을 따릅니다.

  • Specific: 구체적인가?
  • Measurable: 측정 가능한가?
  • Action-oriented: 행동으로 이어질 수 있는가?
  • Relevant: 중요한 문제인가?
  • Time-bound: 마감 기한이 있는가?

2단계: 문제의 구조화 (Step 2. Structure the Problem)

문제를 더 작은 단위로 쪼개어 분석 가능한 요소들로 나눕니다. 이때 MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 원칙을 사용하여 중복과 누락 없이 문제를 분해합니다.

  • 주로 로직 트리(Logic Tree)를 사용하여 문제를 시각화합니다.

3단계: 우선순위 설정 (Step 3. Prioritize Issues)

모든 문제를 한꺼번에 해결할 수는 없습니다. ‘80/20 법칙(파레토 법칙)’에 따라 결과에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 과제에 집중합니다.

  • 영향력(Impact)과 실행 가능성(Feasibility)을 기준으로 우선순위를 정합니다.

4단계: 작업 계획 수립 (Step 4. Plan Analyses and Work Plan)

누가, 언제까지, 어떤 분석을 통해 증명할 것인지 구체적인 실행 계획을 세웁니다.

  • 가설을 검증하기 위한 데이터 소스와 분석 방법을 미리 결정합니다.

5단계: 분석 수행 (Step 5. Conduct Analyses)

계획에 따라 데이터를 수집하고 분석합니다. 맥킨지에서는 단순한 데이터 나열이 아니라, “그래서 뭐?(So What?)”라는 질문을 던져 데이터 이면의 인사이트를 추출하는 것을 강조합니다.

6단계: 결과 종합 (Step 6. Synthesize Findings)

개별적인 분석 결과들을 다시 하나로 합쳐 전체적인 결론을 도출합니다. 단순히 사실을 요약하는 것이 아니라, 해결책 중심의 스토리라인을 구성해야 합니다.

  • 피라미드 구조(Pyramid Principle)를 활용하여 핵심 결론을 먼저 제시하고 근거를 덧붙입니다.

7단계: 권고안 제시 (Step 7. Develop Recommendations)

의사결정자가 바로 행동에 옮길 수 있도록 실행 가능한 권고안을 보고합니다. 고객이 ‘어떻게 실행할 것인가’에 대한 답을 명확히 주는 것이 목표입니다.

💡 핵심 팁: 가설 사고(Hypothesis-driven) 맥킨지 방식의 특징은 처음부터 ‘가설’을 세우고 시작한다는 점입니다. 모든 데이터를 다 본 뒤에 결론을 내는 것이 아니라, “이것이 정답일 것이다”라는 가설을 세우고 이를 증명하거나 반박하는 방식으로 시간을 단축합니다.

식스 시그마(Six Sigma)의 DMAIC

주로 제조 현장이나 서비스 프로세스에서 발생하는 불량률을 낮추고 효율을 극대화할 때 강력한 힘을 발휘합니다.

DMAIC의 5단계 프로세스

1. Define (정의)

무엇을 개선할 것인지 명확히 합니다.

  • 핵심 질문: 고객이 원하는 품질(CTQ, Critical to Quality)은 무엇인가? 프로젝트의 범위는 어디까지인가?
  • 주요 도구: 프로젝트 헌장(Charter), SIPOC 모델(공급자-입력-프로세스-출력-고객).

2. Measure (측정)

현재 상태가 어떤지 객관적인 수치로 파악합니다.

  • 핵심 질문: 현재 불량률은 얼마인가? 어떤 데이터를 수집해야 하는가?
  • 주요 도구: 데이터 수집 계획, 파레토 차트(Pareto Chart), 공정 능력 분석.

3. Analyze (분석)

문제의 근본 원인을 찾습니다. 맥킨지의 ‘가설 검증’과 유사하지만, 훨씬 더 통계적인 접근을 합니다.

  • 핵심 질문: 왜 불량이 발생하는가? 결과(Y)에 영향을 주는 핵심 변수(X)는 무엇인가?
  • 주요 도구: 인과관계 도표(Fishbone Diagram), 5 Whys, 산점도(Scatter Plot).

4. Improve (개선)

분석된 원인을 해결하기 위한 최적의 방안을 설계하고 실행합니다.

  • 핵심 질문: 어떻게 문제를 해결할 것인가? 개선안이 실제로 효과가 있는가?
  • 주요 도구: 실험 계획법(DOE), 파일럿 테스트(Pilot Test), 브레인스토밍.

5. Control (관리)

개선된 성과가 다시 예전으로 돌아가지 않도록 시스템화합니다.

  • 핵심 질문: 개선된 성과를 어떻게 유지할 것인가? 누가, 어떻게 모니터링할 것인가?
  • 주요 도구: 관리도(Control Chart), 표준 작업 지침서(SOP), 모니터링 계획.

도요타(Toyota)의 A3

‘모든 핵심 내용을 A3 용지 한 장에 담아낸다’는 원칙에서 이름이 유래되었습니다.

단순히 종이 크기를 의미하는 것이 아니라, 문제를 정의하고 해결책을 찾아 실행하는 전 과정을 시각적이고 논리적으로 요약하는 사고 방식을 뜻합니다.

1. A3 리포트의 핵심 특징

  • 한 페이지의 마법: 복잡한 보고서 대신, 한눈에 전체 맥락을 파악할 수 있도록 작성합니다.
  • PDCA 사이클 기반: 계획(Plan) - 실행(Do) - 점검(Check) - 조치(Act)의 흐름을 따릅니다.
  • 시각화: 텍스트보다는 그래프, 도표, 그림을 활용하여 누구나 즉시 이해할 수 있게 합니다.

2. A3 리포트의 전형적인 구성 요소

보통 왼쪽(문제 정의 및 분석)에서 오른쪽(해결책 및 계획)으로 흐르는 구조를 가집니다.

  1. 배경(Background): 이 문제가 왜 중요한가? 비즈니스에 어떤 영향을 주는가?
  2. 현재 상황(Current Condition): 지금 상태는 어떠한가? (수치, 그래프 활용)
  3. 목표 설정(Goals/Target Condition): 어떤 상태가 되어야 하는가? (구체적인 목표치)
  4. 원인 분석(Root Cause Analysis): 문제의 진짜 원인은 무엇인가? (5 Whys, Fishbone 등 활용)
  5. 대책 수립(Countermeasures): 원인을 해결하기 위해 무엇을 할 것인가?
  6. 실행 계획(Implementation Plan): 누가, 언제, 무엇을 할 것인가? (Gantt Chart 등 활용)
  7. 확인 및 후속 조치(Follow-up): 결과가 목표를 달성했는가? 어떤 표준화가 필요한가?

요약하자면

  • 맥킨지 7단계: 전략적 ‘가설’을 세워 논리적으로 풀어나가는 컨설팅 스타일.
  • DMAIC: 통계와 데이터를 통해 공정의 불량을 잡는 품질 관리 스타일.
  • A3: 현장의 문제를 한 장으로 요약하여 소통하고 해결하는 린(Lean) 생산 스타일.

나의 문제 해결 방식

가장 중요한 것은 문제 정의이다. 문제를 정의하는 과정이 AI시대에서도 가장 중요한 요소가 될 것이고 인생을 살아감에 있어서도 무엇인 문제인지를 인식하고 정의내리는 것이 가장 처음으로 해야 될 일이자 중요한 단계라고 생각한다.

문제 정의 & 현상 분석

무엇이 문제인지 우선 문장으로 작성해본다. 그리고 그 문제의 규모를 생각해서 접근법을 찾아보거나 분석, 생각한다. 현 상황을 분석한다. 문제를 정의하는 과정에서 그리고 해결책을 찾아가는 과정에서 중요한 것은 현재의 상태를 제대로 파악하고 있냐다.

1차 솔루션 제시

문제의 정의와 현 상황을 제대로 파악했다고 생각한다면 생각해볼 수 있는 해결책들을 생각해본다. 이 때의 첫 번째 해결책을 제시해보고 그것에 대한 검증들을 해나가본다. 검증해 나가는 과정에서는 최대한 구체적으로 솔루션을 깊게 파고들고 그 하나 하나의 단계들이 검증 가능한지 확인하고 실제로 검증해나간다.

대안 제시 및 반복

1차 솔루션을 검증하는 과정에서 생각하지 못한 것들이 생길 수 있을테니 거기서 또 다른 대안들을 제시해본다. 그리고 지금 생각할 수 있는 모든 해결책들을 검증하다보면 늘 새로운 해결책이 떠오를 수가 있다. 그럴경우 다시 현재 상태를 분석하고 또 다른 해결책을 제시해보면서 가장 적합하다고 생각하는 해결책을 정한다.

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